多変量解析がわかる (ファーストブック) の感想

多変量解析の入門書。

●本書の構成は以下の通り。

１章：多変量解析の準備
　　【key-word】分散、相関図、共分散、相関係数、変量の標準化、パス図
２章：回帰分析
　　【key-word】単回帰分析、回帰方程式、決定係数、重回帰分析、対数線形モデルの回帰分析
３章：主成分分析
　　【key-word】主成分、寄与率、累積寄与率、変量プロットと主成分プロット
４章：因子分析
　　【key-word】共通因子、寄与率、因子負荷量、２因子直交モデル、反復推定法、バリマックス回転
５章：SEM（Structural Equation Model:構造方程式モデル）
　　【key-word】確認的因子分析、非直交モデルの因子分析、SEMモデルの検定
６章：判別分析
　　【key-word】相関比、線形判別分析、マハラノビスの距離による判別分析、判別的中率
７章：質的データの多変量解析
　　【key-word】数量化１類、数量化２類、数量化３類、数量化４類、コレスポンデンス分析
付録：分散、共分散の計算式、回帰方程式の解法、解析学や線形代数の基本（固有値、ラグランジュ）等

●本書の特徴
１．著者の前書きによれば、本書は多変量解析を直観的に理解することを最大の狙いとしている。
→ただし、計算式は多数出て出てくるので、当然のことながら、数学（微分積分、線形代数）の知識があったほうが理解は深まる。偏微分の計算や行列の基本的な性質、固有値問題については、附録として載っているので、理解したほうが良いと思う。

２．具体的な数値計算については、Excel（2010）で説明している。
→ただし、本書はExcelの使い方を学ぶ本ではないので誤解のないように。手計算でするには、あまりに計算量が膨大で複雑になるのでExcelを使っているだけで、テーマはあくまで多変量解析の理論を学ぶことにある。