【主要内容】 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。そして、実務における使用例を解説している。
【主要目次】 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