実務に役立つ多変量解析の理論と実践

情報の分析において、「データが少なくてデータマイニングでは分析結果が安定しないとき」や「データ全体の構造を知りたいとき」などには、間隔尺度を扱う多変量解析の手法が大変役立つ。本書は、多変量解析の考え方や内容をわかりやすく説明し、例題のデータの分析を通じて、多変量解析の理論と活用がわかるように構成されている。相関分析、ブートストラップ法を含む線形回帰分析、非線形回帰分析、重回帰分析、主成分分析、クラスター分析を網羅した。

目次

第１章　相関分析
第２章　線形回帰分析
第３章　非線形回帰分析
第４章　重回帰分析
第５章　主成分分析
第６章　クラスター分析

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