出版社内容情報
データ解析に必要な基本技術、多変量解析では、どう分析して何が得られるのか。その意味を理解できるよう図版とともに詳しく解説。
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。
第1章 多変量解析のマップ
第2章 統計・確率の準備
第3章 相関分析
第4章 回帰分析
第5章 判別分析
第6章 主成分分析
第7章 因子分析
第8章 数量化分析
第9章 数学的準備
【著者紹介】
1965年、東京生まれ。東京大学建築学科卒、東京工業大学数学科修士課程卒。大人のための数学教室「和」講師。書籍編集の傍ら、中学受験算数、大学受験数学、数検受験数学から、多変量解析のための線形代数、アクチュアリー数学、確率・統計、金融工学(ブラックショールズの公式)に至るまで、幅広い分野を算数・数学が苦手な人に向けて講義をしている。主な著書に『中学入試計算名人免許皆伝』『中学入試カードで鍛える図形の必勝手筋』『数学を決める論証力大学への数学』（東京出版）『まずはこの一冊から意味がわかる線形代数』『まずはこの一冊から意味がわかる統計学』『ガロア理論の頂を踏む』（ベレ出版）がある。
内容説明
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！
目次
第１章 多変量解析のマップ
第２章 統計・確率の準備
第３章 相関分析
第４章 回帰分析
第５章 判別分析
第６章 主成分分析
第７章 因子分析
第８章 数量化分析
第９章 数学的準備
著者等紹介
石井俊全［イシイトシアキ］
１９６５年、東京生まれ。東京大学建築学科卒、東京工業大学数学科修士課程卒。大人のための数学教室「和」講師。書籍編集の傍ら、中学受験算数、大学受験数学、数検受験数学から、多変量解析のための線形代数、アクチュアリー数学・確率・統計、金融工学（ブラックショールズの公式）に至るまで、幅広い分野を、算数・数学が苦手な人に向けて講義をしている（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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