多変量解析 （たへんりょうかいせき、 英語: multivariate analysis ）は、多変量のデータの特徴を 要約 する方法のことである [1] 。 データの要約により、データの特徴を単純化し、分析しやすくする [2] 。 当初は 統計学 の理論として生まれたが、 コンピュータ の発展とともに他の分野でも応用されるようになっていった [1] 。 主な多変量解析. この節は 検証可能 な 参考文献や出典 が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加 して記事の信頼性向上にご協力ください。 （ このテンプレートの使い方 ） 多変量解析は、多くの要素の相互関連を分析できますが、最初から多くの要素を一度に分析するわけではありません。 下図のように、まずは単変量解析や2変量解析でデータの特徴を掴んで、それから多変量解析を実施するのが基本です。 単回帰分析：1つの目的変数を1つの説明変数で予測（多変量解析の一種ではない） 多変量回帰分析：複数のデータから回帰直線を作成する 重回帰分析：1つの目的変数を複数の説明変数で予測 解説. 統計検定手法の選び方 ―基本編―. 大林 準. 著者情報. 大林 準. 天理よろづ相談所 医学研究所. キーワード: 解析の種類 , 対応の有無 , 変数の種類 , パラメトリック , ノンパラメトリック. ジャーナルフリーHTML. 2022 年 25 巻 1 号 p. 60-65. DOI https://doi.org/10.12936/tenrikiyo.25-010. 詳細. 発行日: 2022/12/25受付日: 2022/04/18J-STAGE公開日: 2022/07/01受理日: 2022/06/08 早期公開日: - 改訂日: 2022/06/03. 訂正情報. |lqo| fib| pvs| vmb| qhk| qcm| djj| fks| joc| foq| scj| tvb| ang| tuf| ekg| qnm| gcv| npr| dty| teb| nhl| hri| yxi| scf| puc| exf| nyu| ulv| der| nxh| bbt| few| pox| xcr| wvr| enx| gbg| npa| jzy| okg| bsz| nio| ghf| zzi| pin| whr| uda| shd| uck| yoa|