内容説明
本書は、多変量解析で行われる代表的な解析手法のしくみを、数学の知識がない方や、利用する頻度が高い工学系、医療系、社会学系などで数学の得意でない方でも理解できるように、工夫を凝らして著しました。
目次
１ 変動と情報量
２ 回帰分析
３ 主成分分析
４ 因子分析
５ 判別分析
６ 数量化理論１類
７ 数量化理論２類
８ 数量化理論３類
９ 数量化理論４類
１０ クラスター分析
著者等紹介
長谷川勝也［ハセガワカツヤ］
１９６７年早稲田大学工学部応用物理学科卒業。１９７２年コロラド大学大学院エアロスペースエンジニアリング学科卒業。１９７５年スタンフォード大学大学院ＩＥ学科卒業。ＮＡＳＡ研究所、産能大学講師、多摩大学講師、（株）レオナ教育システム研究所社長（ＭＩＴと提携して、日本で最初にひらがなＬＯＧＯを開発）などを経て、現在（有）シンクスタット社長
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感想・レビュー
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kaizen@名古屋de朝活読書会
20
数量化理論の質に分類していることは、私なら量として扱うのにという疑問がふつふつと湧いてきた書籍。Fata Robotでかけても、自分のやり方に近い答えをだしてくれるような気がする。2021/08/26
MrO
2
数量化の勉強のために読みました。イメージはできた。2011/05/26
beteran2
2
全部じゃないけど読んだってことで。技術的なところもそれなりに深く触れているし、わかりやすいので、本気で勉強を始めようという人には導入本としてよいのではないでしょうか。2010/05/27
てことこ
2
一般的にマニュアル本はすばらしい。この本では後半の数量化理論のほうが具体的な分析手法より面白い2009/06/07
Kohei Yamamoto
1
吉沢さん推薦本。回帰、複数変数をまとめることでデータの理解を助ける主成分分析、各係数の重み付けを表す因子分析などが数式を元に導出されるのかを説明している。対数、シグマ、ルートの計算式が出てきたあたりで頭が考えるのをやめてしまう。 2017/10/19
