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予測と要因解析のための手法『回帰分析』とは?-開催レポートのご案内<2023年12月21日>

2023年11月29日(水)14:00~14:45 無料オンライン講演予測と要因解析のための手法「回帰分析」とは?~活用場面に合わせた着目点~Zoomウェビナーにて開催されました。
 

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【講演概要】 

回帰分析は統計手法の中で活用頻度が多く、活用範囲が広い手法であり、多くの技術者や研究者に使われています。また、 統計の3大手法と呼ばれる手法の一つです。
 
3大手法とは

(1)平均値の差を見るt検定
(2)分割表の関係を見る χ2乗検定
(3)回帰分析

の3つの統計的方法です。

この回帰分析を適用する場面は、大きく4つに分けることができます。

( A )予測
( B )説明
( C )要因解析
( D )効果検証と調整


本講演では、回帰分析をどの場面で活用するかによって、回帰分析により得られた結果のどこに注目するかが異なる、ということを中心に紹介します。


【講演者】内田 治 氏(東京情報大学 非常勤講師)

■参加者の声(抜粋)

 

       講演会の内容についてご意見ご感想をお聞かせください
              高5←     →1低

  1.  
  2. ・回帰分析に詳しくない人にもわかりやすい エクセルで実演しているので実際に使う場面を想像できる
  3. ・説明が丁寧であった。うまくいく事例、うまくできない事例及びその理由を説明されている点はありがたい
    ・散布図に、回帰直線を引きたくなりますが、意味も無く引くのは良くないという事が分かりました
    ・回帰分析について多少かじっていたが、独学のためよくわからず進めていた点もあり、出てきた結果について別の視点から見たときの意味などは言われて初めてなるほどと思った
    ・決定係数と自由度調整済み決定係数の違いや、重回帰分析の苦手な点など、使う側からの視点での講義内容が非常にわかりやすく、有益だった
    ・具体的な使用例などを説明して頂けたので、これから統計に携わる人でも理解できる内容であった
    ・大変わかり易く、興味を引く語り口でした。注意点や余談が書籍や他セミナーではあまり触れられない点だったため、それらを含めて大変参考になりました
    ・シンプルだがわかりやすい例示で回帰分析のポイントが抑えられた
    ・Excelで具体例を示されながらの説明が分かりやすかった。相関係数、標準誤差などの意味を再確認できたこと、多重共線性の要因解析への使いにくさもも分かりやすかった
    ・とてもわかりやすかったです。苦手な分野ですが、例えもよかったです
    ・基本的な内容を丁寧に教えてくださった点が非常に理解が深まりました。 「相関係数は0.7くらいがよい。」「重回帰分析のx同士の相関は0.3くらいがよい。」など具体的な指標を先生が発言され安心しました
    ・非常に分かりやすかったです。具体的な共線性のご説明もいただき、普段注意しないといけないことの「なぜ」という部分を改めて学ぶことができました
    ・Excelで回帰分析をする上での注意点を幾つもご教示いただけて、今後の利用にとても有益になるだろうと思いました。
    ・参考書やネットの情報に比べてより具体的で分かりやすく解説して頂けたと思います
    ・多変量解析の説明変数X同士の相関と予測値Yの関係がとてもよく分かりました。 重回帰式を作る人は、係数の意味をよく知って使う必要があることを分かりやすく解説して頂きました
    ・会社で必ず使用するExcelを使って回帰分析ができること。また、特別な技術もなく解析が実行できるところ。口調も丁寧でわかりやすいです
    ・回帰分析における重要キーワードの意味だけでなく、その意味の背景等も含め解説頂いたところが、非常に分かり易かったです
    ・回帰分析の学び直しとExcelでやったことがないので、受講いたしました。とても参考になりました
    ・回帰解析の目的等理解することが出来ました。エクセルを用いて回帰解析を行ってみたいと思いました
  4.  

講演者の内田氏が、Excelを使って「回帰分析」について講義するセミナーの情報は、関連セミナーからご覧ください。

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Profile

内田 治
東京情報大学  非常勤講師

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