第1回多変量解析・標本調査勉強会

2013/5/23多変量解析・標本調査法勉強会 2
目次
*自己紹介
*統計の諸注意
*多変量解析の代表的なもの
*標本調査の概要
*ExcelとR
*勉強会のすすめ方
*事務作業

*

自己紹介
*連絡先
@yakatanoshi
*興味
モデリング、情報量基準
*進路
院進学のつもり(文理問わず選定中)
秋ごろからは資格勉強ラッシュ
(統計検定、アクチュアリー、情報技術者、簿記等)

*

統計の諸注意
*統計はあくまで“ツール”
何ができるのか意識
*万能ではない
意味のあるデータを突っ込む
Garbage In Garbage Out
*状況を単純化する
ロジックの明確化

統計の諸注意
例問題→アプローチ
・野球選手の強さを知りたい
⇨打撃成績に限定
⇨主成分分析で総合指標
⇨因子分析で共通因子
⇨クラスター分析で選手分類
⇨一人の選手の戦績予測
⇨一つの指標のみに時系列
⇨複数の指標で多変量時系列

統計の諸注意
例アプローチ→問題
・データマイニング
手法を挙げてみる
例：決定木
使用例確認
類似した簡単な問題を設定
歴史について調べる
各手法を出して展望を考える

統計の諸注意
例統計の根拠
・調査方法について理解したい
定性調査
調査例と分析方法
定量調査
概念と適用例
実際に行うには？
例：アンケート法
実際に行われているリサーチ

*

*
主成分分析、因子分析、対応分
析、多次元尺度法、数量化理論、
クラスター分析、自己組織化
マップ、単回帰分析、重回帰分
析、判別分析、生存分析、時系
列分析、樹木モデル、ニューラ
ルネットワーク、カーネル法と
サポートベクターマシン、集団
学習、アソシエーション分析…

*
いくつかのデータ
↓
説明変数と被説明変数
↓
データを予測する

*
↓
情報を落とさないように集約
↓
総合指標をつくる

*
↓
データを規定する因子を探す
↓
共通因子の発見

*
(外的基準のある)いくつかの
データ
↓
近い同士でまとめる
↓
グループに分類

*
(外的基準のない)いくつかの
データ
↓
類似しているのでまとめる
↓
いろいろ分類する

*
(どう測ればいいかワカラン)い
くつかのデータ
↓
質的変数から量的変数に変換
↓
各種の多変量解析を行う
(Ⅰ～Ⅵまである)

発表者次第
できるだけ卒論で使えそうなのからやろうね
手法がめちゃくちゃ多い

*

*
調査、観察研究、調査設計、全
数調査、標本調査、サンプルサ
イズ、標本誤差、単純無作為抽
出、層化抽出、多段抽出、分散
分析、実験計画、交絡、かたよ
り、フィッシャーの三原則、乱
塊法、アンケート調査…

*
定性調査は社内説明(私的・質的)
↓
定量調査は社会説明(公的・量的)
↓
どうつかいわける？

*
全数調査は全体を全部調べる
↓
標本調査はちょこっとしらべる
↓
どのくらいくいちがいがある？

*
全数調査は難しい
↓
ちょこっと取って推測しよう
↓
どれだけ取れば統計的にOKなの？
※基本は簡単だが…

*
どれも等確率で人を選ぼう
↓
全数調査とどう違うの？

*
全数調査は難しい
↓
ちょこっと取って推測しよう
↓
どれだけ取れば統計的にOKなの？
※基本は簡単だが…

発表者次第
できるだけ卒論で使えそうなのからやろうね
ひとえに調査といっても種類はいろいろ

*

*
○どこでも簡単に使える
○データ分析機能で大体わかる
○Word、Excelは実用的
△難しい手法はVBAで
△新しめの手法は解説書がない

*
○とにかく多くのパッケージ
○何をどうしているのかわかる
○タダ
△文字の羅列、プログラミング
△なれるまでめんどくさい

どっちでも好きな方を選択してください。
パソコン室は借りられないから注意。

*

勉強会のすすめ方
ポイント
*(1) 適切な利用法
*(2) 意義・主張
*(3) 意見交換

・テキストの輪読
例題・演習を介しての理解
適宜資料を用意することも
・自分のテーマに近い内容に適用
テキスト外の場合は早めに資料提示
※パソコンが使えないかも。

次回以降の発表担当決定

*

事務作業
*教科書決定
*次回以降の内容の決定
*次回以降の発表担当決定
第一回中間発表、第二回中間発表の順番が近い人を優先

ありがとうございました
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