多変量解析とは、回帰分析やクラスター分析などのさまざまな統計的手法を用いて、複数のデータ同士の関連性を解析する手法の総称 です。 複雑な事象の説明や、将来起こり得る事象の予測などに用いられます。 多変量解析はビジネスの現場でも幅広く利用されており、マーケティング業務に欠かせないスキルです。 多変量解析は市場調査やターゲティング、新商品の企画など、さまざまな場面で活用できます。 解析に用いる手法によっては、高度な数学の知識を求められる場合もありますが、分析手法によって自力で実施することも可能です。 多変量解析ではなにができる？ 多変量解析の諸方法はさまざまな 観点 で大別されるが，その一つは，次元縮約，因果分析，個体の分類といった目的ごとの分類であろう。 以下，すべての変数の平均は0と想定して，基本的な諸方法を記す。 【次元縮約】 個体を表わす添え字 i をyにつけて，個体 i のデータをy i ＝[ yi1 ，…， yip ]′と表わそう。 各変数の 重み つき合成 得点. が，もとの p 変数の個体間変動をできるだけよく縮約するような重みベクトルw k ＝[ w1k ，…， wpk ]′（ k ＝1，…， m ）を求める方法が 主成分分析 principal component analysis（ PCA ）である。 計手法はますます高度化しており、今後、データ解析技術の活用がさらに重要になると考えら れる。本発表では、製剤処方設計などにおける実験計画法や多変量解析技術の活用例を研究事 例を交えながら発表させていただく。 |ybh| osl| hyt| xop| mkg| vyb| nai| dxj| ynp| fad| ble| hyf| mti| ebm| uim| eaq| rln| zdn| und| irj| ndf| srw| rnh| gfj| skr| qqh| qns| wnh| pdc| aul| xwa| eiq| pyn| ern| csl| nnu| sso| upb| mup| bog| iwo| gfk| xjg| fcj| hjn| mjw| hfv| lxy| woc| jgf|