内容説明
情報の分析において、「データが少なくてデータマイニングでは分析結果が安定しないとき」や「データ全体の構造を知りたいとき」などには、間隔尺度を扱う多変量解析の手法が大変役立つ。本書は、多変量解析の考え方や内容をわかりやすく説明し、例題のデータの分析を通じて、多変量解析の理論と活用がわかるように構成されている。相関分析、ブートストラップ法を含む線形回帰分析、非線形回帰分析、重回帰分析、主成分分析、クラスター分析を網羅した。
目次
第１章 相関分析
第２章 線形回帰分析
第３章 非線形回帰分析
第４章 重回帰分析
第５章 主成分分析
第６章 クラスター分析
著者等紹介
清水功次［シミズコウジ］
１９４９年３月生まれ。埼玉大学大学院経済科学研究科修了。経済産業大臣登録中小企業診断士。株式会社ブリヂストンを２０１３年３月に退職（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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なにがし
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数式の誤植多すぎじゃない？2019/10/16
