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「多変量解析」を独学したいあなたにチェックしてほしい良書、12冊はこちらです

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多変量解析」は、複雑な現実世界のデータから、わたしたちにとって分かりやすい情報を抽出するための分析手法です。

 

多変量解析は、学術分野だけでなく、ビジネスの世界でも役に立ちます。

近年、大量のデータを集めるのが容易になり、データの中から競争力を高めるアイデアなどをみつける試みも数多く行われています。

 

店長さんやマネージャーさんであれば、売上予測や在庫管理に役立ちます。

個人投資家の方であれば、株価データやその他のテキストデータの多変量解析から、有望な投資先を絞り込むといったことに役立てることができます。

 

 

そこで今回は、多変量解析に入門したいあなたのための、わかりやすいおすすめ本、12冊をご紹介します。

 

本記事の概要

「多変量解析」を独学したいあなたにチェックしてほしい良書、12冊はこちらです


1冊目はこちら 【多変量解析ってなに?って初学者の方へ】

マンガでわかる統計学 回帰分析編

マンガでわかる統計学 因子分析編

文字を読むよりも、絵で理解したい方向けの入門書です。

マンガですが、中身はシッカリしており、「回帰分析編」では、回帰分析・重回帰分析・ロジスティック回帰分析が、「因子分析編」では、因子分析と主成分分析について解説されています。

分析の手順が、ステップバイステップで示されているので、各手順を1つ1つをきちんと理解することで、しっかり確実に身につけることができるように工夫されています。

エクセルで計算するための手順も説明されており、それを使って、自分でロジスティック回帰などを行い、回帰係数を求めたりすることが体験できるのもうれしいところです。データは出版社のホームページからダウンロードできます。

マンガといってもあなどれない、初学者には十分のシッカリした内容となっています。

こちらもございます↓

 

 

 

 

3冊目はこちら【多変量解析とは?を具体的にわかりやすく解説】

多変量解析のはなし―複雑さから本質を探る

多変量解析とは?という方が、小説を読むような感覚で理解できる本です。

具体的な例を使って、数式をほとんど使わず、ラクに全体像を理解させてくれます。シッカリとした内容をわかりやすく書いてあるおすすめ本です。

詳しくはこちらの記事にございます↓

「多変量解析」とは?多変量解析に入門したいあなたが最初に読んでおくとよい、おすすめ本はこちらです

こちらもございます↓

 

 

 

 

4冊目はこちら 【数式理解の有無を問わず、意味がわかる優れた教科書兼、参考書です】

まずはこの一冊から意味がわかる多変量解析 (BERET SCIENCE)

多変量解析の様々な手法を学べる1冊です。

本書の特徴は、数式を理解したい方向けに詳しい解説があるのですが、数式を理解しなくても意味がわかるように配慮されています。

なので、最初は数式をとばして手法の意味をサクッとつかんでおいて、あとで深く理解するために数式を追っていく、といった読み方もできます。

多変量解析の全体像とそれぞれの手法の意味がわかり、必要な数学についても学べるおトクな1冊となっています。

こちらもございます↓

 

 

 

 

 

 

 

5冊目はこちら【エクセルで手を動かしながら理解できます】

これならわかる Excelで楽に学ぶ多変量解析

多変量解析の中でよく使われる、回帰分析、主成分分析、因子分析、判別分析を取り上げて、理論編と操作編の両方で、多変量解析の中身と、エクセルでの実践方法をシッカリ学べる1冊です。

理論編では高校数学の範囲で理解できるように工夫されており、グラフや図を多く使って視覚的に理解しやすいように工夫されています。

操作編では体験版のソフトウェア「多変量解析 for Excel」を使って、その操作が1つ1つ丁寧に説明されていて、つまずくことなく使えるようになります。

Excelでの実践力をつけたいあなたにおすすめの参考書です。

こちらもございます↓

 

 

 

 

 

6冊目はこちら 【エクセルで手を動かしながら、シッカリ学ぶにはこちら】

多変量解析がわかる

本書は多変量解析の多くの手法について、エクセルで手を動かしながら学ぶことができる1冊です。

回帰分析、重回帰分析、主成分分析、因子分析、構造方程式モデリング(SEM)、判別分析、質的データの多変量解析、数量化理論、コレスポンデンス分析などが解説された盛りだくさんの内容です。

手法の中身についてシッカリ説明しているので、大学初年度で学ぶ微分積分、線形代数などの数学知識を理解しているとなお一層理解が深まるかと思います。

多くの手法を幅広く知りたいあなたにもおすすめの本です。

こちらもございます↓

 

 

 

 

7冊目はこちら 【 無料の統計ソフト「R(アール)」で、手を動かしながら理解できる1冊】

本当に使えるようになる多変量解析超入門 (知識ゼロでもわかる統計学)

こちらも手を動かしながら学べる、わかりやすい1冊です。

本書では、統計解析のフリーソフト「R」を使って演習が行われています。

Rコマンダーを使うことで、マウスクリックだけで解析ができ、プログラミングできない方でもシッカリ学べるように工夫されています。

手法の説明のあと、実習があり、結果の図示と解説、という流れになっています。

図やイラストが多く、直観的にわかりやすい本で、初学者の方にもおすすめです。

こちらもございます↓

 

