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内容（「BOOK」データベースより）
能力の高い社員を採用するためには、入社試験の科目として何を選んだらいいでしょうか。そもそも能力とは何でしょうか。色、形、味などに対する好き嫌いは何によって決まるのでしょうか。デパートの商品はどのように分類して配列するのが顧客のためでしょうか。これらの難問に挑戦する科学的手法が「多変量解析法」です。多変量解析法とは、「統計とコンピュータの使用を前提として、多くの要因が複雑にからみ合った現象を解明し、本質的な骨組みを描き出す手法の群」のことです。本書は、ごく簡単な例題を用いて、高等数学もコンピュータも使いません。まずは、考え方を知ることによって展望を開いていただくのが目的です。初版発行から20余年が経ちました。現状にそぐわない用語・人名・統計値・比喩・事例などを改訂しました。
内容（「MARC」データベースより）
多変量解析法とは「統計とコンピュータの使用を前提として、多くの要因が複雑にからみ合った現象を解明し、本質的な骨組みを描き出す手法の群」のこと。高校数学もコンピュータも使わず、簡単な例題を用いてわかりやすく解説。
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カスタマーレビュー
最も参考になったカスタマーレビュー
33 人中、30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。
形式:単行本
多変量解析の入門編として最適。 一番の理由は、必ずわかりやすい例をもって説明してい ること。 加えて、読み物としても通用するよ、これは！といえる ほどユーモアある独特の解説文。 この手の本をいくつか手にとって、小難しさに忍耐力が きれてしまった方、イラストは楽しめたものの内容は理 解できなかった、という方にもオススメ出来る本です。
式など基本は丁寧におさえてあり、実は初級向きにとど まらない内容。 専門書然としている本ではありませんが、得るものは大 きい頼れる1冊です。
35 人中、30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。
形式:単行本
以前、私は大村平さんの『多変量解析のはなし−複雑さから本質を探る』について、下記の通り書評を書いた。今もってこの本があって良かったと思っている。是非、これから分析技術を磨こうとされている方にお勧めしたい一冊である。
” まず最初に本書ほど実学の世界で役立つ本を見たことがありません。また、分かり易さにかけてもぴか一です。ビジネスに携わる方、研究者や公務員、学生まで皆が利用できる非常に便利な本です。とくに理科系のバックグラウンドが無い方にうってつけの一冊です。是非、本書を買って学んでください。
私はMBAプログラムに在籍している学生ですが、MBAプログラムではファイナンスやマーケティングなどの実学を幅広くそして深く学びます。よく言われることですが、MBAでは統計学などのQuantitative Skill（定量化スキル）を使って、経営判断の為の分析を行いますが、多変量解析はもっとも基礎的に、且つ、幅広く使われる技術なのです。MBAの学生でなくとも、企業にお勤めの方達が市場調査や顧客の特性分析、大規模なアンケート調査、為替管理やデリバティブ取引などをしようと思うときに必ずといっていいほど背後にあるのがこの多変量解析なのです。他の本ではここまで噛み砕きつつ、核心をしっかり抑えて効率的に学ばせてくれる本はないでしょう。
本書の目次を抜粋しつつ、どの部分がMBAのどの分野に応用されているか簡単にですが書いておきます。是非みなさまも本書を手にとって実社会で役立ててみてください。
目次 (利用可能分野)
１．多変量解析に触れる (MBA全般)
２．順位相関を求める (MBA全般)
３．相関係数はこれだ (MBA全般 特にFinance)
４．相関の変り者 (MBA全般 特にFinance)
５．直線で回帰する (MBA全般 Finance・Marketing)
６．重回帰分析のはなし (MBA全般 Finance・Marketing)
７．因子分析のはなし (Marketing調査)
８．主成分分析のはなし (Marketing調査)
９．クラスター分析のはなし (Marketing調査)
１０．判別分析のはなし (Marketing調査)
１１．多変量解析と数量化 (Marketing調査) ”
” まず最初に本書ほど実学の世界で役立つ本を見たことがありません。また、分かり易さにかけてもぴか一です。ビジネスに携わる方、研究者や公務員、学生まで皆が利用できる非常に便利な本です。とくに理科系のバックグラウンドが無い方にうってつけの一冊です。是非、本書を買って学んでください。
