◇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

あらゆるものがデジタルデータとして整理できるようになり、統計学の重要性が急速に再認識されてきています。科学、ビジネス、学問、スポーツなど、様々な分野において、データの解析は非常に重要な意味を持ちます。そこで必要な“基本的技術”となっているのが「多変量解析」です。本書では、その概略をしっかりつかみ、さらに、どう分析して何が得られるのか、多変量解析のソフトの中では何が行なわれているのか、その意味を理解できるよう、図版を駆使しながら詳しく丁寧に解説していきます。

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