HAB 北陸朝日放送 (ほくりくあさひほうそう、ホクリクアサヒホウソウ、HABテレビ)のアナウンサー、キャスター、番組表。新年度に採用の男子アナ・女子アナ。出身大学・退社の情報。 HOKURIKU ASAHI BROADCASTING JOWY-(D)TV/All-nippon News Network (ANN)/テレビ朝日ネットワーク/HAB 北陸朝日放送 HAB 北陸朝日放送 主に視聴される地域 石川県 視聴される地域の人口 116万8924人 (2010年の国勢調査より) 系列 (ニュース番組) All-nippon News Network (ANN) 系列 (一般番組) テレビ朝日ネットワーク 本社所在地 石川県金沢市松島 開局年月日 1991年 (平成3年) 10月1日 代表者 代表取締役社長:古田栄昭
5時間、繁忙期は1日3時間 ▼休日・休暇 ・年間休日120日 ※シフト制 有給休暇(半年後に6日付与)、年末年始休暇、産休、慶弔関係 ▼待遇 ・通勤手当(全額支給)、家族手当、住宅補助手当、地域手当、退職金などあり ▼賞与 年2回 (年収に含む) ▼昇給 年1回 ▼各種社会保険完備 有り ▼勤務地 石川県金沢市 ▼選考について 応募の際は以下の要綱をご確認のうえ こちら からご応募ください。クリーク・アンド・リバー社から返送されたメールに記載の応募書類をお送り下さい。 書類選考のち面接 ※応募締め切り1月31日※応募書類必着 ・履歴書 ・職務経歴書 上記をクリーク・アンド・リバー社担当者まで郵送にて提出。 書類選考を通過した場合、筆記試験、複数回の面接を経て採否を決定いたします。 ※WEBエントリー後に、応募書類と送付先住所等をメールにてお知らせ致します。 ※この求人掲載については株式会社クリーク・アンド・リバー社が北陸朝日放送株式会社より正式に一部業務を委託して行っております。 ※書類の送付、お問い合わせについては株式会社クリーク・アンド・リバー社までお願いいたします。 この記事が気に入ったら、サポートをしてみませんか? 気軽にクリエイターの支援と、記事のオススメができます!
募集職種 総合職 応募資格 2019年3月に大学を卒業見込みの方 応募締切 2018年04月01日
募集要項(新卒採用) 2022年4月入社となる正社員の募集は終了致しました。 多数のご応募ありがとうございました。 募集要項(中途採用) 現在、通年採用を随時受け付けています。 応募資格 社会人としてそれぞれ得意分野の実務経験をお持ちの方 応募方法 履歴書、職務経歴書を下記までお送り願います。 〒920-0393 金沢市松島1-32-2 北陸朝日放送 総務部通年採用担当 宛 お問合せ 総務部通年採用担当 TEL:076-269-8800(代表) ※午前10時~午後6時 ※土日・祝日、年末年始を除く 採用活動における個人情報の取り扱い 当社では、採用活動に必要な範囲内で応募される方に個人情報の提供をお願いしています。 応募された方の個人情報は採用活動以外の目的で利用することはありません。 当社では、応募された方の同意なく個人情報を第三者に開示・委託・提供することはありません。 応募された方の個人情報について、ご本人から開示・訂正・削除を求められたときは、本人確認の上、速やかに対応いたします。なお、開示の範囲は社会通念上妥当とされる範囲とします。 採用活動に関する個人情報のお問い合わせ、ご相談は次のところへお願いします。 北陸朝日放送 総務部 情報セキュリティ管理者 宛 TEL:076-269-8800(代表) FAX:076-269-8811
募集職種 総合職(報道制作・営業・編成・技術・総務・経理など)・アナウンサー 応募資格 2021採用 応募締切 2020年04月01日
