内容説明
マーケティング、生産管理、経営管理など、さまざまなシーンで使える高度な統計手法を数式や専門用語はできるだけ使わず、楽しくグラフィカルに解説。
目次
第１章 多変量解析の準備
第２章 データを予測できる回帰分析
第３章 多変量を集約し、まとめる主成分分析
第４章 隠された情報が見えてくる判別分析
第５章 複雑な事象を単純に割り切る因子分析
第６章 因子分析を発展させた共分散構造分析
第７章 似ているものを集めて分類するクラスター分析
第８章 非数値データの多変量解析
著者等紹介
涌井良幸［ワクイヨシユキ］
１９５０年東京生まれ。東京教育大学数学科を卒業後、教職に就く。現在、千葉県立大宮高等学校数学教諭を務め、コンピュータを活用した教育法や統計学の研究に専念（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
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犬こ
16
おそらく、ある程度の数学知識がある人向けに書かれているので、だいぶはしょっており、どんどん次の章に進んでいきます。湧井さんの本ですし(苦笑)わたしの理解からは随分かけ離れますが、手法ごとにまとめられ、概念は分かりやすいので、各手法の基礎をつけた上でこの本に戻ってくるのが良いのだと感じました。2015/03/27
葉
0
理論的な背景はあまり書かれていないが、多変量解析をどのように行うかや結果がどのようなことを示しているのかについてイラストや図表を使って易しく説明されている。OLSやマハラノビスの距離について更に理解が深まったが、完全には理解できていない部分があるので方法論だけではない背景も勉強すべきだと感じた。因子分析やクラスターについて後半では書かれており、なじみなれない手法がいくつかあった(k-means法など)。2014/10/01
Shinya Ishihara
0
http://blog.goo.ne.jp/shinyability/e/2b1ff676c92440eae50e67a97076729d2012/06/02
fujirin
0
多変量解析＝複数の項目を含む資料を分析するための技法／主成分分析/マハラノビスの距離/２因子直交モデル/最尤推定法/階層的クラスター分析/k-means法/スピアマンの順位相関係数/パラメトリック検定／初学にはとっつきにくい・・。2009/09/24
