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欠測データの統計解析入門: Rを用いた多重代入法

欠測データの統計解析入門: Rを用いた多重代入法

オンライン 開催

開催日

  • 2023年2月22日(水) 13時00分 17時00分

プログラム

 本講座では、一部のデータが観測されないときでも統計学的に妥当な解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、欠測データの何が問題か、欠測の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、単一代入法のメカニズムと欠点を解説する。その後、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、3つ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。最後に、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解析する具体的な例についても扱う。

  1. 欠測データの概要
  2. 代入法の概要
  3. 単一代入法
  4. 多重代入法の概論
  5. 多重代入済みデータの特性
  6. 多重代入済みデータの統合方法 (数値例)
  7. 多重代入法のアルゴリズム
  8. 多重代入法に関する諸問題
  9. 多重代入モデルの診断
  10. NMARの統計解析の概要
  11. 多重代入法の実行
  12. 多重代入済みデータの回帰分析
  13. 多重代入法に関するよくある疑問に対する回答
  14. 質疑応答

講師

  • 高橋 将宜
    長崎大学 情報データ科学部
    准教授

主催

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受講料

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: 46,000円 (税別) / 50,600円 (税込)
1口
: 56,000円 (税別) / 61,600円 (税込) (3名まで受講可)

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