講義の目的を参照
ひとつの個体に複数の測定値がある場合,例えば,各個人の身長,体重,座高等を記録したようなデータを多変量データと呼び,その分析のための統計的な手法が多変量解析法と呼ばれている。
この講義では,多変量解析の入門的講義を行うが,主な手法としては,回帰分析,因子分析,クラスター分析,多次元尺度構成法等を取り扱う。
1 多変量解析とは
2 回帰分析の基礎
3 数学的基礎
4 因子分析 1
5 因子分析 2
6 共分散構造分析
7 冗長性分析等
8 クラスター分析
9 多次元尺度法
10 統計的推測
11- 14 その他の方法
テキストは特には指定しない。参考書等は必要に応じてその都度指示する。
実習で用いた方法を使って,実際のデータを分析しその結果をレポートとして提出する。
少し数学を使います。