内容説明
基本的な考え方から多変量解析を解説。回帰分析、主成分分析、因子分析、ＳＥＭ、判別分析、数量化などを収録。
目次
第１章 多変量解析の準備
第２章 回帰分析
第３章 主成分分析
第４章 因子分析
第５章 ＳＥＭ
第６章 判別分析
第７章 質的データの多変量解析
付録
著者等紹介
涌井良幸［ワクイヨシユキ］
１９５０年東京生まれ。東京教育大学数学科を卒業後、教職に就く。現在、渋谷教育学園幕張中学校・高等学校数学教諭を務め、コンピュータを活用した教育法や統計学の研究に専念
涌井貞美［ワクイサダミ］
１９５２年東京生まれ。東京大学理学系研究科修士課程修了後、富士通、神奈川県立高等学校教員を経て、サイエンスライターとして独立（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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ぶう
12
多変量解析の入門的位置づけの本。主成分分析の解説が大変分かりやすく、個人的には少し前に読んだ「意味のわかる多変量解析」より理解が進んだ。やはり同じテーマについての学習をするにしても複数の書籍を読むことの有用性を感じた。定番書を熟読という方法もあるのだろうが、複数の本の様々な解説を読むのも有用だと思う。また多くの多変量解析本のいずれにも線形代数のまとめが付録として掲載されていることからも分かる通り、多変量解析を学習するにあたり線形代数の習得は不可欠。自分自身あやふやな部分もあるため、基礎から復習せねば。2022/08/15
ちぃ
8
再読。数量化の考え方とカテゴリーデータ(質的データ)の考え方が部分的にわかりました。2023/09/05
本まーちゃん
1
高校生の時以来、行列にふれ、どのように使われているか少し理解した。2021/05/03
かずき
1
仕事で多変量解析使えないかなっと思って、半分まで読了。半分の理由は、わけ分かんなくなったから…。λ(ラムダ)の意味が全く分かんないし、調べても全然出てこない。もし、オススメの入門書等あれば教えて下さい。λが理解でき次第再チャレンジ。 2020/05/26
まさなる
1
多変量解析の多種多様な分析手法をエクセル上で再現するという手法で解説してあって理解がしやすい。ただ、きちんと理解するには線形代数を別途学習しなくてはいけないということを痛感した。SEMの説明あたりから線形代数の計算のかわりにソルバー機能を多用しているので、数式が追いづらくなって自分には本書を完全に理解したとはいえない。ただ、多変量解析の面白さは本書のおかげですごく分かった。2017/10/03
