南山大学　シラバス検索用

他の科目との関連	統計的方法I、統計的方法IIを履修していることが望ましい
他学科履修	数理情報学部のみ可
副題
講義内容	実際のデータ解析の場面では、１つの変数だけを単独で取り扱う単純な場合よりも、いくつかの変数を同時に考えた解析や１つの変数とほかの複数個の変数との関係の解析が要求されることが多い。そのような場合に有効な解析法が多変量解析である。この講義では多変量解析の代表的な方法について解説し、適宜、コンピュータを用いて応用例の解析を行う。
講義計画	１．多変量解析とは２．重回帰分析（１）３．重回帰分析（２）４．重回帰分析（３）５．判別分析（１）６．判別分析（２）７．主成分分析（１）８．主成分分析（２）９．数量化法（１） 10．数量化法（２） 11．その他の多変量解析：因子分析、クラスター分析、多次元尺度法、ニューラル・ネットワークなど。 12．多変量解析の応用と展望適宜、演習、小テストをはさむ。コンピュータを利用して実際のデータを解析する課題を出し、レポートを提出してもらう。
評価方法	定期試験70％、小テスト15％、レポート15％で評価する。
テキスト	田中豊・脇本和昌「多変量統計解析法」、現代数学社
その他