大手前大学 通信教育部(通信制大学)の多変量解析法

多変量解析法

※下記の科目詳細は2018年度開講科目です。

基本情報

単位数 2単位 授業方法 通信授業

授業内容

多変量解析で用いられる用語が説明できるようになる。
多変量データが与えられたときに、適切な解析方法を選択でき、結論を導くことができるようになる。

科目情報

学習内容 概要

第1回 多変量解析の目的

多変量解析で用いられる用語(説明変数、目的変数等)を例とともに示し、様々な手法で何が出来るのかを学習する。

第2回 1変量の解析(1)

変数、確率変数、確率分布、標準化、平均、分散、標準偏差等の基本的な統計学の用語を確認する。

第3回 1変量の解析(2)

関数を用いて代表値と散布度を求める。
分析ツールを使って基本統計量を求める。
度数分布表とヒストグラムでデータの分布を示す。

第4回 平均値の推定と検定(1) 平均値の信頼区間

標本調査とはどのようなもので、何を目的としているのか学習する。また、平均値の信頼区間を学習する。

第5回 平均値の推定と検定(2) 平均値の検定

検定の基本的な考え方と手順を学習する。
平均値の差の検定の「流れ」を学習する。
分析ツールを使って、等分散性の検定と平均値の差を検定する

第6回 2変数の解析(1)相関

相関と相関関係の説明と相関係数の算出方法および擬似相関について学習する。

第7回 2変数の解析(2)~単回帰分析(1)

最小二乗法から求められた公式を使って回帰式を求める。さらにその回帰式を使って、回帰推定値と呼ばれる値を求める。

第8回 2変数の解析(2)~単回帰分析(2)

回帰式の「当てはまりの良さ」、および相関係数と決定係数の関係について学習する。

第9回 重回帰分析(1)~単回帰分析から重回帰分析へ

重回帰分析の目的と、ダミー変数、回帰式と偏回帰係数の貢献度について学習する。

第10回 重回帰分析(2)~回帰推定値の予測と精度

重回帰分析の予測モデル式の作成し、説明変数の重要度を明らかにし、予測値、潜在能力の算出を行う。

第11回 重回帰分析(3)~重回帰分析の全体像

説明変数が2個以上になる場合における、変数選択の考え方を学習する。

第12回 主成分分析

主成分分析を行う。説明変数の潜在変数への貢献度および重要度、サンプルの潜在変数での評価を明らかにする。

第13回 因子分析

主成分分析との類似点と相違点の説明を通じて、因子分析の目的と位置づけについて学習する。

第14回 判別分析とクラスター分析

判別分析とクラスター分析それぞれについて、明らかにできることを確認する。

第15回 講義全体のまとめ

一変量の解析方法、二変量の解析方法、多変量解析法、それぞれの意味と目的を復習する。