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<R(コマンダー)実習で学ぶ>  多変量解析入門セミナー【2日間講座】

初心者歓迎!!多変量解析の基礎知識はもちろん フリーソフト Rを用いた実習で、 基本的な使用方法や解析手順を具体的・実践的に学べます!!
対象 医師、薬剤師、その他
分野 臨床看護、診療・診察技術、薬剤、臨床看護その他、医療関連サービス企業その他
開催日時
会場
2017年09月14日 (木) 開始:10:30 | 終了:16:30 | 開場:10:00
会場名:[東京・京急蒲田]大田区産業プラザ(PiO)6階D会議室
住所: 東京都 大田区南蒲田1-20-20 大田区産業プラザ(PiO)[地図]
※地図は若干の誤差が生じる場合があります。詳細は主催者よりご連絡いたします。
2017年09月15日 (金) 開始:10:30 | 終了:16:30 | 開場:10:00
会場名:[東京・京急蒲田]大田区産業プラザ(PiO)6階D会議室
住所: 東京都 大田区南蒲田1-20-20 大田区産業プラザ(PiO)[地図]
※地図は若干の誤差が生じる場合があります。詳細は主催者よりご連絡いたします。
講師 岡山大学 大学院社会文化科学研究科(経済学系) 教授
長畑 秀和 氏
定員30名
主催 株式会社 情報機構
受講料 69,120円
1名69,120円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき58,320円
*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引

以下、申込要領をご了承のうえお申込み下さい。

<申込要領>
※受講料のお支払いは、原則として開催日までにお願いいたします。
  当日会場でのお支払いも可能です(請求書に同封の振込連絡書にてその旨ご連絡下さい)。

※申込後、ご都合により講習会に出席できなくなりました場合は、代理の方がご出席ください 。
 止むを得ず欠席の場合、弊社事務局迄ご連絡下さい(受付時間9:00-17:00)。
 以下の規定に基づき、料金を申し受けます。
 開催日から逆算(土日・祝祭日を除く)して、
  講座5日前以前での欠席のご連絡:受講料は頂戴いたしません
  講座3日前~4日前での欠席のご連絡:受講料の70%
  講座当日~2日前での欠席のご連絡:受講料の100%
  セミナー開始後のご連絡なき場合の欠席:受講料の100%
※最小催行人数に満たない場合等、事情により中止になる場合がございます。
   講座の中止・延期に伴う、会場までの宿泊費・交通費等(キャンセル料含)の補償は
   致しかねますのでご了承ください。

詳細はhttp://www.johokiko.co.jp/seminar_medical/AA170906.php
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この講義は携帯モバイルサイトでも確認、申込ができますエクステンションエクステンション
http://m.meducation.jp/seminar/detail?id=53454

セミナーポイント

■はじめに
現代の社会に溢れ、また企業等で扱われるデータは多変量であり,かつ大量です。それらのデータから正しく情報を得て処理することは重要になっています。情報の損失がないように処理する多変量解析法の考え方を理解し、その適用方法を知り、実践することは大変有用になっています。それはまた、ビッグデータを扱うことにも通じます。

ここでは、多変量解析の手法である
重回帰分析/成分分析/子分析/別分析/準相関分析/ラスター分析等 について
・それぞれ基本的な考え方(概念)を解説した後、
・具体的なデータについて統計のフリーソフトであるR(コマンダー)を用いて実習することを繰返しながら、
適用方法と解釈の仕方を身につけていただくことを目的に進めます。

■講演中のキーワード
R、予備解析、多変量解析、回帰分析、主成分分析、因子分析、クラスター分析

■受講後、習得できること
・基本的なR(コマンダー)の利用方法が身につく。
・多変量解析の手法(回帰分析など)の基本的な考え方を理解する。
・データが得られるとまずその予備的な解析後、多変量解析の対応した手法が適用でき、
 基本的な解釈ができるようになる。

セミナー内容

【1日目】
1部 R入門
 1章 Rの導入と基本操作
  1. 1 R(R コマンダー)とは
  1. 2 グラフ
 2章 Rコマンダーの利用
  2. 1 R コマンダーのインストールと起動・終了
  2. 2 R コマンダーの機能
  2. 3 R コマンダーの利用例

2部 多変量解析
 1章. 多変量解析法への導入
  1. 1 多変量解析法とは
  1. 2 多変量解析法の分類
  1. 3 データのまとめ方
  ※Rコマンダーにより、成績データに関して
   データの読み込みと要約(数値およびグラフ)を実習

 2章. 相関分析と単回帰分析
  2. 1 相関分析とは
  2. 2 相関係数に関する検定と推定
  2. 3 回帰分析とは
  2. 4 単回帰分析
  ※都道府県の家計データ(平均支出額とを月収額)について
   Rコマンダーを用いて、データの読み込みから予備解析を行い、
   さらに回帰モデルを検討し、回帰診断の後、予測を行う実習を行います.

 3章. 重回帰分析
  3. 1 重回帰モデル
  3. 2 あてはまりの良さ
  3. 3 回帰に関する検定と推定
  3. 4 回帰診断
  3. 5 説明変数の選択
  3. 6 数量化1 類
  3. 7 補足
  ※家計データ等について,Rコマンダーで上記内容について実習します。


【2日目】
 4章 判別分析
  4. 1 判別分析とは
  4. 2 判別方法
  4. 3 判別分析の評価
  4. 4 具体的な例への判別分析の適用?
  4. 5 数量化2類
  ※洋菓子群と和菓子群の線形判別法を、Rにより導き検討します。


 5章. 主成分分析
  5. 1 主成分分析とは
  5. 2 主成分の導出基準
  5. 3 主成分の導出と実際計算
  ※テレビの良さをアンケートデータからRコマンダーにより
   総合特性(主成分)として導き,それによって評価しなおす実習をします。
   またサンプルを都市としたときの主成分も導く実習をします。

 6章. 因子分析
  6. 1 因子分析とは
  6. 2 因子数の決定
  6. 3 因子負荷量の推定
  6. 4 因子軸の回転と解釈
  6. 5 因子得点
  6. 6 実際の計算例
  ※会社に対して行ったアンケート調査データに基づいて,
   その共通因子をもとめその類推した因子に基づいた再評価Rにより行う実習をします。

 7章. 正準相関分析
  7. 1 正準相関分析とは
  7. 2 正準相関分析の適用
  ※Rにより2群の成績群それぞれの総合特性を導き、
   それらの総合特性間の関連を実習により考察します。

 8章. クラスター分析
  8. 1 クラスター分析とは
  8. 2 個体間・変量間の距離(非類似度),類似度の定義
  8. 3 階層的なクラスター分析の方法
  8. 4 非階層的な手法
  ※Rコマンダーを利用して、全国家計調査データに基づいて、
   都道府県をクラスターに分け、特徴づけを考察する実習を行います。

 9章. その他
(質疑・応答を含め、時間的余裕があれば他の話題についての実習も) 

上記の予定通り進むとは限りませんのでご了承ください。

講師紹介

岡山大学 大学院社会文化科学研究科(経済学系) 教授
長畑 秀和 氏

○これまでのご経歴
大阪大学・作陽短期大学・姫路短期大学・岡山大学(教育学部)で、
統計入門,多変量解析,情報処理等の講義・実習を担当

○過去関連テーマでのご講演など
「倉敷市・データクレイドル」データサイエンスセミナー/統計ツールを使ってデータ分析を学ぼう
平成27年2月8日・9日 (Rコマンダーを利用した統計入門の講義・実習)

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