I. 仮説モデルが収集データに適合しているかどうかを検証することができます 構造方程式モデリングは,仮説に基づき変数間の関係をモデル化し,構築したモデルをデータに当てはめます.ここで,モデルがデータに適合していればそのモデルから考察をおこない,適合していなければモデルを修正します. 本システムでは仮説モデルをデータに基づき検証できることが特徴の1つです. II. 様々な仮説モデルを考え,比較することができます 構造方程式モデリングでは,従来の多変量解析手法から更に一歩進んだ解析をおこなうことができます.構造方程式モデリングは仮説モデルを検証することが主な目的となりますが,構造方程式モデリングという枠組みの下で様々な仮説モデルを分析・検証することができます. 例えば,パス解析は重回帰分析の拡張と捉えることができ,目的変数と説明変数の間の関係だけではなく,説明変数間の関係も考えることができます.また,重回帰分析,因子分析など通常使用される多変量解析手法ではおこなうことができなかった潜在変数を含むデータ構造の関係を分析することができます. III. 複数の母集団(グループ)を同時に分析し,母集団の比較を行うことができます 本システムでは多母集団モデルの分析を行うことができます. 共分散構造分析（SEM）｜マーケティングリサーチのマクロミル | マクロミル. 複数の母集団(例えば,男性や女性,薬剤AとBなどの層別情報)から得られたデータを分析する場合,これらの母集団を同時に分析することができます.その結果,母集団間の比較,層別分析などを行えます.分析の結果,仮説モデルが当てはまった場合は,パス係数や因子平均の値などから,母集団間の違いを考察することができます. 無料体験版をダウンロード こちらの手法を搭載した 「 JUSE-StatWorks 」の体験版をお試しください. 統計的手法を身につけ,実務に生かす イベント・セミナーのご案内 パッケージをご購入いただいた方や保守契約者の方には,割引サービスがあります.また,学生,教員,研究機関職員の方向けのアカデミック価格もございます. 【セミナー】SEM因果分析入門 SEMの基本的な考え方や活用方法を中心に,短時間で「理論」を習得するセミナーです. 【セミナー】StatWorks/V5操作入門 (対象パッケージ購入で受講料無料) 統計解析入門者におすすめのセミナーを定期的に開催しております.パソコン・ソフトは弊社で用意いたしますので,ソフトをお持ちでない方もお気軽にご参加ください.
第3回春の合宿セミナー(1999年度) WEB 日時 2000年3月30日(木)~4月01日(土) 場所 愛知学院大学 運営委員 千野直仁(愛知学院大学) 村上 隆 (名古屋大学) 野口裕之(名古屋大学) 仁科 健(名古屋工業大学) 竹内一夫(愛知学院大学) 講習内容 3月30日(木) 基調講演 「多変量解析とは何か - 私ならこう 教える」 --- 柳井晴夫(大学入試センター) 項目反応理論の産業・組織心理学における応用 --- 渡辺直登(慶応大学), 野口裕之(名古屋大学), 高橋弘司(三重大学) 多重比較法の基礎とその限界 --- 永田靖(早稲田大学) ブートストラップ法の理論と応用-共分散構造分析を中心に --- 市川雅教(東京外国語大学) 3月31日(金) 講演と討論 「共分散構造分析は、パス解析、因子分析、分散分析のすべて にとって代わるのか?」 --- 講師:狩野裕(大阪大学) --- 指定討論者:南風原朝和(東京大学), 前川眞一(大学入試 センター), 服部環(筑波大学) データ解析のための線形代数 --- 前川眞一(大学入試センター) ベイズ統計学を知らないと論文は書けなくなる? SPSS､共分散構造分析の書籍出版記念セミナーを5月に開催 - CNET Japan. --- 繁桝算男(東京大学) ブートストラップ法の理論と応用-共分散構造分析を 中心に --- 市川雅教(東京外国語大学) 4月01日(土) データ解析のための線形代数(中級)--- 岩崎学(成蹊大学) IRTセミナー --- オーガナイザー:繁桝算男(東京大学), 野口裕之(名古屋 大学) 歯科における咀嚼能力検査法へのIRTの応用 --- 竹内一夫(愛知学院大学) 共分散構造分析は,IRT,直交表,コンジョイント分析すら統合してしまうのか? --- 豊田秀樹(早稲田大学) IRTは問題を最終的に解決したのか? --モデルが見えなくする心理学的属性の性質-- --- 村上隆(名古屋大学) 共分散構造分析の応用 - モデル構成の 実践のために --- 鈴木督久(日経リサーチ)
