多変量解析がわかる 多変量解析の入門書として最適 具体的な例や図が豊富でわかりやすい！ （ファーストブック）

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５年ぶりに再学習。理論のポイントがよくまとまっていてわかりやすい。実務で使うなら、トレーニングが必要。

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素人にはわかりにくいという統計の「多変量解析」。本書では最近の書籍のカラー化やイラスト化などを含めて、類書の中ではわかりやすいと思う。が、いかんせん、元々の内容が難しいので、やはり理解するには難しかった。

多変量解析を理解するには、統計的な基礎知識、分散、相関の数学的・グラフ的理解、できれば、ベクトルなどの線形代数の基本がわかると理解しやすいのだが、いかんせんそのハードルそのものがすでに一般には高い。

説明はとてもわかりやすいように工夫はされているとは思う。主な内容としては、準備（分散、相関図、共分散等）、回帰分析（重回帰分析）、主成分分析、因子分析、ＳＥＭ、判別分析、質的データの多変量解析（数量化、Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ等）など、全体を取り扱っている。

イメージと理論を概念的に理解するには良い本だと思う。

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作者との相性が良かったのか、今までで一番読み易く分かり易い多変量解析の一冊。
主成分分析と因子分析の違いとかもの凄くすっきりした。
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分散分析の内容を具体例で実際に使えるように式展開やエクセルでの使用例を開示していく内容。同じ具体例をいろんな方法で分析して見せて、それらの違いを分かりやすく解説してた。極力分布の形を仮定せずに必要十分な最小の仮定で展開してて良い。