回帰分析入門

担当講師 伊藤嘉朗
場所 株式会社データサイエンス研究所セミナールーム
〒102-0093 東京都千代田区平河町2-5-5 全国旅館会館B1F【GoogleMap
定員 15名
申込締切 開催前日もしくは定員に達した時点

セミナーの概要

 近年、ビッグデータの活用がトレンドになり、多くのデータをどのように分析し、課題解決や判断のために活用するかが求められるようになりました。「回帰分析」は、この膨大なビッグデータに対して大きな威力を発揮する手法です。

 回帰分析を行うことのできる様々なソフトウェアはEXCELをはじめ様々登場し、手軽に活用することができるようになってきました。一方で、そのソフトウェアの根底にある原理、しくみを理解することが活用・応用のために重要であることは言うまでもありません。

 本コースでは、考え方のエッセンス、分析方法,分析結果の見方について分かりやすく解説します。回帰分析の学習により、ビジネスパーソンとして数値の背景にある本質を読み取る実践力の習得を目標とします。

 より理解を深めていただくために、演習には受講者各自1台ずつPCを用いた実践的な演習を行います。(数学の知識は特に必要ありません。)

対象者

 ・ビッグデータ分析に回帰分析の適用を考えている
 ・多くの測定項目の中から関係性の高い項目を見つけ出し、その正しさを明らかにする手法が知りたい
 ・回帰分析を使う機会が増えてきたが、根本的なしくみを理解できていない
 ・主観による分析が多く、仮説・検証の精度の低さが課題である

受講費用

48,600円(税込)

学習内容(キーワード・内容)

1.回帰分析のための基礎知識
  平均、分散、標準偏差、偏差値、正規分布、t分布、有意確率
    1)バラツキの重要性と活用方法
    2)正規分布、t分布とは
    3)検定のしくみ

2.相関分析
  ピアソンの積率相関係数、順位相関係数、相関比、クラメールの連関指数
    1)相関関係と散布図
    2)各相関係数のしくみとデータに合わせた適用方法
    3)相関関係と因果関係の違い
    4)交絡要因と偏相関係数

3.重回帰分析
  回帰式、最小2乗法、偏回帰係数、決定係数、t検定、標準偏回帰係数、マルチコ、ダミー変数
    1)回帰式の求め方と基本的な解釈法
    2)最適なモデルを求める方法
    3)ダミー変数を用いた重回帰分析
    4)交互作用項を含む重回帰分析
    5)時系列データに対する重回帰分析
    6)ビッグデータに対する重回帰分析
    7)重回帰モデルの実践的解釈

4.ロジスティック回帰分析
  2値データ、回帰式、オッズ比、信頼区間、ダミー変数、交互作用
    1)ロジスティック回帰のしくみ
    2)回帰式の求め方と解釈
    3)オッズ比の意味と活用方法
    4)ロジスティック回帰モデルの実践的解釈

(セミナーの内容は、受講者の希望・理解度等により変更される場合があります)
セミナー終了後、希望される方には様々なご相談に応じます。
 

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