技術者のための実務で役立つ多変量解析入門【③明日から使える“因子分析”】

日本工業大学 先進工学部 データサイエンス学科 教授　兼　教育研究推進室長 荒川 俊也先生

2001年 早稲田大学理工学部卒業、2003年 東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻修了。2003～13年まで富士重工業㈱（現：㈱SUBARU） スバル技術研究所に勤務し、この間の08年 総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻博士後期課程に入学し、12年修了。2013～2021年まで愛知工科大学工学部にて准教授・教授として勤務。2021年4月より現職。また、2017年より政策研究大学院大学政策研究センター客員研究員兼務。博士（学術）。専門は、自動運転におけるヒューマンファクタ、統計科学・機械学習の応用。現在は、「自動運転におけるヒューマンファクタ」、「自動運転の過信・依存を抑制するヒューマンインタフェースの開発（主に香り空気砲の開発）」、「津波避難時の危険予知意識向上研究」、「実社会適用を目指した統計科学・機械学習の応用（主に畜産，インフラ管理，医用画像診断など）」などの研究に取り組んでいる。自動車技術会、計測自動制御学会、ヒューマンインタフェース学会などに所属。著書には『Excelによるやさしい統計解析』（オーム社、2020年）などがある。
【荒川先生のオンデマンド講座】
統計基本+統計数学コース／全4講座
多変量解析コース／全3講座
機械学習のイロハ（2023年5月25日のオンラインセミナーのアーカイブです）
※「今すぐ受講したい」という場合はこちらをご検討ください

＜ゴール＞
・因子分析の考え方・理論がわかるようになること
・基本的な因子分析ができるようになること
＜プログラム＞
１．多変量解析とは
２．因子分析とは
　・因子分析の概論
　・どんなときに使うのか？
　・因子分析に関する数学的説明
　・因子分析の活用例
３．主成分分析と因子分析の違い
　・主成分分析と因子分析の比較
　・主成分分析と因子分析は仲が悪い？
４．演習
　・演習①⇒学生81名の5科目の成績について、どのような要素で説明できるかを考える
　・演習②⇒学生20名を6つの観点で評定したデータから、2つの因子を見つけ出す
　・演習③⇒自動車メーカー12社についてのアンケート調査データを因子分析し、各メーカーの特徴を調べる