データサイエンス研究所主催セミナー

Rによる統計学(実践編)

~新時代リーダーのための「データ分析力」シリーズ~

2019年11月 7日

データサイエンス研究所
所長 伊藤嘉朗
■本講座は、ウェブ経由での受講が可能です。
※youtube視聴できる環境があれば受講可能です。ライブ及び開催後2週間の録画受講ができます。
※お申込み時に、ウェブ受講または会場受講のご希望をお知らせください。
ウェブ受講の詳細はこちらからご確認ください。

■MDB情報活用力講座の「データ分析力」シリーズとして、株式会社データサイエンス研究所主催セミナーのご紹介と販売をいたします。【MDBメンバーの皆様はメンバー価格にてご参加頂けます】


■「R」を用いて、実践的な統計解析能力の習得を目指す
  1. 本セミナーでは、Rを用いた実践的な統計解析方法について解説致します。
  2. 各統計手法の解説には、分かりやすい事例を用いて演習により理解を深めます。
  3. Rを用いた統計解析方法の習得と共に、各統計手法のしくみ・解析結果の正確な解釈方法の習得を目指します。
  4. 演習形式により進めます。
  5. パソコンはそれぞれ1台ずつ(可能ならPCご持参ください。貸し出しも可能です。)
  6. 分析データなどは、そのままお持ち帰り頂くことが出来ます。
  7. R初心者の方は、事前に「Rによる統計学(入門編)」の受講をお勧め致します。
  8. セミナー終了後、希望される方には業務への活用方法等についてご相談に応じます。

■受講対象
  • Rによる統計学(入門編)を受講された方
  • 実践統計学を受講された方
  • Rによる分析を行った経験のある方
  • Rを用いた実践的な統計解析能力の習得を目指す方
  • 専門ソフトウェアにて分析経験のある方

■関連講座のご紹介
→【連続受講お勧め】Rによる統計学(入門編)
→【関連講座】実践統計学
→【関連講座】実践統計手法

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開催概要

タイトル Rによる統計学(実践編)
講師 伊藤 嘉朗
株式会社データサイエンス研究所 所長
日本能率協会、早稲田大学、産能大学、中央学院大学などで、統計学の講師を歴任。専門分野は統計学、多変量解析。数多くの企業・団体において、データ分析に関わる研修及びコンサルティングを実施。豊富な実務経験からの「わかりやすい解説」で継続受講者が絶えない。
日時 2020年04月05日(日) 10:00~17:00(開場9:50)
2020年04月28日(火) 10:00~17:00(開場9:50)
2020年05月10日(日) 10:00~17:00(開場9:50)
2020年06月23日(火) 10:00~17:00(開場9:50)
※同内容の講座です。ご都合のよい日時にて、お申し込みください。
会場 株式会社データサイエンス研究所 セミナールーム
東京都千代田区平河町2-5-5 全国旅館会館B1F アクセス
※youtube視聴できる環境があればウェブ受講可能です。詳細はこちらからご確認ください。
参加費 <一  般>     45,000円(税別)
<MDBメンバー価格> 42,000円(税別)
参加対象 ・Rによる統計学(入門編)を受講された方
・実践統計学を受講された方
・Rによる分析を行った経験のある方
・Rを用いた実践的な統計解析能力の習得を目指す方
・専門ソフトウェアにて分析経験のある方
プログラム(予定) Rによる統計学(実践編)
1 記述統計
 a)基本統計量
   平均、分散、標準偏差、中央値、四分位範囲(1Q、2Q、3Q)
 b)箱ひげ図の作成
   箱ひげ図による外れ値の定義と処理方法
 c)ヒストグラム
   正確なヒストグラムの作成法と箱ひげ図との比較
2 統計的推定と検定
 a)検定のしくみ
   2種類の過誤、有意確率、有意水準、区間推定、効果量、検出力
 b)t検定
  ・1標本t検定、2標本t検定、対応のある2標本t検定
  ・有意確率の意味と正しい解釈
  ・効果量と検出力
  ・サンプルサイズの設定方法
    効果量、有意水準、検出力によるサンプルサイズの設定
 c)ノンパラメトリック検定
  ・ウイルコクソンの順位和検定(マンホイットニのU検定)
  ・ウイルコクソンの符号付き順位和検定
  ・効果量
 d)分散分析
  ・分散分析表の見方
  ・F分布
  ・効果量(イータの2乗)
 e)カイ二乗検定
  ・分割表の検定
  ・効果量(ファイ係数、クラメールのV)
  ・比率の差の検定
3 多変量解析
 a)相関分析
  ・ピアソンの積率相関係数
  ・偏相関係数
  ・スピアマンの順位相関係数
 b)重回帰分析
  ・回帰式の求め方と基本的な解釈法
    偏回帰係数、決定係数、t検定
  ・最適なモデルを求める方法
  ・ダミー変数を用いた重回帰分析
  ・交互作用があるときの分析方法
  ・ビッグデータに対する重回帰分析
 c)ロジスティック回帰分析
  ・ロジスティック回帰のしくみ
  ・回帰式の求め方と分析結果の解釈
  ・オッズ比の解釈と活用方法
  ・ロジスティック回帰モデルの実践的解釈
 d)主成分分析
  ・主成分分析のしくみ
  ・分析結果の基本的な解釈法
   固有値、主成分負荷量、寄与率
  ・主成分スコアの活用方法
 e)因子分析
  ・因子分析のしくみ
  ・因子抽出方法(主因子法、最尤法)
  ・回転方法(バリマックス回転、プロマックス回転)
  ・分析結果(因子負荷量、寄与率、共通性等)の実践的解釈
 f)クラスター分析
  ・階層的クラスター分析のしくみ
  ・デンドログラムとグルーピングの方法
  ・非階層クラスター分析(Kmeans法)のしくみ

(セミナーの内容は、一部変更される場合があります)

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お問合せ先

(株)日本能率協会総合研究所 MDB「情報活用力」養成講座 事務局
  〒100-0004 東京都千代田区大手町2-2-1 新大手町ビル2F
  Tel : 03-6202-1301 E-mail : mdb_consulting@jmar.co.jp

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