内容説明
今日の経営学や経営情報学では、多くの数値情報を的確に処理することが望まれているが、そのためには、これらのデータ処理の背景となる数学や統計学の知識が必要となることもある。本書はこのような日常はあまり数学に接する機会の少ない文系の学生のための多変量解析など統計学についての基礎的事項を説明したものである。
目次
1 データのまとめ方
2 行列とベクトル
3 行列式
4 固有値と固有ベクトル
5 相関関係と相関係数
6 主成分分析
7 回帰分析
8 重回帰分析
9 判別関数分析
今日の経営学や経営情報学では、多くの数値情報を的確に処理することが望まれているが、そのためには、これらのデータ処理の背景となる数学や統計学の知識が必要となることもある。本書はこのような日常はあまり数学に接する機会の少ない文系の学生のための多変量解析など統計学についての基礎的事項を説明したものである。
1 データのまとめ方
2 行列とベクトル
3 行列式
4 固有値と固有ベクトル
5 相関関係と相関係数
6 主成分分析
7 回帰分析
8 重回帰分析
9 判別関数分析