多変量解析の主要な手法について、そのアイデア・理論・統計ソフトによる実践をバランスよく解説した入門書。滋賀大学データサイエンス学部での教育経験をもとに、読者に寄り添った説明がなされており、初学者の独習にも最適。

〈主要目次〉
第1章　はじめに
第2章　回帰分析I線形単回帰モデル
第3章　回帰分析II線形重回帰モデル
第4章　回帰分析IIIロジスティック回帰モデル
第5章　判別分析
第6章　サポートベクターマシン
第7章　決定木
第8章　クラスター分析
第9章　主成分分析
第10章　因子分析
第11章　その他の多変量解析手法
　（多次元尺度構成法／正準相関分析／対応分析／構造方程式モデル）
付録（検証データによるモデルの評価／カーネル法／数量化法）
参考文献