1/24 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～

(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】 

　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。

 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□

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