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May 8, 2017
セミナー
【Live配信（リアルタイム配信）】
回帰分析の基礎と実際
～回帰モデルの基礎から非線形回帰モデルの構築方法、モデル推定のポイントまで～
【Rによる実際の分析のデモも行います（Rソース配布）】
| 日時 | 2021年2月22日（月） 10:30～16:30 |
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| 会場 | Live配信セミナー（リアルタイム配信） ※会社・自宅にいながら学習可能です※ |
会場地図 |
| 講師 | 松井 秀俊 氏 滋賀大学 データサイエンス学部 准教授 博士(機能数理学) 【講師紹介】 九州大学大学院数理学府 博士後期課程 修了後、 株式会社ニコンシステム、九州大学大学院数理学研究院を経て現職。 |
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受講料(税込)
各種割引特典
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50,600円
( E-Mail案内登録価格 50,600円 )
S&T会員登録について
定価：本体46,000円＋税4,600円
E-Mail案内登録価格：本体46,000円＋税4,600円
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お１人様受講の場合 50.600円 （46,000円＋税4.600円）
1口でお申込の場合 62,700円 （57,000円＋税5.700円／1口（3名まで受講可能）） ※S&T会員価格 S&T複数同時申込み割引対象外
※開催5日前までに主催会社(株)トリケップスから参加者に当日必要なURLとパスワードをメールにてお知らせします。
※開催7日前に請求書を発送します。 ※開催日から9日前以降のキャンセルは受講料全額を申受けます。但し、セミナー終了後テキストを郵送します。 ※サイエンス＆テクノロジーが設定しているアカデミー価格・キャンセル規定対象外のセミナーです。 |
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| 主催 | (株)トリケップス | |
| オンライン配信 | ★代表受講者を定めて下さい。請求書発送等の連絡は代表受講者へ行います。 申込時に参加者全員の氏名・所属が明記されていない場合、ご参加できない場合があります。 ★本セミナーは、Zoomウェビナーを使用して行います。 受講者の通信回線にセキュリティなどの制限がある場合は参加できないことがあるため、 事前に当日ご利用予定の通信回線にて、Zoom公式ページ（https://zoom.us）に アクセスできることをご確認していただくようお願いします。 または、Zoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認ください。 Zoomをダウンロードしている方はマイクとスピーカーのテストも可能です。 ※こちらは接続テスト用のミーティングです。実際のセミナー参加者画面とは異なります。 ★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。 講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。 ★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。 | |
| 得られる知識 | 回帰モデルに対する知識や理解を深めてもらうことを目的としています。 線形回帰モデルだけでなく非線形回帰モデル，ロジスティック回帰モデルの構築方法や推定の流れを解説します。 また、モデル推定においては「モデルの良さ」をどう捉えるかが重要となるので、その考え方についも解説します。 そのうえで、「良い」モデルを得るための方法について説明します。 | |
セミナー趣旨
おもりの重さとばねの伸びとの関係のように、一方の変数（目的変数）が他の変数（説明変数）によってある程度説明できるとき、これらの関係を観測データに基づきモデル化したものは回帰モデルとよばれる。
回帰モデルの中で最も基本的なものは、2つの変数間の関係が線形、すなわち直線で表される線形回帰モデルであるが、線形回帰モデルでは、変数間に潜んでいる真の関係性を明らかにするには不十分な場合が多い。
本講義では、はじめに説明変数と目的変数との関係が線形で表される線形回帰モデルについて説明する。モデルの推定方法として，最小2乗法に加えてRidge，Lassoについて説明する。
さらに，回帰モデルを考える上で重要な変数選択問題について解説する。
さらに，線形回帰モデルをより柔軟にした非線形回帰モデル，目的変数が2値の場合に用いられるロジスティック回帰モデルについても紹介する．
講義中に、それぞれの内容について、Rによる実際の分析も行う。
回帰モデルの中で最も基本的なものは、2つの変数間の関係が線形、すなわち直線で表される線形回帰モデルであるが、線形回帰モデルでは、変数間に潜んでいる真の関係性を明らかにするには不十分な場合が多い。
本講義では、はじめに説明変数と目的変数との関係が線形で表される線形回帰モデルについて説明する。モデルの推定方法として，最小2乗法に加えてRidge，Lassoについて説明する。
さらに，回帰モデルを考える上で重要な変数選択問題について解説する。
さらに，線形回帰モデルをより柔軟にした非線形回帰モデル，目的変数が2値の場合に用いられるロジスティック回帰モデルについても紹介する．
講義中に、それぞれの内容について、Rによる実際の分析も行う。
セミナー講演内容
１．線形回帰モデル
1.1 線形回帰モデル
・データを「統計モデル」で説明する
・回帰モデルの意味
・最小2乗法による重回帰モデルの推定
・モデルのデータへの「当てはまりの良さ」
1.2 モデル選択
・当てはまりが良ければいいとは限らない
・重回帰モデルで起こる問題（高次元データ、多重共線性）
・変数選択問題とは
・変数選択基準（交差検証法・AIC・BIC）
・RidgeとLasso
２．非線形回帰モデル
2.1 線形から非線形へ
・多項式回帰モデルを用いた曲線推定
・多項式の次数の選択
2.2 非線形回帰モデル
・基底関数展開
・スプライン
・基底関数の個数の選択
2.3 正則化法
・滑らかでない曲線に対して「罰則」を課す
・曲線の滑らかさとデータへの当てはまりの「拮抗関係」
・正則化法による非線形回帰モデルの推定
・正則化パラメータの選択
３．ロジスティック回帰モデル
3.1 様々な種類の目的変数
・比率データ
・2値データ
3.2 ロジスティック回帰モデル
・比率データの当てはめ
・2値データの当てはめ
・ロジスティック回帰モデルによる判別
1.1 線形回帰モデル
・データを「統計モデル」で説明する
・回帰モデルの意味
・最小2乗法による重回帰モデルの推定
・モデルのデータへの「当てはまりの良さ」
1.2 モデル選択
・当てはまりが良ければいいとは限らない
・重回帰モデルで起こる問題（高次元データ、多重共線性）
・変数選択問題とは
・変数選択基準（交差検証法・AIC・BIC）
・RidgeとLasso
２．非線形回帰モデル
2.1 線形から非線形へ
・多項式回帰モデルを用いた曲線推定
・多項式の次数の選択
2.2 非線形回帰モデル
・基底関数展開
・スプライン
・基底関数の個数の選択
2.3 正則化法
・滑らかでない曲線に対して「罰則」を課す
・曲線の滑らかさとデータへの当てはまりの「拮抗関係」
・正則化法による非線形回帰モデルの推定
・正則化パラメータの選択
３．ロジスティック回帰モデル
3.1 様々な種類の目的変数
・比率データ
・2値データ
3.2 ロジスティック回帰モデル
・比率データの当てはめ
・2値データの当てはめ
・ロジスティック回帰モデルによる判別
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