  多変量解析の基礎を第1単元で固めたうえで、重回帰分析、主成分分析など主要な解析手法へと発展するコンパクトで学びやすいカリキュラムです。 第1単元データ解析序説
 “この単元では、多変量解析の手法を理解するための基礎知識を学習します。多変量解析の対象となるデータと変数、多変量解析を適用する手順、回帰分析の基礎である最小２乗法、分散の加法性、変数変換と対数正規分布、相関係数・因果関係など、データの性質と基本的な解析について学びます。
第2単元単回帰分析
 この単元では、第１単元での学習をベースに、２つの変数の関係を表わす式を求める方法、その式で１つの変数の値からもう１つ別の変数の値を推定する方法など、単回帰分析の基礎を学習します。
第3単元重回帰分析
 この単元では、２つ以上の変数について相関を明らかにする重回帰分析を学習します。複数の変数を組み合わせての新しい説明変数の作成、説明変数の2乗を説明変数に追加するなどの重回帰分析の応用、さらには、多数の説明変数から目的変数の予測に役立つ変数を選択する方法などを学習します。
第4単元その他の多変量解析
 この単元では、説明変数に質的変数が含まれる場合や目的変数が質的変数である場合について学習します。 これまでは、各々の変数が量的変数、つまり数値で表される場合の分析でしたが、ここでは、有・無や良・不良などの質的なデータを数値に置き換えての分析を学びます。さらに、3個以上の変数の総合特性値を捉えるための手法として、主成分分析について学習します。
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