ホーム > 統計解析・品質管理 > イベント・セミナー 参加のおすすめ SEM(構造方程式モデリング,共分散構造分析)は,因子や変数情報間の関係をわかりやすく探索でき,その関連性を表すことができます. 現象を十分に再現し,そしてより少ないパラメータをもっているので得られたモデルから変数間の関連や条件付の独立の成立条件などを見つけることができます. また,得られた因果モデルの検証やモデルに含まれる因果的効果の大きさの確認も行なうことができます. 本コースでは,SEMの基本的な考え方や活用方法を中心に 短時間で「理論」を習得することができることを目的としています. ぜひ,この機会にご参加ください. 本コースに参加の方には,会社や自宅に帰ってすぐに活用できる 「JUSE-StatWorks/V5 期間限定版(30日間)&演習のデータ」のCDまたはDVD をお渡しいたします. ※ パソコンを1人1台用意いたします.講義と演習を織り交ぜて進めていきます. 受講対象 (レベル:初級~中級) 変数間の因果関係を調べたい方,また,その考え方を習得されたい方 企画部門,調査部門,設計開発部門,製造部門,食品部門に携わる方 など 適用場面も広い手法であるSEMは,特に変数間の因果関係を調べたい方に最適なツールです. 参加された方の声 SEMの手法の背景がよく分かった 実際に操作しながらの講義だったのでとても理解しやすかった 理論だけでなく実務に使える形で説明だったので,現在考えているモデルを想定しながら受講することができた. カリキュラム テキスト 実務に役立つシリーズ『第6巻 SEM因果分析入門』 演習ソフト JUSE-StatWorks/V5 SEMの歴史 SEMの目的 多変量解析(回帰分析,主成分分析等) 事例 ・ホテルの価格 ・テストのスコア ・測定モデル+回帰モデルの例 ・検証的因子分析1・検証的因子分析2 他 ※ カリキュラムは変更になる場合があります.あらかじめご了承下さい 講師 山口 和範 氏(立教大学 教授) 専門 多変量解析,ロバスト統計,統計ソフトウェア等 論文・著書 よくわかる統計解析の基本と仕組み 2003 秀和システム データ分析のための統計入門 (共著) 1995 共立出版 他多数 開催日程とお申し込み 地図 割引価格については「 セミナー割引特典 」をご覧ください.
概要 共分散構造分析/構造方程式モデリング(SEM)は、原因と結果が複雑に入り組んだ現象を分析・検証する手法で、数値のように測定できるデータだけでなく、直接観測ができない"概念"を一緒に分析することができます。回帰分析や因子分析、パス解析の機能を併せ持つ高度な多変量解析手法として、社会調査や心理学、マーケティングなどの分野で多く利用されています。 当セミナーでは、「コンビニエンスストア利用者アンケート」を例に製品のデモを交えながらパス図を用いてどのように変数間の因果関係を表現できるのか、IBM SPSS Amosを利用するメリットと合わせてご紹介いたします。 適用分野 ・顧客や患者の満足度調査に ・従業員調査に ・ブランド・ロイヤリティ分析に ・購買行動分析に ・社会学・心理学等の論文作成に 視聴方法 視聴ご希望の方は、下記のフォームよりご登録ください。 ご登録完了後、ご記入いただいたメールアドレス宛に動画ページのリンクとログインパスワードが届きます。 共分散構造分析ソフト IBM SPSS Amos IBM SPSS Amosは、分析モデルをパス図を利用して表現・可能なソフトウェアです。 回帰分析や因子分析モデルはもちろん、共分散構造分析を実現可能。標準的な多変量解析を拡張し、より現実的なモデルを作成でき、また自分でモデルを指定、推定、検証できます。 製品の詳細を見る