【2023年】「主成分分析」のおすすめ 本 25選！人気ランキング
この記事では、「主成分分析」のおすすめ
本
をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
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目次
- マンガでわかる統計学 因子分析編
- 多変量解析法入門 (ライブラリ新数学大系 E20)
- カ-ネル多変量解析: 非線形デ-タ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学)
- 多変量解析入門――線形から非線形へ
- マンガでわかる統計学 (回帰分析編)
- もうひとつの重回帰分析―予測変数を直交化する方法―
- データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)
- 例題でよくわかる はじめての多変量解析
- scikit-learn データ分析 実践ハンドブック (Pythonライブラリ定番セレクション)
- いまさら聞けないPythonでデータ分析 多変量解析,ベイズ統計分析(PyStan,PyMC)
他15件
No.7
70
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線形回帰分析を学んでそこから一般化線形回帰モデル、ベイズと拡張していく上で非常にオススメな本。初学者には少々難解な部分もあるが、統計学を学ぶ上で必ずどこかで読んで欲しい書籍。学生の時に読んだが、これを読むことでこれまで学んできた内容が整理され頭がクリアになった記憶がある。統計学を語るなら絶対読んで欲しい非常におすすめの書籍。
No.11
68
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個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ
デジタルマーケティングとデータ分析について漫画で分かりやすく学べる。基本的な内容が網羅的に学べるのでデジタルマーケティング職についたばかりのビジネスパーソンや個人事業や中小企業でこれからデジタルに力を入れようとしている経営者にオススメ！
No.15
67
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データ解析に必要な基本技術、多変量解析では、どう分析して何が得られるのか。その意味を理解できるよう図版とともに詳しく解説。 あらゆるものがデジタルデータとして整理できるようになり、統計学の重要性が急速に再認識されてきています。科学、ビジネス、学問、スポーツなど、様々な分野において、データの解析は非常に重要な意味を持ちます。そこで必要な“基本的技術”となっているのが「多変量解析」です。本書では、その概略をしっかりつかみ、さらに、どう分析して何が得られるのか、多変量解析のソフトの中では何が行なわれているのか、その意味を理解できるよう、図版を駆使しながら詳しく丁寧に解説していきます。 第1章 多変量解析のマップ 第2章 統計・確率の準備 第3章 相関分析 第4章 回帰分析 第5章 判別分析 第6章 主成分分析 第7章 因子分析 第8章 数量化分析 第9章 数学的準備
