数学
わかりやすい数学モデルによる多変量解析入門 第２版
好評を博した多変量解析入門書、待望の改訂！難しい多変量解析を身近な事例でわかりやすく解説。
2008年のプロ野球データの分析は一見の価値あり！
■情報量の増加により益々必要とされる多変量解析
情報化技術の進歩によって、あらゆることが細分化され複雑になり、個人も組織も、扱う情報量は増加の一途をたどっています。 情報量の増加とともに、その情報をもとにした分析と判断を求められる場面が増え、それらの正確さ、および、スピードの要求レベルも高まる一方です。
現代は、的確な情報分析による判断の結果としての意思決定が、個人の人生や企業の戦略的目標達成の明暗を分ける時代になったと言っても過言ではありません。
多変量解析は、そうした重要かつスピードが必要な意思決定に不可欠な情報分析の手法として広く活用されています。
本書はその多変量解析を、野球や芸能界など身近で親しみやすい事例とデータを用いて、わかりやすく解説した、好評入門書の改訂版です。
電子書籍¥2,500 小売希望価格（税別）
紙の書籍¥2,500定価（税別）
基本情報
| 発売日 | 2009年5月11日 |
|---|---|
| ページ数 | 204 ページ ※印刷物 |
| サイズ | A5 |
| ISBN | 9784764903692 |
| ジャンル | 数学 |
| タグ | 統計・確率, 教科書 |
| 電子書籍形式 | 固定型 |
主要目次
まえがき
第1章 はじめに
第2章 OERAモデルとDERAモデル
2.1 はじめに
2.2 OERAモデル
2.3 DERAモデル
2.4 2008年度プロ野球での計算例
2.5 イチローの生涯打者成績
第3章 回帰分析法
3.1 回帰分析法とは
3.2 直線回帰分析（単回帰分析）
3.3 指数回帰分析
3.4 重回帰分析
3.5 重回帰分析の適用例（学校の成績，打者の評価）
第4章 数量化理論1類
4.1 数量化理論1類とは
4.2 数量化理論1類の適用例：その1（学校の成績）
4.3 数量化理論1類の適用例：その2（打者の成績）
第5章 判別分析法
5.1 判別分析法とは
5.2 判別分析法の適用例：その1（学校の身体測定）
5.3 判別分析法の適用例：その2（打者の成績）
第6章 数量化理論2類
6.1 数量化理論2類とは
6.2 数量化理論2類の適用例：その1（学校の成績）
6.3 数量化理論2類の適用例：その2（打者の成績）
第7章 クラスター分析
7.1 クラスター分析の概要と計算手順
7.2 クラスター分析の方法
7.3 クラスター分析の適用例（打者の成績）
第8章 数量化理論3類
8.1 数量化理論3類とは
8.2 数量化理論3類の適用例：その1（レジャーの過ごし方）
8.3 数量化理論3類の適用例：その2（食事のメニューの選び方）
第9章 数量化理論4類
9.1 数量化理論4類とは
9.2 数量化理論4類の適用例：その1（アイドルタレントの分析）
9.3 数量化理論4類の適用例：その2（タレントの分析）
第10章 主成分分析法
10.1 主成分分析法とは
10.2 主成分分析法の適用例：その1（学校の身体測定）
10.3 主成分分析法の適用例：その2（投手の成績）
第11章 因子分析法
11.1 因子分析法とは
11.2 因子分析法の適用例：その1（野球人の好み）
11.3 因子分析法の適用例：その2（タレントの好み）
11.4 因子分析法の適用例：その3（政治家の好み）
第12章 AHPモデル
12.1 AHPモデルとは
12.2 階層分析法AHPの概要
12.3 AHPの数学的背景
12.4 AHPモデルの適用例（企業選定，住宅の選定，番組の選定）
第13章 ISMモデル
13.1 システム分析（ISMモデル）
13.2 ISMモデルとは
13.3 ISMモデルの適用例：その1（住宅の選定）
13.4 ISMモデルの適用例：その2（交通経路選択）
参考文献
索引