多変量統計解析の主成分分析や多変量スペクトル分解法などをまとめました!
『多変量統計解析』は、理化学機器の販売事業、製造工程等に関する解析
ソフトウェアの開発及び販売事業などを行う、株式会社クオリティデザインの
カタログです。
多変量統計解析について、主成分分析や多変量スペクトル分解法、各回帰式の
考え方などをわかりやすくまとめています。
また、東京、大阪にて年3、4回開催している、多変量統計解析トレーニング
コースのワークショップもございますので、お気軽にお問合せください。
【掲載内容】
■主成分分析
■多変量スペクトル分解法
■各回帰式の考え方
■3Dデータの取扱い
■トレーニングセミナーのご案内
※詳しくはカタログをご覧頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。

■コース名
「多変量統計解析の理論と実例レベル1、レベル2 」
■トレーニングコースの内容
・理論の講義の他(約4割)、実データを用いた解析(約6割)
・講義は産総研所属の多変量統計解析専任講師が担当
■開催場所、日程
・東京、大阪にて年3、4回の開催予定
※詳しくはカタログをご覧頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
価格 | |
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価格帯 | その他 |
納期 | お問い合わせください |
発売日 | 取扱い中 |
型番・ブランド名 | |
用途/実績例 | ※詳しくはカタログをご覧頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。 |
関連ダウンロード
多変量統計解析とは
上記では、電子ブックの一部をご紹介しております。
多変量統計解析とは
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1. 主成分分析
2. 多変量スペクトル分解法
3. 各回帰式の考え方
4. 3Dデータの取扱い
5. トレーニングセミナーのご案内
多変量統計解析 トレーニングセミナー
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多変量解析を用いた理論と実例
産業界、研究界で希求される多変量解析の運用能力。本コースでは、複雑なデータの関係性の速やかな解釈、最新の多変量解析技術の業務応用能力を獲得できます。数学的な説明は最小限に抑え、実践的な内容です。本コースを修了されると、多変量解析を使った製品・プロセスの最適化、差異分析・分類、予測定量をスムーズに業務応用できます。
取扱テーマ・特長:
多変量解析の基礎
原理の知識と実践の土台づくりに役立ちます。理論の講義の他、実データを用いた解析も行います。
・多変量解析とは
・主成分分析:PCA
・アウトライヤー(外れ値)
・データのチェック
・回帰分析
・バリデーション
・未知試料の予測
・回帰分析でのアウトライヤー
・変数の選択