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多変量解析 とは

多変量解析とは、その名前が示す通り多くの変数からなるデータを統計的に解析する手法の総称です。重回帰分析、主成分分析、因子分析、判別分析、数量化理論 (I類、II類、III類、IV類)、クラスター分析などがあります。多変量の解析は計算負荷が高く、従来手計算では非常に困難でしたが、コンピュータの高速化、支援ソフトウェアの普及によって、広く使われるようになってきました。 工業的な利用に留まらず、昨今ではアンケート分析の分野でも手軽に使われています。 個別の手法に関しては、それぞれのページを参考にしてください。

多変量解析のセミナー

多変量解析・ノンパラメトリック手法入門
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多変量解析法セミナー活用コース【前期+後期(4日間)】
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多変量解析法セミナー活用コース【前期(2日間)】
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知識ゼロからの『統計学入門』継続セミナー:「統計学」入門 &「ノンパラと多変量解析」入門
開催日 (登録日:2017-11-24 / 開催日:2018-1-22)
説明 ★ 毎回大好評です!千葉大学・栗原伸一先生による『統計学入門』3回継続セミナーのうち、第1回「統計学」入門 & 第3回「ノンパラと多変量解析」入門★ 講師の新刊書籍『統計学図鑑』…



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石井 一夫 久留米大学バイオ統計センター ゲノム科学、ビッグデータとクラウドコンピューティ…






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