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【オンライン】(文理融合型)欠測データにおける統計解析の基礎知識 ~欠測のメカニズムから各分析手法に欠測が生じている場合の処理に至るまで~

【情報機構】

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開催日 2021年6月11日 開始:12:30 | 終了:16:30 | 開場:12:00
会場 会場での講義は行いません(オンラインセミナー)
東京都品川区大崎3-6-4-3F[地図]
※地図は若干の誤差が生じる場合があります。詳細は主催者よりご連絡いたします。

講師 長崎大学 高橋将宜 氏
定員 30名
主催 株式会社 情報機構
受講備考 ●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
関連資料

概要

■講座のポイント
 本講座では、データの一部が欠測しているとき、統計学的に妥当な分析を行うことのできる多重代入法について解説する。具体的には、欠測値とは何か、欠測データの何が問題か、欠測のパターンやメカニズムとは何かといった基本的事項について解説した後、どのようなときに、どのような代入法によって欠測を処理できるのか解説する。また、多重代入法の理論的メカニズムについて、数値例を示しながら具体的に解説し、種々の多重代入法アルゴリズムのメカニズムと長所・短所について解説する。統計環境Rを用いて、実際に、欠測データを多重代入法によって処理して分析する具体的な例についても扱う。

■受講後、習得できること
・欠測データの特性を理解している
・多重代入法のメカニズムを理解している
・具体的なデータの欠測値をRによって多重代入法で処理できる
・多重代入法を適用した後のデータを用いて統計解析ができる

■講演中のキーワード
・欠測値
・多重代入法
・補完
・欠損値
・R

プログラム

  1. 欠測データの特性
  2. 単一代入法の概要
  3. 多重代入法の概要
  4. 多重代入法のアルゴリズム
  5. 多重代入法による欠測値処理後のデータを用いた統計解析の例
  6. 時間が許せば以下内容もお話します。
     6.1 多重代入モデルの診断
     6.2 感度分析:NMARの統計解析
  7. 質疑応答

講師

  • 長崎大学
    情報データ科学部 情報データ科学科
    准教授 博士(理工学)
    高橋将宜 氏

    ■経歴
    具体的で実践的な内容として評判の高い『欠測データ処理』(共立出版)の著者。大学では、幅広い学生層をターゲットとして統計学の授業を担当しており、文系・理系の双方の学生から分かりやすいと評判である。

    略歴
    2017年:成蹊大学大学院 理工学研究科情報科学コース 博士(理工学)
    2018年:専門統計調査士
    2019年:経済統計学会賞
    現在:長崎大学 情報データ科学部 准教授

    ■専門および得意な分野・研究
    統計科学、計量政治学、欠測データ解析

    ■本テーマ関連学協会での活動
    日本統計学会 正会員
    経済統計学会 正会員
    応用統計学会 正会員
    国際公的統計協会 個人会員
    計量・数理政治研究会 会員

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