多変量解析法入門

おすすめ

「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

「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)にする手法の総称です。 クラスタリングには、階層的なものや非階層的なもの、確率分布を用いたものなど、様々な手法があり、それぞれ...
2020.03.06
アンケート

「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

「重回帰分析」は、複数のデータ項目(変数・変量)から、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。 具体的には、重回帰分析では、データ内の1つの変量に着目し、その変量を残りの変量を用いて(...
2019.01.29
おすすめ

「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

「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。 判別分析は、1936年のフィッシャーの線形判別関数による論文以降、 機械学習 統計的学習理論 デー...
2020.03.06
R

「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

「主成分分析」とは、データの見方を変える方法です。 といっても、データのもつ情報が減ってしまったらもったいないですよね。 なので、 主成分分析は、元のデータがもつ情報を最大限に維持した上で、 扱いやすい別の見方を与え...
2021.03.21
おすすめ

「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

「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...
2021.03.20