統計モデリング入門: 実は分かっていないけど仕事で一番使う "線形回帰" を懇切丁寧に

概要

本セミナーの目標は、仕事で一番使うであろう線形回帰モデルをマスターして、機械学習のアプローチでは得にくい "説明" する力を手に入れることです。

ハイライト

統計学は "説明" に比重を置いた学問であるため、現象の理解や解析に用いられます。しかし、洗練された統計ツールを利用しても、利用者の "解釈する力" を必要とします。そのため最もシンプルな統計モデリングである線形回帰でも、正しく使いこなすのは簡単ではありません。(と、私は思います)

そこで本セッションでは、線形回帰モデルを正しく使うために

線形回帰モデルを使った将来予測の方法

モデルの選択と評価の方法 (モデルの評価方法、情報量基準、t値、p値)

多重共線性について

等について MATLAB を用いたデモと解説を実施します。そして、結果の共有までの一連のワークフローをご提案します。

想定対象者:

データ解析従事者

現象の定量的な説明が必要な方

線形回帰モデルを使う方

対象者レベル:

MATLAB 入門 (無料トレーニング) 講座修了者 (必ず事前受講してください)*

線形代数と統計学の基礎知識があると効果倍増です

*下記リンクよりご受講いただけます。所要時間は2時間程度です。

MATLAB Onramp

講演者について

吉野 紘和, PhD

製品スペシャリスト - データサイエンス領域

学生時代カーネルマシン (SVMなど) を用いたパターン認識の研究に従事。新入社員研修の個人テーマで、SVM を用いて製品品質予測モデルを構築するも、「現場に行ってデータしか見ないとは何事か！」と直属の部長に怒られる。その後、色々あって離職 & 渡英。英国の大学で白色干渉計の非線形モデリングに従事 (統計的信号処理, PhD)。そのまま現地のメーカーに就職し、開発品スペックを決める責任者となる。統計的に導き出したスペックに開発者から散々文句を言われ、毎日涙しながら戦う。製品上市後、充実した気持ちとともに帰国 & MathWorks 入社。英国の食事は悪く言われがちだが、紅茶とスコーンは凄く美味しいと思う。