出版社内容情報
【解説】
高校数学のレベルでわかるように３手法にしぼって丁寧に解説。データ表の情報について概念的ではなく，具体的に説明している。大学生の独学はもとより一般社会人にも役立つ内容にした。
【目次】
重回帰分析（多重共線性他）・主成分分析・因子分析（モデル他）
内容説明
多変量解析の書籍は数多く出版されていますが、読後“主成分分析とは”あるいは“因子分析とは”とあらためて自問しても、多分、明確に答えられる人は少ないと思われます。このためには、データ表と主成分の関係、データ表と因子の関係を、データのもつ情報量を介して理解する必要があるのですが、ここのところを多くの本は十分説明していません。本書は、このような類書の説明不十分なところ―実は著者が最も重要であると思っているところ―を十分説明しました。
目次
第１章 重回帰分析（重回帰分析とは；重回帰分析の理論；多重共線性 ほか）
第２章 主成分分析（主成分分析の考え方と意味；主成分分析の情報量保存方程式；主成分の係数を求める ほか）
第３章 因子分析（因子分析の基礎；因子分析のモデル；因子分析の基本式の算出 ほか）
