11/16,11/17 ＜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）
| イベント名 | ＜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） |
|---|---|
| 開催期間 |
2023年11月16日（木）
～ 2023年11月29日（水）
【Live配信受講：第1日目】 2023年11月16日（木）10:30～16:30 【Live配信受講：第2日目】 2023年11月17日（金）10:30～16:00 【アーカイブ配信受講】 2023年11月29日（水）まで受付 （視聴期間：11/29～12/12） ※会社・自宅にいながら受講可能です※ |
| 会場名 | 【Live配信（Zoom使用）受講】もしくは【アーカイブ配信受講】 |
| 会場の住所 | オンライン |
| お申し込み期限日 | 2023年11月29日（水）16時 |
| お申し込み受付人数 | 30 名様 |
| お申し込み |
|
＜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）
～充実の2日間集中コース～
の双方をバランスよく、分かりやすく解説
#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。
| 【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。 |
| 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。
| セミナー講演内容 |
■第１日目(11/16) 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
6) Python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
5) Python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
5) Pythonを使った主成分分析
□質疑応答□
■第２日目(11/17） 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□
※PCには、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。
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」（遷移先WEBサイト）よりご確認ください。
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