目次
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
著者等紹介
加藤豊［カトウユタカ］
１９７５年慶応義塾大学工学研究科博士課程修了（管理工学専攻）。現在、法政大学名誉教授。工学博士（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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感想・レビュー
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ぶう
10
「例題でよくわかる」のタイトル通り、具体的な例題とそれに対する解法が数多く収録されている。本書の内容は「回帰分析」「数量化I類」「数量化II類」「クラスター分析」「主成分分析」「判別分析」「因子分析」の7手法であり、多変量解析の基本をひととおり学ぶことが可能。本書の目的が「自分の手で解析し、手法の意味と理論構成を理解する」ということからも分かる通り、これでもかというくらい数式が並んでいる。コンパクトにポイントをまとめた本を探している人は他書を選ぶべきだが、自分の手で計算できるようになりたい人には最適な本。2022/09/07
yasuhitoakita
4
さらっと読んだ限りだけどかなり良いです。専門書への橋渡しをしてくれる本。ExcelでもRでもよいけど、例題を実装するとさらに理解が深まりそう。2021/11/05
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- 和書
- 量子論のエッセンス
