[BOOKデータベースより]
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―別のデータから予測する
5章 重回帰分析―複数のデータで精度を高める
6章 数量化1類―質的変数を量的変数へ
7章 クラスター分析―似た者どうしに分ける
8章 主成分分析―データを要約する
9章 判別分析―データが属する集団を判別する
10章 因子分析―背後にある因子を推測する
付録
◇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T類、U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。
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