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多変量解析法入門 (ライブラリ新数学大系 E20) 単行本 – 絵本, 2001/4/10

永田靖 (著), 棟近雅彦 (著)

4.5 72個の評価

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ISBN-10

4781909809
ISBN-13

978-4781909806
出版社

サイエンス社
発売日

2001/4/10
言語

日本語
本の長さ

245ページ
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商品の説明

内容（「MARC」データベースより）

多変量データのさまざまな解析法の総称である多変量解析法について、簡単な例を用いた理論的な説明を2次程度の行列で解説。統計的方法を習得した人を対象とした多変量解析法の入門書。

登録情報

出版社 ‏ : ‎ サイエンス社 (2001/4/10)
発売日 ‏ : ‎ 2001/4/10
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本 ‏ : ‎ 245ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4781909809
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4781909806

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永田靖
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棟近雅彦
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kasuyama

統計準一級の勉強に

2023年10月20日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

これとワークブック使って統計準一級受かりました

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

玉川訓達

永田先生間違いなし

2021年7月4日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

永田先生はわかりやすい

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

冬物語

多変量解析のアイデアを数学的に理解するために

2012年9月20日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

本書は、多変量解析の入門書。

構成は以下の通り。

１章：多変量解析とは
２章：統計的方法の基礎知識
３章：線形代数のまとめ
４章：単回帰分析
５章：重回帰分析
６章：数量化１類
７章：判別分析
８章：数量化２類
９章：主成分分析
10章：数量化３類
11章：多次元尺度構成法
12章：クラスター分析
13章：その他の方法

●ページ数は、練習問題の解答と数表を除いて実質約220頁ある。
内訳は、次の通り。
１章〜４章：多変量解析を学ぶ前の準備（約60頁）
５章〜13章：多変量解析そのもの（約160頁）

●13章：その他の方法の内訳は以下の通り。
（１）パス解析
（２）グラフィカルモデリング
（３）因子分析
（４）正准相関分析
（５）多段層別分析

●本書の特徴は、多変量解析のアイデア、手法を数学的に解説していることにある。
まず、（１）適用例と解析ストーリーが述べられ、
次に、（２）単純な場合（ex.変数が１個の場合）での解析方法を数学的に説明し、
その次に、（３）単純な場合での解析方法を拡張し、複雑な場合（ex.変数が２個以上の場合）での解析方法を数学的に説明している。

●私（独学で統計学を学び始めて1年程度）の場合、多変量解析の学びは次のステップで行なった。

[step1］:多変量解析のアイデア・考え方を大雑把に掴む。
　　　→ 多変量解析のはなし―複雑さから本質を探る (Best selected Business Books)

[step2］:各手法の解析プロセスの全体像、および各プロセスごとのキーワードを把握する
　　　→ 入門はじめての多変量解析
　　　→ すぐわかる多変量解析
　　　→ 多変量解析がわかる (ファーストブック) ]

[step3］:各手法の数学的理解を深掘りする。
　　　→本書｢多変量解析入門（永田靖・棟近雅彦著）

・私の乏しい経験からすると、多変量解析を学ぶ上で、｢この１冊さえ読めば入門段階は卒業！｣というような必要十分なテキストは見当たらなかった。そのため、上記のように複数のテキストを用いざるを得なかった。

・本書の場合は、数学的な解説が中心を占めており、多変量解析を学ぶにあたって、最初に読む1冊というよりは、上記のように[step1］→[step2］を踏まえた上で、[step3］として読むのが良いと思う。（もちろん、これまでの学習経験、実務経験の中で、すでに[step1］→[step2］は済んでいるという方は、本書にダイレクトに取り組まれたら良いと思う。）

●本書の評価については、以下の通り。
（１）多変量解析については、解析ソフトの使い方についての本が氾濫する中で、本書は、初学者に対してそのアイデアを数学的に説明してくれる貴重な本である。（☆５つ）
（２）しかしながら初学者用のテキストとして独立性の点で弱点がある。（上記の[step1］→[step2］を踏まえないと分かりづらいと思った。）（☆4つ）
（３）さらに扱う内容に対して、頁数が少なすぎる。スペースの大半が、数学的な説明に費やされているため、時に全体像を見失い、迷路に迷い込んだこともあった。少なくともこの倍のボリュームで、より詳しく説明してくれたらもっと良かったのに、と思った。（☆３つ）

以上のことを踏まえ、全体としては、☆4つとした。

98人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Okera48

多変量解析の概要を一覧できる良書

2020年12月4日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

業務で統計学が必要になった文系社会人です。

序盤から数式が連続し、なおかつ噛みごたえがあるため、正直失敗したかと思いました。

が、悪戦苦闘しながら４章の単回帰分析まで読み終えるとあら不思議、そこから先はスラスラと読めました。同じような中身が続くからです。

他のレビューにあるように、内容がどんどん進んでしまうため不親切な印象もありますが、短時間で全体像を掴むことができるので、むしろコンパクトな語り口は本書の利点ではないでしょうか。

統計を学問として学ぶのではなく道具として使うのであれば、まずは本書を集中して読んで、その後はエクセルで手を動かして数字をいじくってみるのが効率的な勉強法だと思います。

なお、全くの初心者が本書に挑むのはさすがに無謀というものです。キーポイント確率統計をまずは読んで、それも厳しいならキーポイントの微積分も読んで、検定をしっかり理解してからトライすべきです。

9人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

まろにしも

永田靖氏の本をもっともっと読みたい。

2020年6月6日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

「入門統計解析法」（永田靖氏）の後に読むに相応しい良書だった。いきなり多変数ではなく、１変数⇒２変数⇒ｎ変数と順を追って丁寧に説明してくれる。また、例題を理解したら解ける演習が付されており、この問題を解くことで理解が定着するように設計されている。修論が一区切り着いたので集中して取り組むことが出来た。統計学の世界の魅力にますます惹き込まれてしまう。。。

5人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

経済通

まとめてある

2013年9月8日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

詳しく解説してあるわけではないが、統計処理を簡単に学ぶのにはよい。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Prf.シリウス

標準レベルの多変量解析の良書

2006年12月21日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

何らかのかたちで多変量解析を勉強したことがあり,それぞれの分析手法を使う目的や結果の解釈が一通り理解できていれば良い本だと思います。この本は一般的な多変量解析の手法はほとんど紹介されていますが,本文の説明はほとんど数式です。ですから,全く多変量解析を目にした事がないような人はたとえ数式を理解する事はできても,分析の内容を理解するのはやや難しいだろうと感じました。

また心理学を専攻している学生で特に因子分析を勉強したいという場合,この本では因子分析についてあまり詳しく書かれていないのでそれのみを目的とするのならやめておいた方が良いです。

でも基本的には多変量解析の学習には欠かせない一冊ではあります。買う時期が問題というだけ。

19人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

ぷりん

中身は不明

2018年9月18日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

子に頼まれて購入。大学の授業で使うテキストらしい。中身については分からない。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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