 

 

 

 

 

 

 

8冊目はこちら 【多変量解析の講義の参考書兼問題集です】

多変量解析法入門 (ライブラリ新数学大系)

本書は、受験勉強のような感じで、例題や練習問題を解きながら理解するのに適した本です。

大学の教科書といった感じですが、多変量解析の理論的な背景について、数式や、その意味について、図を示しながら、わかりやすく解説してくれます。その後、具体的な関連する例題が続いていて、例題 → 演習問題と進むことによって、理解を促進することができます。

単位をとりたい学生さんは、本書を問題集のように反復して勉強するのもおすすめです。

本格的な学習の基礎に、これらもございます↓

 

 

 

 

 

9冊目はこちら 【多変量解析を使いこなしたいあなたにおすすめの本です】

多変量解析入門―自由自在に使いこなすコツ

本書は多変量解析の入門から応用まで幅広くカバーした1冊です。

  • ほんとうの初学者への教科書的な使い方
  • 1度学んだけどピントこなかった方の学び直し
  • 使い方に不安のある方へ多変量解析のコツを伝授

といった様々な使い方ができる1冊です。

多変量解析の基礎知識から、手法選択の考え方やツボの説明があります。

重回帰分析、主成分分析、判別分析、因子分析、正準相関分析、数量化理論 I, II, III、分析手法の組み合わせなどが見やすい図とともに、解説されています。

各手法の特徴や使い分けなどもシッカリ説明されており、どの手法をどんな時に使うか?の手引きにもなる1冊です。

同著者のこちらもございます↓

 

 

 

 

10冊目はこちら 【多変量解析を専門的に学ぶ・使うための入門書】

多変量解析入門――線形から非線形へ

上で説明した多変量解析の多くは、「線形性」に基礎をおいているのですが、本書では、線形から「非線形」へ拡張することで、多変量解析手法がどのように展開されるかが解説されています。また、より複雑なデータを有効に解析するための手法についても学べます。

線形回帰モデル、非線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、モデル評価基準、判別分析、ベイズ判別、サポートベクターマシン、主成分分析、クラスター分析などが解説されており、ブートストラップ法やラグランジュの未定係数法、EMアルゴリズムが付録として収録されています。

多変量解析の最先端を理解するための基礎となる1冊となっています。

こちらもございます↓

 

 

 

 

 

11冊目はこちら 【非線形データを、線形的に扱う手法「カーネル法」を学べます】

カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学)

本書は、非線形のデータを線形モデルで解析するためのトリック「カーネル法」について詳細にまとめられた1冊です。

カーネル法は、線形的な多変量解析でありながら、データの非線形性をうまく扱える特性があります。複雑なデータを、よりきちんと扱いたいあなたにおすすめの本です。

詳しくはこちらの記事のございます↓

「カーネル法」とは?「サポートベクターマシン」などの基礎となるカーネル法に入門したいあなたは、こちらはいかがでしょうか【カーネル多変量解析】

同シリーズのこちらもございます↓

 

 

 

 

 

12冊目はこちら 【変数間の「因果関係」を知る方法について学びたいあなたはこちら】

多変量解析の展開―隠れた構造と因果を推理する (統計科学のフロンティア 5)

これまでの11冊は、変数はそれぞれ対等で、変数間に論理的な前後関係や因果関係の存在は考えられていませんでした。

因果関係の解析をしたい、データから因果関係を抽出したい、検証したい、というあなたに

  • 独立成分分析とその周辺
  • 構造方程式モデリング、因果推論、そして非正規性
  • 疫学・臨床研究における因果推論

の3部構成で因果性について解説がされています。また、

  • 分布の非正規性の利用
  • 多次元ARモデルと因果関係

が補論として収録されています。

同シリーズのこちらもございます↓

 

 

 

というわけで、今回は「多変量解析」について、わかりやすい入門書や教科書、発展的な書籍など、12冊をご紹介しました。

 

 

 

 

こちらもございます↓

入門 多変量解析の実際 (ちくま学芸文庫)

〈ゼロからのサイエンス〉多変量解析がわかった!

Rによる多変量解析入門 データ分析の実践と理論

Rで多変量解析

多変量データ解析法―心理・教育・社会系のための入門

SPSSによる多変量解析

SPSSによる応用多変量解析

StatView多変量解析入門

医学的研究のための多変量解析

看護学のための多変量解析入門

観察データの多変量解析 (バイオ統計シリーズ)

多変量データ解析 (シリーズ“多変量データの統計科学”)

上の本は「多変量データの統計科学」というシリーズの第1巻で、同じシリーズに以下のものもあります↓

ベイズモデリングの世界

 

 

 

こちらもございます↓

 

「多変量解析」に関係する記事をまとめ

 

「テキストマイニング」とは?知っていると理解がすすむ目的別3つのポイント

 

「機械学習」に入門したいあなたにチェックしてほしい良書、10冊はこちらです

 

機械学習を無料ではじめてみませんか!?【フリーソフトではじめる機械学習入門】