統計学自習ノート多変量解析 回帰分析（あてはめ），判別分析，主成分分析，因子分析, SEM 数量化 I 類，数量化 II 類，数量化 III 類，数量化 IV 類 正準相関分析，クラスター分析，主座標分析 クロンバックの $\alpha$ 信頼性係数 生存率解析 Cutler-Ederer 法による生命表，Kaplan-Meier 法による生命表 多重ロジスティックモデル，Cox の比例ハザードモデル
多変量解析
データの中には、多くのトレンド（傾向）が必ず隠れています。このトレンドをつかむことができるのならば優位に意思決定を進めることができます。 このページでは、データの中からトレンドを見つける多変量解析の手法を紹介します。 ことわざで「木を見て森を見ず（You can't see the forest wood for the trees. ）」といわれるように、データマイニングの分野ではマクロ（巨視的）な視点で全体を捉える能力が求められます。 とはいえ、データの要素数が多くなると全体像を捕らえることが困難になるのです。 コンピュータは局所的な数値の集合として全体を把握していますので、意味ある情報として全体を見ることが不得意です。逆に人間には、もともと空間的に全体像を捉える能力が超越しています。 例をあげて解説します。 左図は写真です。写真も「画素」と呼ばれる一つ一つの情報の集まりで全
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