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JUSE-StatWorksオンラインセミナー
多変量解析入門
オンライン
参加のおすすめ

近年「ビッグデータ」という言葉をよく耳にしますが,膨大なデータから多大な威力を発揮するSQC手法が『多変量解析』です.
メリットの一例として以下のようなものがあげられます.
- 多くの情報から特徴や似たものを掴みたい
- 特性値に対する影響力を明らかにしたい
- 情報をモデル式に表し,推測することにより,意思決定に役立つ
本コースは,多変量解析の中でもよく使われる基本的な手法を取り上げ,その考え方のエッセンス,ソフトを使った解析手順,解析結果の見方を分かりやすく講義します. 多変量解析の基礎教育として最適なコースです.
オンラインセミナーのメリット
- いつでも,どこでもお好きな時間と場所で効率的に学習ができます.
- 移動する時間や交通費・宿泊費がかかりませんので,経済的です.
- 講義時間は10時間です.学習の目安にして下さい.自身のペースで繰り返し受講ができます.
- 各単元ごとの確認テスト付ですので,ご自分の理解力をすぐに確認することができます.
本コースの特長
- 統計の基礎から主成分分析,重回帰分析を中心としたベーシックな多変量解析手法を指導します.
- 統計ソフトを使うことにより誰にでもすぐ現場で活用できるようになります.
- StatWorksだからできる量的変数と質的変数が混在したデータの解析テクニックを学べます.
受講対象 (レベル:中級)
- 多数の要因から特性値に効く要因を見つけ出したい方
- 特性を予測したい方
- 類似した商品の特徴を把握したい方
- データ解析の本質や用途を理解したい方
- 多変量解析の基本を学びたい方
- 多変量解析のテクニックを身につけたい方
- 企画,設計,営業,マーケティング,調査,開発,品質管理,製造技術等の業務に携わる方 など
参加された方の声
- 多変量解析の概要について理解が深まる良い機会となった.
- 変数選択の基準等,数値的な閾値だけでなく,どう選択すべきかの根拠についての説明が大変参考になった.
- 多変量解析において,目的別によって利用する分析方法が異なることを理解することができた.
カリキュラム
- 講義内容イメージ

多変量連関図

主成分分析

重回帰分析・数量化I類

多段層別分析(AID)2進木
- 多変量解析の概要
- 重回帰分析・数量化Ⅰ類
- 判別分析・数量化Ⅱ類
- ロジスティック回帰分析
- AID(多段層別分析)
- 主成分分析
講師
野澤 昌弘 氏(東京理科大学 教授)
- 略歴
- 東京理科大学修了,工学博士.現在東京理科大学経営学部 教授
- 専門
- 応用統計学,統計学,多変量解析,統計的データ解析実施法
- 論文・著書
- 「一対比較データにおける個人差の解析法について」,品質(日本品質管理学会誌)
Vol.25, No.3, pp.81-89, 1995 など多数
受講料
受講料(税込) |
一般 |
JUSE-StatWorks 新規ご購入者 | 有償サポートサービス契約者 | アカデミック |
38,500円 |
34,650円 |
34,650円 |
19,250円 |
StatCampus 稼働環境
OS |
Windows 11 / Windows 10 |
CPU |
Intel Pentium4,1GHz 相当以上のプロセッサを推奨 |
メモリ |
1GB以上 |
モニタ |
解像度1024×768,16ビット以上を表示可能なカラーモニタ |
ブラウザ |
- Microsoft Edge
- Firefox
- Google Chrome
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環境 |
インターネット接続環境(回線速度:ブロードバンド以上)
音声再生環境(スピーカー,ヘッドフォンなど) |
受講(視聴)環境について
- オンラインセミナーをご受講いただくために必要な視聴環境(パソコン等のハードウェア,ブラウザ等のソフトウェア,通信環境等)をご用意ください.必要なシステム環境基準を満たしていない場合,セミナーの受講ができない可能性があります.各セミナー詳細ページ,開催のご案内で詳細をご確認のうえ,予め,ご準備いただくようお願いいたします.また,受講 URL,ID,パスワードの管理は受講者が責任をもって管理してください.
- 開催日の7営業日前までに必ず視聴テストを行ってください.
演習ソフト
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