内容説明
分析手法を「目的変数（予測したい変数）がある場合」と「ない場合」に分け、それぞれの手法を更に丁寧に解説、本書は「予測」の解析に焦点を置いた！
多変量解析を行う目的としては、大きく分けて「予測」と「要約」の2つがあります。本書では、「予測」の解析に焦点を当てて解説します。
本書では、主に重回帰分析、判別分析、正準判別分析、数量化Ⅰ類（（ダミー変数）重回帰分析）、拡張型数量化1類(重回帰の目的変数を予測する)、コンジョイント分析などの手法を扱います。
各手法の解説には身近で実践的な例題を豊富に設け、これについて計算・解釈の方法を、Excelと著者自ら作成したアドインソフトウェアを活用して詳細かつ実践的に説明していきます。
目次
第1章 多変量解析を学ぶための基礎統計
第2章 多変量解析の概要
第3章 重回帰分析
第4章 数量化1類
第5章 拡張型数量化1類
第6章 判別分析
第7章 正準判別分析
第8章 コンジョイント分析
付録I ベクトルと行列
付録II 距離
付録Ⅲ 本書で利用する Excel の分析ツール及び「 多変量解析ソフトウェア」
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
壱萬参仟縁
49
K図書館。院を終えてずいぶん経過するが、リスキリングの時代ゆえ、避けて通れない本。実は、『Excelで学ぶ多変量解析入門』が本屋で見ていいのだが、図書館ではなかなかおいていない。この最後のPRページのがよいのだが。。でも、本書は、習熟度別で書かれており、読者のレベルに沿って徐々に進めていけるつくり。付録の数学的知識の確認もできる。無料で分析ツールソフトの利用もできるようだ。第４課題は主成分分析なので、回帰分析のあたりを読んでから返却しよう。2024/03/07
jjm
10
判別分析とマハラノビス距離を感覚的に理解したかったが、後者は式が出てくるだけで消化不良だった。判別分析の目的やモデル式は回帰分析と同じ。マハラノビス距離はユークリッド距離を各次元の相関を考慮して拡張した概念、各次元に相関がない場合は分散共分散行列を用いた距離の補正は標準化によって均される、逆に言えば、各次元に相関がある場合は，各次元の分布を標準化したとしても相関の影響をなくすことはできない、という他のサイトの説明がわかりやすい。2024/07/27
