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多変量データ解析と時系列解析 吉田 亮 (統計数理研究所; モデリング研究系) e-mail: yoshidar@ism.ac.jp スライドのダウンロード: http://daweb.ism.ac.jp/~yoshidar/index_j.htm 1 1日目: 記述統計、確率分布 2日目: 推定・検定 3日目: 回帰分析 4日目: 多変量解析、時系列解析 10:00~11:10 主成分分析 主成分分析 11:20~12:30 判別分析 13:30~14:40 クラスタ分析 クラスタ 14:50~16:00 時系列解析 前日までの講義内容と比較して難易度はやや高めです。 統計学の実践をデモンストレーションすることで、統計学がどのように使われてい るかを実感して頂きたい。 フォローしきれない人は、各々の要素技術をどのような局面で使うべきか、使うこと でどのような情報抽出ができるか、
統計科学の実践と応用 多変量データ解析と時系列解析入門 吉田 亮 (統計数理研究所; モデリング研究系) e-mail: yoshidar@ism.ac.jp スライドのダウンロード: http://daweb.ism.ac.jp/~yoshidar/index_j.htm 1 1 多変量データ解析 サンプル(個体)を特徴付ける変数(特徴変数)が「複数」あるデータセット を分析するための統計技法 (例) 患者(個体)400人の約20,000個の遺伝子の発現量(変数)が計測されました。 どうやって分析しますか? p = 20,000 個の変数 1 1 n = 400人の個体 2 p x1,1 x2 ,1 M xn ,1 x1,2 LLL x2 ,2 LLL x1, p x2 , p 2 n M LLL M xn ,1 LLL xn , p 2 2 多変量デ
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