私はMBAプログラムに在籍している学生ですが、MBAプログラムではファイナンスやマーケティングなどの実学を幅広くそして深く学びます。よく言われることですが、MBAでは統計学などのQuantitative Skill（定量化スキル）を使って、経営判断の為の分析を行いますが、多変量解析はもっとも基礎的に、且つ、幅広く使われる技術なのです。MBAの学生でなくとも、企業にお勤めの方達が市場調査や顧客の特性分析、大規模なアンケート調査、為替管理やデリバティブ取引などをしようと思うときに必ずといっていいほど背後にあるのがこの多変量解析なのです。他の本ではここまで噛み砕きつつ、核心をしっかり抑えて効率的に学ばせてくれる本はないでしょう。
本書の目次を抜粋しつつ、どの部分がMBAのどの分野に応用されているか簡単にですが書いておきます。是非みなさまも本書を手にとって実社会で役立ててみてください。
目次 (利用可能分野)
１．多変量解析に触れる (MBA全般)
２．順位相関を求める (MBA全般)
３．相関係数はこれだ (MBA全般 特にFinance)
４．相関の変り者 (MBA全般 特にFinance)
５．直線で回帰する (MBA全般 Finance・Marketing)
６．重回帰分析のはなし (MBA全般 Finance・Marketing)
７．因子分析のはなし (Marketing調査)
８．主成分分析のはなし (Marketing調査)
９．クラスター分析のはなし (Marketing調査)
１０．判別分析のはなし (Marketing調査)
１１．多変量解析と数量化 (Marketing調査) ”
最近のカスタマーレビュー
さすがだが、主成分分析の説明はもうちょっと欲しかった
初版1985年というロングセラーの解説書です。大村平さんの数学解説は軽妙で独特のわかりやすさがあり、本書もさすがです。... 続きを読む
投稿日: 2か月前 投稿者: カーマイン
いろんな手法のアイデアを学べる。
難解な書籍が多い多変量解析を学ぶにあたって、最初に読むべき本だと思う。
簡単な事例で説明しながら、多変量解析のアイデアが語られている。... 続きを読む
簡単な事例で説明しながら、多変量解析のアイデアが語られている。... 続きを読む
投稿日: 8か月前 投稿者: 恋の予感
多変量解析のエッセンス
多変量解析について、様々な具体例を提示しながら、理論における考え方を中心に説明がなされたものです。多変量解析として、「重回帰分析」「主成分分析」「因子分析」「判別... 続きを読む
投稿日: 2010/4/23 投稿者: h
多変量解析入門のロングセラー
... 続きを読む
投稿日: 2010/3/19 投稿者: 比企 俊太郎
はじめて勉強する人に役立ちます
回帰分析、因子分析、主成分分析、判別分析とクラスタ分析が書かれています。
やさしい語り口で単純な例題で、分析の骨子が解説されています。... 続きを読む
やさしい語り口で単純な例題で、分析の骨子が解説されています。... 続きを読む
投稿日: 2009/7/18 投稿者: 八王子狭間タウンズシニア
概論は得られます。
確かにとっつきやすい本でした。分かったと言うには、実際に統計分析してみないと何とも言えません。ページ数の関係でしょうが、もう一歩導いてもらいたいところがありました... 続きを読む
投稿日: 2007/8/10 投稿者: 典型的な文系人間
統計のはなしに続き、この分野が楽しくなりました
データをいかに読み、実務に役立てるかは当事者が判断すべきなのに、... 続きを読む
投稿日: 2006/8/29 投稿者: キャリー
入門書として最適な本
ここまでやさしくかつ分かり易く書いてある多変量解析の入門書はないのではないでしょうか？... 続きを読む
投稿日: 2005/6/26 投稿者: 流れ雲
こんなお得な本が他にあろうか？？？
まず最初に本書ほど実学の世界で役立つ本を見たことがありません。また、分かり易さにかけてもぴか一です。ビジネスに携わる方、研究者や公務員、学生まで皆が利用できる非常... 続きを読む
投稿日: 2004/12/20 投稿者: satotsuji
歩き始めるための手引書
効能が謳われたり、限界が指摘されたり、多変量解析について錯乱していたので、統計数学上の源流に立ち寄ってみようと思い購入しました。統計数学の押さえどころを、語りかけ... 続きを読む
投稿日: 2003/10/18
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