第1章 スモールデータとは 1.1 ビッグデータからスモールデータへ 1.2 スモールデータ解析の特徴 1.3 本書の構成 第2章 相関関係と主成分分析 2.1 データの前処理 2.2 共分散と相関関係 2.3 相関関係≠因果関係 2.4 多変数間の相関関係 2.5 主成分分析(PCA)とは 2.6 データの特徴 2.7 第1主成分の導出 2.8 第r主成分の導出 2.9 PCAの数値例 2.10 主成分数の決定 2.11 PCAの行列表現 2.12 PCAと特異値分解 第3章 回帰分析と最小二乗法 3.1 回帰分析とは 3.2 最小二乗法 3.3 回帰係数と相関係数 3.4 最小二乗法の幾何学的意味 3.5 ガウス-マルコフの定理 3.6 最尤法と最小二乗法 3.7 多重共線性の問題 3.8 サンプル数が入力変数の数よりも少ない場合 3.9 擬似逆行列を用いる方法 3.10 主成分回帰(