![[レビュー] 多変量解析法入門 (永田 靖) 要約した.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2621761/c1a-085k3-v60x97xwu981-h5hvso.jpg)
Show Notes
多変量解析法入門 (永田 靖)
- Amazon Japan Store: https://www.amazon.co.jp/dp/4781909809?tag=9natreejapan-22
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/%E5%A4%9A%E5%A4%89%E9%87%8F%E8%A7%A3%E6%9E%90%E6%B3%95%E5%85%A5%E9%96%80-%E6%B0%B8%E7%94%B0-%E9%9D%96.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/%E3%82%B5%E3%82%A6%E3%83%8A-%E5%85%A5%E9%96%80%E6%9B%B8/id1597217352?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=多変量解析法入門+永田+靖+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- もっと読む: https://japan.9natree.com/read/4781909809/
#重回帰分析 #数量化I類・II類・III類 #判別分析 #主成分分析 #多次元尺度構成法とクラスター分析 #
『多変量解析法入門』は、永田靖・棟近雅彦による、多変量データを扱うための統計的手法を体系的に解説した入門書である。対象は、複数の要因が同時に関わる現象から、予測・分類・要約・構造把握のための情報を取り出す多変量解析であり、回帰分析、数量化分析、判別分析、主成分分析、多次元尺度構成法、クラスター分析などを扱う。特徴は、手法を公式やソフトウェア操作として先取りするのでなく、単変量から二変量、さらに多変量へと論理を段階的に接続する点にある。統計的な基礎知識と線形代数の要点を先に整理し、各方法で「どのようなデータに対し、何を明らかにしたいのか」を見失わない構成を採る。高等数学やコンピューター利用を前提にせず、簡単な例題と演習を通じて考え方を理解することを主目的とする教科・参考書である。
- Amazon Japan Store: https://www.amazon.co.jp/dp/4781909809?tag=9natreejapan-22
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/%E5%A4%9A%E5%A4%89%E9%87%8F%E8%A7%A3%E6%9E%90%E6%B3%95%E5%85%A5%E9%96%80-%E6%B0%B8%E7%94%B0-%E9%9D%96.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/%E3%82%B5%E3%82%A6%E3%83%8A-%E5%85%A5%E9%96%80%E6%9B%B8/id1597217352?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=多変量解析法入門+永田+靖+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- もっと読む: https://japan.9natree.com/read/4781909809/
#重回帰分析 #数量化I類・II類・III類 #判別分析 #主成分分析 #多次元尺度構成法とクラスター分析 #
『多変量解析法入門』は、永田靖・棟近雅彦による、多変量データを扱うための統計的手法を体系的に解説した入門書である。対象は、複数の要因が同時に関わる現象から、予測・分類・要約・構造把握のための情報を取り出す多変量解析であり、回帰分析、数量化分析、判別分析、主成分分析、多次元尺度構成法、クラスター分析などを扱う。特徴は、手法を公式やソフトウェア操作として先取りするのでなく、単変量から二変量、さらに多変量へと論理を段階的に接続する点にある。統計的な基礎知識と線形代数の要点を先に整理し、各方法で「どのようなデータに対し、何を明らかにしたいのか」を見失わない構成を採る。高等数学やコンピューター利用を前提にせず、簡単な例題と演習を通じて考え方を理解することを主目的とする教科・参考書である。
