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【講演趣旨】
このセミナーでは、ChatGPTを活用した多変量解析の学習法と実践法を学びます。データ解析のプロセスを能率的に理解し、実際に適用するための基礎理論とPythonスクリプトの習得を目指します。本セミナーの最大の魅力は、ChatGPTを用いて学習を主体的かつ能動的に進める方法を学べる点です。これにより、能率的かつ実践的なデータ解析技術を身につけることができ、参加者のスキルを次のレベルへと引き上げます。今回は、回帰分析、主成分分析、因子分析を取り上げます。
【講演項目】
1.導入
(1) セミナーの目的と概要
(2) 生成AI時代における学習と実践の革新
a.従来のテキスト学習との違い
b.ChatGPTを活用した主体的・能率的な学びの流れ
2.多変量解析の基礎理論と実践
(1)回帰分析
a.単純回帰と多重回帰の基本概念
b.データの前処理：ChatGPTによるデータクレンジングと変換
c.解析の実行：Pythonスクリプトの生成とモデルの評価
d.解析結果の評価：統計的妥当性とモデルの適合度の確認
e.結果の解釈：ChatGPTによる解釈ガイドライン
(2)主成分分析
a.次元削減の理論と実用性
b.データの前処理：標準化と変換技術のChatGPT活用
c.解析の実行：主成分分析スクリプトの生成と負荷量の評価
d.解析結果の評価：主成分の寄与率と解釈の確認
e.結果の解釈：主成分得点の解釈と視覚化
(3)因子分析
a.因子モデルの基本概念
b.データの前処理：データの適合度確認
c.解析の実行：Pythonスクリプトの生成
d.解析結果の評価：因子負荷量・得点の確認
e.結果の解釈：モデルの視覚化と因子の意味づけ
【質疑応答】
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