Ｃ.多変量解析法【講義レベル：初級】
新型コロナウィルスの感染拡大防止の観点から、本講座の実施を中止いたします。2020.5.28
内 容
内容
多くの現象は一つの変数で観測されるものではなく多数の変数の観測によって把握される。すなわち多次元のデータによって現象が表現される。得られた多次元のデータを用いて、数量の推測をする、判別をする、あるいは尺度を作る等の手法の総称が多変量解析法である。重回帰分析、判別分析、主成分分析、因子分析、数量化など、多変量解析の古典的・標準的な手法の解説をする。また、クラスター分析、共分散構造分析などの解説をする。
受講者に期待する予備知識やレベル
平均、分散、標準偏差等、統計学の基礎的な概念を知っていることを前提とする。手法の数学的な説明よりは、用い方に重点をおいた解説を行うが、理解をたやすくする点から、大学初級程度の線形代数と微分積分の知識があることが望ましい。
参考書
資料を配布します。
講 師
馬場 康維、清水 信夫(統計数理研究所)、今泉 忠(多摩大学)
日 時
本講座は中止となりました。