【みやもと統計講座】統計学ベーシック講座その２「相関分析・回帰分析」【分析力向上を目指すアドバンス講座】
What you'll learn
- 相関分析（散布図 / 共分散 / 相関係数）
- 単回帰分析の基本（回帰直線 / 最小二乗法 / 残差の性質 / 分散説明率（決定係数））
- 単回帰分析の視覚的理解（ベクトル / 内積 / cosθ / 単回帰分析のベクトル表現 / 平方和）
- 単回帰分析モデル（モデルの仮定と帰無仮説 / 自由度 / 平方和の平均）
- 重回帰分析の基本（残差変数 / 部分相関 / 偏相関 / 偏回帰係数 / 重回帰式 / 重相関係数）
- 重回帰分析の視覚的理解（重回帰分析のベクトル表現 / 重相関係数の変動 / 多重共線性 / 偏回帰係数のベクトル表現）
- 重回帰分析モデル（説明変数の数と重相関係数 / 自由度調整済み決定係数）
Requirements
- 『いちばん理解できる統計学ベーシック講座【確率分布・推定・検定】』でご紹介しているレベルの基礎知識があるとより理解しやすいかと思います（なお本コース内ではExcelやR、Pythonなどのツール・操作方法はご紹介しておりませんのでその点だけご了承いただければと思います）
- 一部、中学・高校レベルの数学の知識（Σの計算、ベクトルの基礎知識など）を必要とする箇所がございます。Σの計算、ベクトルの基礎知識などに不安のある方は少々難しく感じる部分があるかと存じます。よろしくお願いいたします。
Description
統計学の基礎を効率的に学べるベーシック講座「その２」です！
統計学における相関分析、回帰分析の基礎的な内容を解説していきます。
「相関分析や回帰分析を教科書でしっかり学習したいけど時間がない…」
「相関係数や偏相関係数はどのように計算されているの？」
「最小二乗法って聞いたことがあるけどよく理解できていない…」
「回帰分析をもっと視覚的に理解したい…」
といった人におすすめの講座になります！
（※一部、中学・高校の数学の知識（Σの計算、ベクトルの知識など）を必要とする箇所がございます。Σの計算、ベクトルの知識などに不安のある方は少々難しく感じる部分があるかと存じます。よろしくお願いいたします）
相関分析や回帰分析は昨今のDXやデータ活用の流れもありビジネスやマーケティングの現場においても非常によく用いられる手法です。
この相関分析や回帰分析の理論的なところまでしっかりと理解しようとすると腰を据えて統計学の教科書を読み込む必要がありますが、多忙なビジネスパーソンのなかには難しい統計学の教科書を読み込むような時間を確保することが困難な方も多いかと思います。
そうした背景も踏まえ、本コースでは相関分析や回帰分析について統計学の教科書に準じつつ、データ分析のために必要不可欠なポイント、あるいはぜひ理解しておきたいポイントに絞ったコース設計としています！
また、こちらのコースは統計学ベーシック講座の「その２」という位置づけではありますが、「その１」とストーリー仕立てというわけではありませんので「その１」を受講していなくても問題なくこちらのコースを受講できます。
ただ相関分析や回帰分析は記述統計や確率分布、推定・検定の理解を前提としているところも多分にあります。
したがって記述統計や確率分布、推定・検定といったトピックについて一定の知識を有していたほうが本コースの理解も深まりやすいと思いますのでその点だけご了承いただければと思います。
※一部、中学・高校の数学の知識（Σの計算、ベクトルの知識など）を必要とする箇所がございます。
この機会にぜひ一緒に一生モノの統計学の知識を身につけましょう！
（注: 本コース内ではExcelやR、Pythonなどのツール・操作方法はご紹介しておりませんのでご了承ください）
Who this course is for:
- 統計学を基礎から学びなおしたい方
- ビジネスでデータを扱うことが多い方
- 統計学の教科書を読み込む時間がない方
- 相関分析や回帰分析の理論的に学びたい方
- 相関分析や回帰分析を視覚的に理解したい方
- 統計学の断片的な知識を整理・復習したい方
Instructor
- 4.5 Instructor Rating
- 15,853 Reviews
- 65,581 Students
- 13 Courses
Miyamoto Shota: 講師 / リサーチャー
DXの時代に不可欠となるデータ分析に関する学びを基礎からわかりやすく提供していきます。
独学でデータ分析を学んだ後、シンクタンク在籍中に統計学や機械学習を基礎から丁寧に学び直しています。
基礎的な内容への深い理解をベースとしながら、独学における苦労や難所に関する理解を踏まえ、初心者でもわかりやすく学べるようなコース設計を心がけています。
この機会にぜひ一緒にデータ分析を学んで一生モノのスキルを身につけていきましょう！！
《経歴》
慶應義塾大学法学部卒業後、大手インフラ企業を経て国内シンクタンクにてデータ分析やリサーチ活動に従事。公的統計データやマーケティングデータの分析に加え、統計的手法や機械学習モデルを用いた需要予測、売れ行き要因分析等のリサーチ活動を行ってきました。その後、国内MBAを取得、現在は会社を設立しリサーチ活動や講師業を行っています。
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In the era of digital transformation, I am committed to providing a clear and foundational understanding of data analysis, an indispensable skill set. After self-learning data analysis, I revisited statistics and machine learning from the ground up while at a think tank.
With a deep understanding of the basics, I design courses that are accessible to beginners, taking into account the struggles and challenges of self-learning. Let's learn data analysis together and acquire a skill set that will last a lifetime!
Background:
After graduating from the Faculty of Law at Keio University, I worked at a major infrastructure company, before engaging in data analysis and research activities at a domestic think tank. I have conducted research activities including analysis of public statistical data and marketing data, as well as demand forecasting and sales factor analysis using statistical methods and machine learning models. Following this, I obtained an MBA in Japan and currently run my own company, focusing on research activities and teaching.