これならわかる多変量解析入門

これならわかる多変量解析入門

回帰直線の求め方をやさしく解説｜最小二乗法による切片・傾きの導出手順

当連載コラム「これならわかる多変量解析入門」では、第1回（多変量解析の基本「回帰分析」を初心者向けに解説）で回帰分析の概要について、また第3回（多変量解析に必要な統計基礎を解説）でデータのばらつきについて説 …

これならわかる多変量解析入門

3変数以上の共分散と相関係数の考え方｜分散共分散行列・相関行列の基本

当連載コラムの第5回「共分散と相関係数の考え方｜2変数データのばらつきと関係性をやさしく解説」では、変数が二つ（例えば製品の重量と強度）のケースについて、2変数間の関係を共分散と相関係数で表現することを説明 …

これならわかる多変量解析入門

共分散と相関係数の考え方｜2変数データのばらつきと関係性をやさしく解説

１．はじめに 当連載コラムの第4回「母集団と標本の違いをわかりやすく解説」では、変数が一つだけ（例えば製品の重量）のケースについて、データのばらつきの大きさを「母分散」と「不偏分散」という統計量で説明しまし …

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母集団と標本の違いをわかりやすく解説 ― 不偏分散・母分散で理解する統計量の本質

当連載コラムの第3回「多変量解析に必要な統計基礎を解説！」では統計解析の基礎となるデータのばらつきと正規分布、標準偏差、分散の関係を調べました。 実は分散を表す言葉・定義式は複数存在し、それぞれの意味と使い …

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多変量解析に必要な統計基礎を解説！データのばらつき/正規分布/3σルールと分散

多変量解析では、回帰式やモデルの形だけでなく、データのばらつきをどう捉えるかが結果の解釈を大きく左右します。 本連載の第3回となる今回は、回帰分析やデータの種類といった前回までの内容を踏まえ、データのばらつ …

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多変量解析で扱うデータの種類を解説！数値以外のデータはどう扱う？

当連載の第1回目のコラム「多変量解析の基本『回帰分析』を初心者向けに解説！Excelでの分析手順例も紹介」では、簡単な回帰分析の例を取り上げました。生産プロセスを対象とした例を用いましたが、分析対象のデータ …

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多変量解析の基本「回帰分析」を初心者向けに解説！Excelでの分析手順例も紹介

「多変量解析」の代表格は回帰分析で、企業の実務の現場で長年利用されてきました。 一方AIおよびデータサイエンスが今後の社会を大きく変革していくことが予想される時代が到来し、多変量解析は機械学習の応用分野の一 …