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多変量分析

多変量分析. 1 月 6 日. 回帰分析. ◎相関のある変数について、 具体的な関係式を求め予測等に利用する。. 富山市中心部の歩行者数の変化　休日. 回帰式　最小二乗法. 散布図による描写. 相関係数. 決定係数 ＝１－分散の縮小率 ＝１－（残差平方和）／（偏差平方和） 相関係数 ＝√（決定係数）　符号を付ける. Ｅｘｃｅｌの活用. グラフから近似曲線を描く 分析ツールを利用する ( 関数で求める ). システムモデルへ. 相関関係 ↓ 回帰式 ↓ 因果関係 ↓ システムモデル. 都道府県生活保護率の 説明変数. 判別分析.

keita
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多変量分析

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Presentation Transcript

  1. 多変量分析 1月6日

  2. 回帰分析 ◎相関のある変数について、 具体的な関係式を求め予測等に利用する。

  3. 富山市中心部の歩行者数の変化　休日

  4. 回帰式　最小二乗法

  5. 散布図による描写

  6. 相関係数 • 決定係数 ＝１－分散の縮小率 ＝１－（残差平方和）／（偏差平方和） • 相関係数 ＝√（決定係数）　符号を付ける

  7. Ｅｘｃｅｌの活用 • グラフから近似曲線を描く • 分析ツールを利用する • (関数で求める)

  8. システムモデルへ • 相関関係 ↓ • 回帰式 ↓ • 因果関係 ↓ • システムモデル

  9. 都道府県生活保護率の説明変数

  10. 判別分析 ◎駅からの距離、駅の乗降客数から新店舗の成否を判別する ◎客単価、旅行回数からリピートの可能性を判別する

  11. 判別式

  12. 主成分分析 ◎資本金、店舗数、職員数などから銀行の規模を総合的に判定する指標を合成する ◎思考力、言語能力、コミュニケーション能力、計算力などから個人・対人能力、理系・文系能力などを合成する ◎各種農産品の生産額から都道府県の特性を表す指標を合成する

  13. 主成分分析

  14. 因子分析 ◎各学科の成績から背景にある能力(文系能力、理系能力など)を抽出する

  15. 因子分析

  16. クラスター分析 ◎打率、本塁打の本数から野球選手を分類する ◎家計調査の費目別支出額から都道府県を分類する

  17. クラスター分析

  18. 数量化Ⅰ類 ◎性別、年齢層、学歴等からテストの成績を予測する

  19. 数量化Ⅰ類

  20. 数量化Ⅱ類 ◎性別、年齢層、学歴等からテストの合否を判別する

  21. 数量化Ⅱ類

  22. 数量化Ⅲ類 ◎各人のデザインの選好から、各人とデザインをグループ化(対角線化)する

  23. 数量化Ⅲ類

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