多変量解析

ここでは「多変量解析」に関係する記事をまとめました

目的にあわせて、好きな記事から読んでいただければと思います。

多変量解析に入門するならこちら

多変量解析に必要な考え方や手法をサクッと学べます。

具体例を使い、計算過程が示されていて、数式を使わずに理解できる、わかりやすい本です。

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『「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【多変量解析のはなし】』

多変量解析をエクセルで実行したいなら

多変量解析の理論と実践を、エクセルで手を動かしながら学びたいあなたに、

具体例やビジネス応用なども豊富な、わかりやすい良書をご紹介します。

『「多変量解析」を「エクセル」でサクッと実行したいあなたにおすすめの良書、９冊はこちらです』

多変量解析でよく使われるソフトウェアは？

各ソフトウェアには、得意な解析方法やよく使われる分野があります。

それらを把握していくつか選択肢をもっておくといいのではないでしょうか。

『「多変量解析」でよく使われる、７つの「ソフトウェア」をまとめました（「フリーソフト」もどうぞ）』

多変量解析を独学するならこちら

「多変量解析」は、複雑な現実世界のデータから、私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。

多変量解析を独学するのにおすすめの本はこちら

『「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』

ここからは、多変量解析の各手法ごとの記事になります。

クラスター分析（クラスタリング）

「クラスター分析（クラスタリング）」は、似ているもの同士をまとめて、グループ（クラスターと呼びます）にする手法です

クラスター分析を学ぶならこちら

『「クラスター分析（クラスタリング）」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、６冊はこちらです』

ロジスティック回帰分析

「ロジスティック回帰分析」とは、

ある現象の発生確率を、複数の因子の組み合わせとそれらの程度からモデル化する方法です。

ロジスティック回帰分析を学ぶならこちら

『「ロジスティック回帰分析」を学びたいあなたにおすすめの良書１３冊はこちらです』

重回帰分析

「重回帰分析」は、なんらかの変量に、影響の大きい変量を調べたり、興味ある変量の予測式を求めたりできる手法です。

重回帰分析ならこちら

『「重回帰分析」を学び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』

主成分分析

「主成分分析」とは、相関のあるデータの見方（変数・変量）を変えて、相関のない見方へ変換する（合成する）方法です。

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『「主成分分析」を学び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』

コレスポンデンス分析

コレスポンデンス分析は、質的データの相関構造を調べる方法で、

新しい軸を作成し、データの見えにくかった特徴を明らかにする手法です。

コレスポンデンス分析ならこちら

『「コレスポンデンス分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、９冊はこちらです』

因子分析

「因子分析」は、データの背後にある隠れた要因を見い出すための手法です。

因子分析を学ぶならこちら

『「因子分析」を学び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』

判別分析

「判別分析」とは、グループ分けされたデータを基に、新しいデータがどのグループに属するかを決める手法です。

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『「判別分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、１０冊＋α はこちらです』

時系列分析

時系列データを活用するにはこちらです

『時系列分析をサクッと学べるおすすめの良書、９冊はこちらです』

というわけで、多変量解析に関係する記事をまとめました。

その他、随時、追加予定です