通信講座
サイトリニューアルをしました。
May 8, 2017
初心者から中級者まで着実にステップアップできる
多変量解析講座
～役に立つ基礎理論と解析ツールの使い方～
重回帰分析/ロジスティック回帰分析/主成分分析/判別分析/クラスター分析/決定木分析/機械学習手法
受講可能な形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】
■主要な多変量解析手法を、実務に即した形で教えるので、着実にステップアップが可能です■
本講座は、初心者から中級者まで幅広い層を対象としており、
着実にステップアップできるように、重回帰分析やロジスティック回帰分析、
主成分分析といった主要な多変量解析手法を実務に即した形でご講義いただきます。
複雑なデータ構造や相互関係を正確に理解できるよう、
幅広い分野で役立つ高度なデータ解析スキルを身につける絶好の機会です。
■主要な多変量解析手法を、実務に即した形で教えるので、着実にステップアップが可能です■
本講座は、初心者から中級者まで幅広い層を対象としており、
着実にステップアップできるように、重回帰分析やロジスティック回帰分析、
主成分分析といった主要な多変量解析手法を実務に即した形でご講義いただきます。
複雑なデータ構造や相互関係を正確に理解できるよう、
幅広い分野で役立つ高度なデータ解析スキルを身につける絶好の機会です。
| 【Live配信受講者 限定特典のご案内】 当日ご参加いただいたLive(Zoom)配信受講者限定で、特典(無料)として「アーカイブ配信」の閲覧権が 付与されます。 オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。 |
このセミナーの受付は終了致しました。
| 日時 | 【Live受講】 2025年1月24日（金） 10:30～16:30 |
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|---|---|---|
| 【アーカイブ受講】 2025年2月10日（月） まで受付（配信期間：2/10～2/25） |
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| 会場 | 【Live受講】 オンライン配信 |
会場地図 |
| 【アーカイブ受講】 オンライン配信 |
会場地図 | |
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受講料(税込)
各種割引特典
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55,000円
( E-Mail案内登録価格 52,250円 )
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定価：本体50,000円＋税5,000円
E-Mail案内登録価格：本体47,500円＋税4,750円
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E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
1名分無料適用条件
【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン（１名あたり定価半額の27,500円）】
※【テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】 1名申込みの場合：受講料( 定価：44,000円／E-Mail案内登録価格 42,020円) 定価：本体40,000円＋税4,000円 E-mail案内価格：本体38,200円＋税3,820円 ※１名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。 ※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。 ※他の割引は併用できません。 |
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| 特典 | 当日ご参加いただいたLive(Zoom)配信受講者限定で、特典(無料)として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。 聞き逃しや振り返り学習に活用ください。（10営業日視聴可能） （アーカイブ配信については、「オンライン配信」項目を参照） | |
| 配布資料 | Live配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可) アーカイブ配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可) ※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。 なお、アーカイブ配信受講の場合は、配信日になります。 | |
| オンライン配信 | ■ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認 ■アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください） | |
| 備考 | ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 | |
| 得られる知識 | 多変量解析の基礎理論 Excelを用いた多変量解析手法 機械学習・AIの基礎知識 | |
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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】
【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
本講座は、初心者から中級者まで幅広い層を対象としており、着実にステップアップできる内容となっています。
本講座では、重回帰分析やロジスティック回帰分析、主成分分析といった主要な多変量解析手法を実務に即した形で学べます。
現代のデータ駆動型社会では、単変量解析だけでは把握しきれない複雑なデータ構造や相互関係を正確に理解することが求められています。
本多変量解析入門講座は、医療、製薬、製造、マーケティングなど幅広い分野で役立つ高度なデータ解析スキルを身につける絶好の機会です。
本講座では、重回帰分析やロジスティック回帰分析、主成分分析といった主要な多変量解析手法を実務に即した形で学べます。
現代のデータ駆動型社会では、単変量解析だけでは把握しきれない複雑なデータ構造や相互関係を正確に理解することが求められています。
本多変量解析入門講座は、医療、製薬、製造、マーケティングなど幅広い分野で役立つ高度なデータ解析スキルを身につける絶好の機会です。
セミナー講演内容
１．多変量解析の基本コンセプト
1.1．多変量データとは
1.2．説明変数と目的変数
1.3．モデルの複雑性と頑健性
２．重回帰分析
2.1．単回帰と重回帰
2.2．Ｅｘｃｅｌソルバーを使った重回帰分析
2.3．行列計算を使った重回帰分析
2.4．変数選択
３．ロジスティック回帰解析
3.1．単変数の場合のロジスティック回帰分析
3.2．尤度と最尤推定法
3.3． Ｅｘｃｅｌソルバーを使ったロジスティック回帰分析
3.4．２変数の場合のロジスティック回帰分析
４．主成分分析
4.1．多次元データの１次元への縮約
4.2．Ｅｘｃｅｌソルバーを使った主成分分析
4.3．固有値・固有ベクトルと因子負荷量
4.4．変数間の関係を調べる
５．判別分析
5.1．１変数による２群の判別
5.2．線形判別関数
5.3．判別得点と誤判別の確率
６．クラスター分析
6.1．階層的クラスター分析法
6.2．非階層的クラスター分析法
７．決定木分析
7.1．回帰分析
7.2．ランダムフォレスト法
８．機械学習手法
8.1．いろいろな機械学習手法
8.2．事例紹介：サポートベクターマシン
□質疑応答□
1.1．多変量データとは
1.2．説明変数と目的変数
1.3．モデルの複雑性と頑健性
２．重回帰分析
2.1．単回帰と重回帰
2.2．Ｅｘｃｅｌソルバーを使った重回帰分析
2.3．行列計算を使った重回帰分析
2.4．変数選択
３．ロジスティック回帰解析
3.1．単変数の場合のロジスティック回帰分析
3.2．尤度と最尤推定法
3.3． Ｅｘｃｅｌソルバーを使ったロジスティック回帰分析
3.4．２変数の場合のロジスティック回帰分析
４．主成分分析
4.1．多次元データの１次元への縮約
4.2．Ｅｘｃｅｌソルバーを使った主成分分析
4.3．固有値・固有ベクトルと因子負荷量
4.4．変数間の関係を調べる
５．判別分析
5.1．１変数による２群の判別
5.2．線形判別関数
5.3．判別得点と誤判別の確率
６．クラスター分析
6.1．階層的クラスター分析法
6.2．非階層的クラスター分析法
７．決定木分析
7.1．回帰分析
7.2．ランダムフォレスト法
８．機械学習手法
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