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共立出版 吉田耕作
点
AI・ビッグデータ時代を生き抜くための必携書。本書は文系出身である筆者による多変量解析の入門書であり、同じ文系出身の方々にとって、学びへのハードルを下げる目的で書かれている。数学に苦手意識を持つ人がどこでつまずくかをよく理解した筆者の強みを存分に生かし、重回帰、一般化線形モデルについて説明し、さらにクラスター分析、主成分分析、因子分析を紹介する。本書を読むことで、経営・マネジメントのために必要となる、全体観をつかみとるための分析力を養うことができる。『直感的統計学』(日経BP社刊)待望の続刊!
第1章 回帰分析(1)第2章 回帰分析(2)第3章 重回帰分析第4章 基礎数学第5章 一般化線形モデル第6章 全体観を得るための手法
現在、統計的なデータ分析が非常に重要だということは新聞、テレビ、インターネット等のニュース媒体で盛んに叫ばれているが、統計学は理系科目であり、多変量解析の書籍もほとんどが理系出身者によって書かれている。つまり、文系出身者の多い経営・マネジメント層にとって、多変量解析はなかなかとっつきにくい分野になってしまっている。本書は文系出身である筆者による多変量解析の入門書であり、同じ文系出身の方々にとって、学びへのハードルを下げる目的で書かれている。数学に苦手意識を持つ人がどこでつまずくかをよく理解した筆者の強みを存分に生かし、重回帰、一般化線形モデルについて説明し、さらにクラスター分析、主成分分析、因子分析を紹介する。本書を読むことで、経営・マネジメントのために必要となる全体観をつかみとるための分析力を養うことができる。AI・ビッグデータ時代を生き抜くための必携書であり、『直感的統計学』(日経BP社刊)待望の続刊!
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[BOOKデータベースより]
AI・ビッグデータ時代を生き抜くための必携書。本書は文系出身である筆者による多変量解析の入門書であり、同じ文系出身の方々にとって、学びへのハードルを下げる目的で書かれている。数学に苦手意識を持つ人がどこでつまずくかをよく理解した筆者の強みを存分に生かし、重回帰、一般化線形モデルについて説明し、さらにクラスター分析、主成分分析、因子分析を紹介する。本書を読むことで、経営・マネジメントのために必要となる、全体観をつかみとるための分析力を養うことができる。『直感的統計学』(日経BP社刊)待望の続刊!
第1章 回帰分析(1)
[日販商品データベースより]第2章 回帰分析(2)
第3章 重回帰分析
第4章 基礎数学
第5章 一般化線形モデル
第6章 全体観を得るための手法
現在、統計的なデータ分析が非常に重要だということは新聞、テレビ、インターネット等のニュース媒体で盛んに叫ばれているが、統計学は理系科目であり、多変量解析の書籍もほとんどが理系出身者によって書かれている。つまり、文系出身者の多い経営・マネジメント層にとって、多変量解析はなかなかとっつきにくい分野になってしまっている。
本書は文系出身である筆者による多変量解析の入門書であり、同じ文系出身の方々にとって、学びへのハードルを下げる目的で書かれている。数学に苦手意識を持つ人がどこでつまずくかをよく理解した筆者の強みを存分に生かし、重回帰、一般化線形モデルについて説明し、さらにクラスター分析、主成分分析、因子分析を紹介する。本書を読むことで、経営・マネジメントのために必要となる全体観をつかみとるための分析力を養うことができる。
AI・ビッグデータ時代を生き抜くための必携書であり、『直感的統計学』(日経BP社刊)待望の続刊!