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内容紹介
多変量解析はデータを客観的に分析する、とても応用範囲が広い統計手法です。またコンピュータの発展により、困難だった計算も、容易に実行できるようになりました。一方、多変量解析は難解で、道具として使いこなすのは、難しいイメージがあります。本書は、そんな難解といわれる多変量解析を、具体的な例題と図、実績のある著者で、分かりやすく解説。また、専用ソフトを用いないため、入門書としてうってつけです。「ファーストブック 統計解析がわかる」を読んだ次のステップとしても最適です。
内容（「BOOK」データベースより）
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。
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最も参考になったカスタマーレビュー
5 人中、5人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
統計の知識がない人が読んでも分かりやすいと思います。
回帰分析は、Excelのアドイン機能で計算できます。
でも、この本はそれを使いません。
計算過程を分解して解説していきます。
理解できない数式は読み飛ばしてもいいと思います。
主成分分析もExcelで取り組むことができます。
行列とソルバー機能を活用します。
この本のいいところは、統計的な意味をイメージしやすいよう
ていねいに解説していることです。
Excelを使って実習できるので、理解しやすかったです。
統計を理解したいけれど、数学は苦手といった人は
一読をお勧めします。
回帰分析は、Excelのアドイン機能で計算できます。
でも、この本はそれを使いません。
計算過程を分解して解説していきます。
理解できない数式は読み飛ばしてもいいと思います。
主成分分析もExcelで取り組むことができます。
行列とソルバー機能を活用します。
この本のいいところは、統計的な意味をイメージしやすいよう
ていねいに解説していることです。
Excelを使って実習できるので、理解しやすかったです。
統計を理解したいけれど、数学は苦手といった人は
一読をお勧めします。
3 人中、3人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
回帰分析や相関係数という基礎編からスタートしますが、主成分分析、因子分析、判別分析のほか、SEMやバリマックス回転、マハラノビスの距離・・・などなど、入門書にしては盛りだくさんです。まず、エクセルのソルバー機能で解答する方法について説明し、そのあと数学的に説明する、という流れになっています。ただ、数学的にはとてもややこしいところではあるので、詳細については付録に回されています。付録が結構厚い。
行列式がバンバン出てきます。行列の基礎知識がなくても、ある程度はその考え方の雰囲気を掴むことはできると思いますが、行列の知識があるに越したことはないです。涌井さんの本が優れていると思うのは、「・・・法」はどういうものなのかをコンパクトに定義したあと、それを具体例ですぐにフォローしてくれることです。また、数学的に、どういう思想のもとにこういう計算方法が編み出されたのか、というところについても明快に述べてくれるのでとてもわかりやすい。
もちろん、数学的にはとてもややこしい（というかゴチャゴチャしやすい）分野なので、ちゃんと理詰めで納得しようとするならある程度の数学的素養はどうしても必要です。式から式への展開の流れはおおむね明快ですが、SMC法の説明の一部に、その情報（数値）はどっから出てきたんだっけ・・・と個人的にはよくわからないところがありました。誤植も少々。ただ、それを考慮してもわかりやすい良書だと思います。
行列式がバンバン出てきます。行列の基礎知識がなくても、ある程度はその考え方の雰囲気を掴むことはできると思いますが、行列の知識があるに越したことはないです。涌井さんの本が優れていると思うのは、「・・・法」はどういうものなのかをコンパクトに定義したあと、それを具体例ですぐにフォローしてくれることです。また、数学的に、どういう思想のもとにこういう計算方法が編み出されたのか、というところについても明快に述べてくれるのでとてもわかりやすい。
もちろん、数学的にはとてもややこしい（というかゴチャゴチャしやすい）分野なので、ちゃんと理詰めで納得しようとするならある程度の数学的素養はどうしても必要です。式から式への展開の流れはおおむね明快ですが、SMC法の説明の一部に、その情報（数値）はどっから出てきたんだっけ・・・と個人的にはよくわからないところがありました。誤植も少々。ただ、それを考慮してもわかりやすい良書だと思います。
リストマニア
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