セミナー

<開発・研究・マーケティングなどの実務で役立つ>

押さえておくべき多変量解析の基本概念と
実例による演習(実務で使用するツール)

~実務で役立つ「データを解釈する上での重要ポイント」や「結果の見方・活用方法」~

【ライブ配信受講】 【会場受講】 選択セミナー

※可能な方はPCをご持参・ご用意ください※
(PCが無くても、受講には支障はございません)

※詳細は下記(セミナー項目)にてご確認ください※
~充実の2日間集中コース~
 
【押さえておくべき多変量解析の“理論(考え方)】、【実際に使用するツール】
の双方をバランスよく、分かりやすく解説

【当セミナーの特徴】
#1 講義の初めから複雑な数式を取り上げるといったことはせず、
  まずは簡単なデータセットの事例を使いながら基礎知識について解説

#2 ExcelソルバーやEZRなどのツールの使い方についても学習することで、
  多変量データを構成する変数およびオブザベーションの扱い方、多変量解析自体のプロセスを
  より具体的かつ視覚的に、肌で感じ取るように理解

#3 多変量解析では得られた解析結果の解釈も重要。開発・研究・マーケティングなどの実務で役立つ
 「データを解釈する上での重要なポイント」や「結果の見方・活用方法」についてもわかりやすく解説

#4 セミナー当日に使用いたします
「多変量解析サンプルデータ」(Excel)を事前に配布しますので、
  講義の理解がより深まります。(開催日の1週間前を目安)


 
このセミナーの受付は終了致しました。
日時 2019年10月29日(火)  10:30~16:30
2019年10月30日(水)  10:30~16:00
会場 東京・港区浜松町 ビジョンセンター浜松町  4F I ルーム
会場地図
東京・港区浜松町 ビジョンセンター浜松町  4F I ルーム
会場地図
受講料(税込)
各種割引特典
82,500円 ( S&T会員受講料 78,370円 ) S&T会員登録について
定価:本体75,000円+税7,500円
会員:本体71,250円+税7,120円
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件
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セミナー資料は電子ファイルにてダウンロードできます

インターネット環境をお確かめください
セキュリティの設定や、動作環境によってはご購入されてもご視聴いただけない場合がございます。
以下のサンプル動画が閲覧できるか、事前にご確認の上お申し込みください。 

■テスト視聴サイト■
https://deliveru.jp/pretest5/
ID livetest55
PW livetest55 

推奨環境について
今回の動画配信は、株式会社ファシオ(http://www.vita-facio.jp/)の配信プラットフォーム「Deliveru」を利用しています。推奨環境・ご質問は下記URLをご参照ください。
◎推奨環境
https://deliveru.jp/faq/#Q7
◎よくあるご質問
https://deliveru.jp/faq/
備考資料・昼食付

※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。
※昼食は、会場受講の方のみとなります

セミナー講師

(株)メドインフォ  代表取締役 医学博士 嵜山 陽二郎 氏

【専門】医療統計学、薬物動態学、データマイニング、機械学習、医療経済学、臨床研究・疫学研究
【執筆など】
  薬効薬理非線形モデリング
  (Sakiyama Y.et al. Nippon Yakurigaku Zasshi 2008, 132: 199-206.)
  機械学習による薬物動態予測
  (Sakiyama Y.et al. Expert Opinion of Drug Metabolism and Toxicology, 2009, 5: 149-169.)
【簡単な経歴】
  1993    東京大学医学系研究科博士課程 終了
  1993-2014  製薬企業(ファイザー(株)、グラクソスミスクライン(株)など)にて統計解析実務および社員教育に従事
  2015-    株式会社メドインフォ設立 代表取締役

【講師紹介】

セミナー趣旨

多変量解析についてわかりやすく説明した教科書は非常に少ないです。多くの解説書は難しい線形代数の理論に終始したり、抽象的な話の展開に終始したり、また逆に基本概念の解説がおろそかで、ツールの解説に終始したりしているものが大半です。

そこで本講座では、最初に押さえておくべき多変量解析の“理論(考え方)”と“実際に使用するツール”の双方について、バランスよく分かりやすく解説します。

◆講習会のねらい◆
講義の初めから複雑な数式を取り上げるといったことはせず、まずは簡単なデータセットの事例を使いながら基礎知識について解説します。
また、これと同時にExcelソルバーやEZRなどのツールの使い方についても学習することで、多変量データを構成する変数およびオブザベーションの扱い方、多変量解析自体のプロセスを、より具体的かつ視覚的に、肌で感じ取るように理解することができます。
さらに、多変量解析では得られた解析結果の解釈も重要ですので、開発・研究・マーケティングなどの実務で役立つ「データを解釈する上での重要なポイント」や「結果の見方・活用方法」についてもわかりやすく解説します。


※セミナー当日に使用いたします「多変量解析サンプルデータ」(Excel)を事前は配布予定です。、
 講義の理解がより深まります。(参加者には、開催日の1週間前を目安に、配布についてご連絡いたします。)

セミナー講演内容

■第1日目(10/29) 多変量解析前編

1.    多変量解析の基本コンセプト
 1)    多変量データとは
 2)    説明変数と応答変数
 3)    モデルの複雑性と頑健性

2.    重回帰分析
 1)    単回帰と重回帰
 2)    行列計算を使った重回帰分析
 3)    変数選択
 4)    Excelソルバーを使った単回帰分析
 5)    Excelソルバーを使った重回帰分析

3.    ロジスティック回帰分析
 1)    単変数の場合のロジスティック回帰分析
 2)    尤度と最尤推定法
 3)    2変数の場合のロジスティック回帰分析
 4)    Excelソルバーを使ったロジスティック回帰分析

4.    主成分分析
 1)    多次元データの1次元への縮約
 2)    固有値・固有ベクトルと因子負荷量
 3)    変数間の関係を調べる
 4)    Excelソルバーを使った主成分分析




■第2日目(10/30) 多変量解析後編

5.    判別分析
 1)    1変数による2群の判別
 2)    線形判別関数
 3)    判別得点と誤判別の確率

6.    クラスター分析
 1)    階層的クラスター分析法
 2)    非階層的クラスター分析法

7.    決定木分析
 1)    回帰木分析
 2)    ランダムフォレスト法

8.    機械学習手法
 1)    いろいろな機械学習手法
 2)    事例紹介:サポートベクターマシン

9.    無料ソフトEZRを使った多変量解析
 1)    EZRを使った重回帰分析
 2)    EZRを使ったロジスティック回帰分析

  □質疑応答・名刺交換□
 
【PCのご持参・ご用意につきまして】
※PCの準備の際は、ExcelとEZRのインストールをお願い致します。
(尚、EZRのインストールをされなくても講師が画面上でデモも同時進行で行いますので受講に支障はございません。)

"EZR"でグーグル検索すると最上位に自治医科大学さいたま医療センターのトップページが表示されます。
そのページの左カラムに「ダウンロード(Windows標準版)」のリンクがありますので、そこをクリックすると
インストーラーが自動でダウンロードされます。
ダウンロードしたインストーラーをコピーし、各PCのデスクトップにペーストします。
インストーラーをダブルクリックし、指示通りに「次へ」「次へ」と数回進むだけでインストール完了します。