多変量解析 - Wikipedia
この項目「多変量解析」は加筆依頼に出されており、内容をより充実させるために次の点に関する加筆が求められています。 加筆の要点 - 統計学の分野の内容をベースとした導入部分の出典明記・加筆など。また、各学問での多変量解析の利用など。 （貼付後はWikipedia:加筆依頼のページに依頼内容を記述してください。記述が無いとタグは除去されます） （2020年7月） 多変量解析（たへんりょうかいせき、英語: multivariate analysis）は、多変量のデータの特徴を要約する方法のことである[1]。データの要約により、データの特徴を単純化し、分析しやすくする[2]。 当初は統計学の理論として生まれたが、コンピュータの発展とともに他の分野でも応用されるようになっていった[1]。 主な多変量解析[編集] この節は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の
因子分析 - Wikipedia
因子分析（いんしぶんせき、英: factor analysis）は、分析対象を多数の項目で測定・評価したデータ(=観測データ)の連成を分析し、データの裏にある本質的な原因(=因子)を統計的に推定する多変量解析の手法のひとつ。 心理学におけるパーソナリティの特性論的研究など、心理尺度の研究手法として使用される。 モデル式の形状などから主成分分析と混同されることもあるが、主成分分析は観測データから合成スコアを構築することが目的であるのに対し、因子分析は観測データが合成量であると仮定し、個々の構成要素を得ようとすることが目的であり、両者は因果関係を異にする。 適用の例として「器用さ」の個人差の検討が考えられる。A, B, Cの3人はそれぞれ「ジグソーパズル」「彫刻」「時計の分解」をある速度で器用にこなすことができるとしたときにA, B, Cの器用さをどのように評価すればよいかを考える場合、3人が
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
