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DWH関連の仕事を担当するうえで、知っておいたほうがよいと考え、購入した一冊。
数学に弱い私としては、かなり分かりやすいほうだと思ったが、後半は数式がたくさん出てきてしまい、概念だけ理解するに留まってしまった。
多変量解析ってそもそも何?ということぐらいには、なんとなく答えられるようになった気がする…
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なるべく数式を使わず、言葉と簡単な例で示そうと言う筆者の意図が伝わってきた。もう少し図がわかりやすかったらよかった、という印象。
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途中、数式でついていけないところもあったが、
概ね優しく説明してくれている。
統計分析は、このような形でするんだと、
初めて学んだ。
簡単な分析にチャレンジしてみたい。
シリーズの統計関係や微積分、行列なども
学んでみたい。
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多変量解析=沢山の変量が混じった現象を解明する
•回帰p75
いくつかの点の配列を一本の曲線で代表することを言う。
黒丸が回帰直線からの外れっぷりを最小になるよう直線を決める=科学的な回帰(相関のある二つの変量を直線で回帰する)
最小二乗法
•重回帰分析p104
3つ以上の変量が互いに絡み合う時、相関と回帰を使って、絡み合いの有様を発見したり、最適の絡み合いを作り出したやらするための考え方と手順
•因子分析
共通する因子をあぶり出す
3種類の花に対する好みを支配していた因子
因子のベクトル同士の総体関係を説明する
•主成分分析と因子分析の違いp142
•主成分分析…好き嫌いを決める一番の決め手(第1主成分)、その次(第2主成分)
5人の(データの分散)が最大になる方向(ベクトル)の成分と最小になる方向の成分とを発見する
→第1主成分だけで必要な情報の84%を占めている。(寄与率)。多変量解析の一手法である主成分分析でできるのはここまで。結局、第1主成分が何かは
クラスター分析
6商品の売り場は何を頼りに分類するか(尺度)
生活必需品か 消耗品か 燃えやすいか…
トーナメント図が書ける