基本的な考え方から多変量解析を解説。回帰分析、主成分分析、因子分析、ＳＥＭ、判別分析、数量化などを収録。

◇手を動かしながら、理論をやさしく学べる入門書！◇

本書で扱っている手法は、「回帰分析」「数量化1類、2類」「クラスター分析」「主成分分析」「判別分析」「因子分析」です。

多変量解析の基本的な手法を、ひととおり学ぶことができます。

手法のしくみや数式を理解するには、自分の手で問題を解いてみるのが一番です。

本書では各章で、まずはじめに基本問題を手計算で解析します。そこで手法のイメージをつかんだ後に理論構成を学ぶことで、手法の本質を深くスムーズに理解することができます。

1章　多変量解析とは

2章　統計の基礎事項の準備

3章　線形代数の基礎事項の準備

4章　単回帰分析ー別のデータから予測する

5章　重回帰分析ー複数のデータで精度を高める

6章　数量化I 類ー質的変数を量的変数へ

7章　クラスター分析ー似た者どうしに分ける

8章　主成分分析ーデータを要約する

9章　判別分析ーデータが属する集団を判別する

10章　因子分析ー背後にある因子を推測する

手元に膨大なデータがあるけれど、どう分析してよいかわからない！多変量解析のソフトの中では何が行なわれているのか、その原理が知りたい！文系・理系出身者に向け、必ずしも数式を読まなくても多変量解析の原理を理解できるように解説。ビッグデータ時代の必読書！

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