例題でよくわかる はじめての多変量解析

◇手を動かしながら、理論をやさしく学べる入門書！◇ 本書で扱っている手法は、「回帰分析」「数量化1類、2類」「クラスター分析」「主成分分析」「判別分析」「因子分析」です。 多変量解析の基本的な手法を、ひととおり学ぶことができます。 手法のしくみや数式を理解するには、自分の手で問題を解いてみるのが一番です。 本書では各章で、まずはじめに基本問題を手計算で解析します。そこで手法のイメージをつかんだ後に理論構成を学ぶことで、手法の本質を深くスムーズに理解することができます。 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　単回帰分析ー別のデータから予測する 5章　重回帰分析ー複数のデータで精度を高める 6章　数量化I 類ー質的変数を量的変数へ 7章　クラスター分析ー似た者どうしに分ける 8章　主成分分析ーデータを要約する 9章　判別分析ーデータが属する集団を判別する 10章　因子分析ー背後にある因子を推測する