多変量解析のスキルを身につけ、データ分析の面白さを享受したい方必携の一冊！
本書は、回帰分析、判別分析、主成分分析、クラスター分析、因子分析、構造方程式モデリングなど、代表的な多変量解析の手法を網羅した入門書である。単なるデータ分析の解説にとどまらず、理論的背景にまで深く踏み込むことで、《分析結果の妥当性を自ら判断できる力》の習得を目指す。本書には、主に4つの特長がある。
(1) 直観的な導入
「宅地価格の予測」「病気の判定」など、身近で具体的なデータとその分析結果からイメージを素早くつかめる。
(2) 理論的裏付け
ベクトルと行列、確率分布などを用いて、手法の導出や推定・検定の有意性などの理論的背景まで理解できる。
(3) 「公式」と「例題」による要点の整理
重要な定理や分析の手順が「公式」として体系化され、「例題」を通して抽象的な理論を具体的なスキルとして会得できる。
(4) Rを用いた実践的な分析
サポートページからデータをダウンロードすれば、読者自身が実際にRを動かして、結果を確認しながら学習を進められる。
各章には豊富な演習問題が掲載され、サポートページで解答例を確認できる。実用重視なら導入・公式と例題・Rを、理論重視ならフルスペックで学習するなど、目的に応じた読み方が可能である。
