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多変量解析のはなし 複雑さから本質を探る
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商品詳細
内容紹介 | |
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販売会社/発売会社 | 日科技連出版社/日科技連出版社 |
発売年月日 | 2006/08/16 |
JAN | 9784817180278 |
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多変量解析のはなし
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商品レビュー
3.2
5件のお客様レビュー
母が会社で統計学を学ぶために使用した参考書。 気になり借りてみた。 たしかに、高校数学をある程度やっていれば理解に容易な説明で良かった。
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- ネタバレ
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多変量解析=沢山の変量が混じった現象を解明する •回帰p75 いくつかの点の配列を一本の曲線で代表することを言う。 黒丸が回帰直線からの外れっぷりを最小になるよう直線を決める=科学的な回帰(相関のある二つの変量を直線で回帰する) 最小二乗法 •重回帰分析p104 3つ以上の変量が互いに絡み合う時、相関と回帰を使って、絡み合いの有様を発見したり、最適の絡み合いを作り出したやらするための考え方と手順 •因子分析 共通する因子をあぶり出す 3種類の花に対する好みを支配していた因子 因子のベクトル同士の総体関係を説明する •主成分分析と因子分析の違いp142 •主成分分析…好き嫌いを決める一番の決め手(第1主成分)、その次(第2主成分) 5人の(データの分散)が最大になる方向(ベクトル)の成分と最小になる方向の成分とを発見する →第1主成分だけで必要な情報の84%を占めている。(寄与率)。多変量解析の一手法である主成分分析でできるのはここまで。結局、第1主成分が何かは クラスター分析 6商品の売り場は何を頼りに分類するか(尺度) 生活必需品か 消耗品か 燃えやすいか… トーナメント図が書ける
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途中、数式でついていけないところもあったが、 概ね優しく説明してくれている。 統計分析は、このような形でするんだと、 初めて学んだ。 簡単な分析にチャレンジしてみたい。 シリーズの統計関係や微積分、行列なども 学んでみたい。
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