高橋信, 「マンガでわかる統計学[因子分析編]」, オーム社, 2006
オーム社: https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274066627/
Amazon: https://www.amazon.co.jp/dp/4274066622
「マンガでわかる統計学」、「マンガでわかる統計学[回帰分析編]」に続く第三弾です。
「マンガでわかる統計学」 データって何？から、データ解析の基礎の基礎を学びたい方へ
高橋信, 「マンガでわかる統計学」, オーム社, 2004 オーム社: Amazon: データ解析・機械学習をするときに、統計学は事前に学習すべき学問の一つです。扱うデータの種類として、どのようなものがあるかを把握しておく必要がありますし、...
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2020.10.11
「マンガでわかる統計学[回帰分析編]」 回帰分析の基礎を学びたい方へ
高橋信, 「マンガでわかる統計学」, オーム社, 2005 オーム社: Amazon: 「マンガでわかる統計学」の続編です。 今回は回帰分析についてです。最後に目的変数が 0, 1 の判別分析 (クラス分類) も取り上げられています。データ...
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2020.11.01
今回は主成分分析や因子分析についてです。ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスでは、主成分分析はよく用いられる一方で、因子分析はあまり用いられませんが、この本では両方扱われています。多変量データ解析の基本である、主成分分析や因子分析の基礎について学べる本です。タイトルにある通り、マンガでわかりやすいです。「マンガで・・・」 と書いてあると内容が薄そうに感じられるかもしれませんが、主成分分析や因子分析を理解したり、結果を解釈したりするために最低限必要な内容は含まれています。
主成分分析における主成分の計算方法や主成分の意味について難しく感じる方は、利用するとよいと思います。主成分分析や因子分析の結果の見方や、評価の方法についても説明があります。
サクッと読むのであれば、数時間で読めると思います。主成分分析や因子分析をはじめる前に読むとよいと思います。
「マンガでわかる統計学[因子分析編]」 では、データ解析・機械学習に関連する内容として、主に以下のことを学べます。
- 母集団、標本、標本抽出法、単純無作為抽出法、層別抽出法、２段抽出法、層別２段抽出法、
- 調査票の構成
- 分散、標準偏差、相関係数、相関行列
- 単位行列、回転、固有値、固有ベクトル、対称行列、行列の足し算、逆行列、転置行列
- 主成分分析、主成分、主成分得点、寄与率、累積寄与率
- 因子分析、因子、因子得点、因子負荷量、独自因子、直交因子モデル、斜交因子モデル、因子負荷量行列、直行回転、斜交回転
以上です。
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