（おまけ） 早わかり 主成分分析 第４章 本文に戻る 第２章 主成分分析の使用事例へ （おまけ） 早わかり 主成分分析 主成分分析は英語では ＰＣＡ: Principal Components Analysis といいます。 主成分分析だけだと、それは主成分スコアの計算方法です。 一般に言葉では次のように説明されます。すべて同じことの説明です。 説明変量の圧縮 多変数から少数の総合的指標にする 多変数から少数の合成変数にする データの低次元化 データの圧縮または縮約 情報の簡素化・要約 現在では主成分分析はその計算結果につづけて他の手法に使うのがふつうです。こうしたその他の手法まで含めて主成分分析としてあつかわれます。 ＜主成分分析で行うこと＞ これまで 主成分スコアの計算 これから 多変数から複数のメカニズムの分離（主成分スコアの計算と同じ。利用目的が異なる） メカニズム提示（因子負荷量と相関方向） 主成分回帰（単純な曲
