「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。

■ 基本統計量について（平均値・中央値・分散・標準偏差など）の解説記事

■ 工程能力指数の解説記事 

■ QC七つ道具の解説記事 

■ 実験計画法の解説記事 

■ 回帰分析の解説記事 

■ SQC関連セミナーの紹介

「多変量解析」のキーワード解説記事

もっと見る
多変量解析概要（その２）
多変量解析概要（その２）

◆多変量解析とその種類 １．多変量解析とは 　多変量データ（複数の変量）を解析する、つまり多変量解析ということになります。何を解析するのかといえば...

◆多変量解析とその種類 １．多変量解析とは 　多変量データ（複数の変量）を解析する、つまり多変量解析ということになります。何を解析するのかといえば...

多変量解析概要（その1）
多変量解析概要（その1）

    ◆ 多変量データとは？ １．様々なデータの関連性を調べ客観的、定量的に評価 　現在、私たちの身の回りには製造業では...

    ◆ 多変量データとは？ １．様々なデータの関連性を調べ客観的、定量的に評価 　現在、私たちの身の回りには製造業では...