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Rでスッキリわかる一般化線形モデル

データサイエンス・ワークショップ

Rでスッキリわかる一般化線形モデル

~柔軟な回帰モデルの組み立て方~
東京都 開催 会場 開催

開催日

  • 2017年3月18日(土) 11時00分 16時30分

受講対象者

  • 回帰分析で課題を抱えている方
  • データサイエンス・スキル、データ分析スキルおよびリスク管理能力の向上によるキャリアアップを目指す方
  • 件数や有・無などのカウントデータ、2値データに対して回帰したい方
  • 保険料率算定など業務のため一般化線形モデルについて一通り学びたい方
  • 統計検定1級やアクチュアリー試験・損保数理科目を受験予定の方で、実務トレーニングしながら受験対策も行いたい方

プログラム

 Excelでは対応が難しい大量かつ複雑なデータの処理を行う実際の業務においては、統計解析フリーソフトRが利用・活用されています。それを踏まえ、弊社では、Rを活用したデータサイエンス・ワークショップをシリーズで開催することにしました。
 本ワークショップでは、最先端分野をコンパクトにまとめた市販書として好評の「Rで『カルマンフィルタ』:状態空間モデルによる時系列予測」の著者の野村俊一氏に、通常の回帰分析では上手くいかない様々なケースに柔軟にも対応できる統計モデリング手法として、一般化線形モデルとその拡張モデル (一般化線形混合モデル・一般化加法モデル) を紹介してもらいます。
 説明変数を並べるだけの線形モデルから脱却し、リンク関数やスプライン関数による非線形モデル、カウントデータ・2値データのモデル、交互作用・オフセット項・変量効果の導入など、自由で柔軟な発想をモデルに実現するための様々な方法について、Rへの実装方法までを含めて解説します。実際のビジネスシーン (保険設計、住宅価格分析) を想定したケーススタディを通じてリスクの定量的評価を実践していただき、皆様のキャリアアップに向けたデータ分析スキルおよびリスク管理能力の向上を目指します。
 「普通に回帰をしても上手くいかない、どうすればいい?」実際のデータに相対して分析していると、回帰分析に限界を感じる場面は多々あるかと思います。抱える問題は様々でも、近年発展してきた一般化線形モデル・一般化加法モデルにより多くの問題は解決できます。データ分析力の向上とキャリアアップにぜひ当講座をご活用ください。

  1. 一般化線形モデル (GLM)
    1. 線形回帰モデルの復習
    2. GLMの構成要素
      • 指数型分布族
      • リンク関数
      • 交互作用
      • オフセット項
    3. RによるGLMの組み立て方と解析方法
      • 推定
      • 検定
      • モデル選択
    4. Rによる実践演習:自動車保険の料率算定を例に
  2. 一般化線形混合モデル (GLMM) ・一般化加法モデル (GAM)
    1. GLMM:過分散とは何か? (変量効果の導入)
    2. GAM:より柔軟な非線形モデルへ (スプライン関数の導入)
    3. RによるGLMM、GAMの組み立て方と解析方法
    4. Rによる実践演習 ~住宅価格の分析を例に~

講師

  • 野村 俊一
    情報・システム研究機構 統計数理研究所 データ科学研究系
    助教

会場

シグマベイスキャピタル 株式会社 (2018年5月14日まで)
東京都 中央区 日本橋茅場町2丁目9-8 茅場町第2平和ビル 3階
シグマベイスキャピタル 株式会社 (2018年5月14日まで)の地図

主催

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お問い合わせ

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受講料

1名様
: 50,000円 (税別) / 54,000円 (税込)
本セミナーは終了いたしました。

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