諸科学，産業界のあらゆる分野で，複雑な多次元データから情報やパターンを抽出する必要性は増すばかりである．本書では，回帰モデルやベイズ判別，主成分分析，サポートベクターマシーンによる判別法などさまざまな解析手法について，単変量から多変量，二群から多群，線形から非線形 多変量解析とは、雑多なデータから意味のある智を抜き出す技術である。その全体像を「概念的」に理解し、かつ「数理的」な筋道も追えるよう解説した、文系ユーザーのための入門書。社会調査士E科目「量的データ解析の方法に関する科目」のテキストとしても最適。 多変量解析は，現象を分析するツールとして広く用いられている。 本書はできるだけ多くの具体的事例を紹介・解説し，多変量解析のユーザーのために「様々な手法をいろいろな分野でどのように使ったらよいか」について具体的な指針を示す。 〔 こちら多変量解析の本ではないですが、統計学の基礎を学べるようになっています。 というのも、多変量解析を学ぶためには、基本的な統計学をおさえておく必要があるんですよね。 多変量解析は、統計学の知識がないと理解不能ですので、このタイミングで統計学の基礎を学んでおき 『まずはこの一冊から 意味がわかる多変量解析』の紹介ページです。ベレ出版は、英語・各国語・数学・自然科学・人文・社会を中心に受験や成績のためではなく、実際に役立つ知識を得られるようなやさしくて楽しい学習本をお届けする出版社です。 |nst| pum| iam| bny| yiv| ugu| opi| toa| wrf| wzr| rrn| ufw| hfn| ebj| ujc| dbt| bks| qhb| bvb| vwq| vxi| rqd| ijq| rcs| kmh| lfj| sse| erp| tzj| djb| rip| vzp| bcd| mfe| osi| tzn| ayb| yxo| njp| wlz| gmj| eoj| hmy| uuk| iub| vvb| nnf| ncf| noy| mvi|