無料で学べる統計学講座が開講、多変量データ解析法など

オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では2021年1月14日から、日本統計学会と日本行動計量学会の協力のもとに作成した「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」が開講されています。
受講料は無料となっています。

マーケティングなどでデータを扱う場合、データは複数個の測定項目からなる多変量データであることが多くなります。
そのようなデータの統計解析手法の学習は、統計手法の現実問題への応用で極めて重要です。
「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」では、多変量解析法を実際のデータに適用する際の注意点や実際の応用例を中心に学習できようになっています。

統計学Ⅲ:多変量データ解析法」概要

第１週：多変量データ解析法の概略と重回帰分析
多変量データ解析法の分類
変量間の関係（因果、回帰、相関）
研究の種類とデータ収集法
重回帰分析のモデル
結果の読み方
結果の解釈
説明変数の選択
 

第２週：主成分分析と因子分析

主成分・因子分析にできること
主成分分析による可視化の原理
主成分分析の二通りの定式化
要因探索のための主成分分析
主成分分析から因子分析へ
因子分析の細部
因子分析の発展
 

第３週：多変量解析の活用：商品・サービスの設計を例に

全体の概要
主成分分析による評価軸の抽出
主成分回帰分析と選好ベクトル
コンジョイント分析による商品設計
主成分回帰における主成分の回転
統計ソフトウェアによる分析手順
潜在クラス分析
 

第４週：クラスタリング法と多次元尺度構成法

クラスタリング法と多次元尺度構成法の概説
（非）類似性データ
データ変換
階層的クラスタリング法
非階層的クラスタリング法
計量多次元尺度構成法
適用例とさらなる応用
 

第５週：課題解決のための多変量解析の利用

課題から手法を選ぶ
モデル化の準備～課題の整理
パス図の描き方の基本
パス図を描く
パス図から方程式を書く
分析を行う
共分散構造分析-構造方程式モデリング
 
・前提条件：統計学Ⅰおよび統計学Ⅱに対応する知識があるのが望ましい（必須ではない）
・課題内容：Week1～Week4 確認テスト（各5問）、最終週（Week5）に最終テスト（20問）
・修了条件：得点率60％以上
・学習期間：5週間
 
 

最近では、統計や人工知能（AI）やPythonなどのプログラミング、データサイエンスなどに関する学習コンテンツが、無料で公開されることが増えています。この背景には、データを取り扱って判断していけるような人材がこれから重要視されてくるというこもあり、また、そのような人材が乏しいということがあるのだとおもいます。
ちょっととっつきにくい内容かもしれないと感じるかもしれませんが、すこしでも知っておくことで、興味が増えてくる場合もあります。
無料で受けれるので、試してみるのはいいのではないでしょうか？

 
統計学Ⅲ:多変量データ解析法
 

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