こんにちは、たくまろです。
今回は、統計学を専攻していた僕が、実際に読んで分かりやすいと感じた、はじめて多変量解析を学びたい人向けの、おすすめの本を3つ紹介したいと思います。
はじめて学ぶ本が難しいと、それだけで嫌になってしまいますよね…
僕も、はじめて多変量解析に触れた本が、読みにくい本でとても苦労しました。
この記事では、体験談も含めながら、紹介していきます。
これから、本を選ぶ方は、ぜひとも参考にしてみてください！
多変量データ解析
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今回は3冊選んでいますが、私が一番おすすめしたいのはこの本です。
多変量解析で押さえたい、主成分分析，判別分析，重回帰分析，因子分析，正準相関分析
，モデルの選択方法など重要なポイントを、まんべんなく押さえています。
他の多変量解析の本に比べて、トピックを詰め込みすぎていないのが分かりやすいポイントの一つ
です。
さらに、微積分と線形代数の基本的な知識があれば、読み進めることが出来ます。
特に、情報量基準の導出や意味合いを、ちゃんと説明できている本はなかなかないので、是非一度読んで欲しいです。
理系ではじめて多変量解析を学ぶなら、是非ともおすすめしたい一冊です。
Rによる多変量解析入門
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理論的な部分よりも、実際に手を動かして理解したいと思っている人に、おすすめの本です。
教育測定やアンケートデータを用いた、具体的な解析をRを使って行っています。
なので、
「これから何をしたいのか？」
「データのどの部分をつかっているのか？」
が明確で頭に入ってきやすいです。
内容もボリュームがあるため、この一冊で、R言語を使った解析のほとんどを網羅できると思います。
なのでR初心者の方でも、インストールの説明からされているので、安心して読めます！
また僕みたいに理論派
の人間でも、R言語の練習としてこの本を使うのもおすすめです。
統計学がわかる【回帰分析・因子分析編】
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難しいこと（理論的なこと）はあんまりやりたくない！という方はこちらをご覧ください。
多変量解析で大事な部分はおそらく、「主成分分析」「回帰分析」「因子分析」の3つです。
その内の2つ（実質３つ）を網羅しているので、手っ取り早く多変量解析を学びはじめたいのなら、おすすめです。
具体例を用いて、数式をなるべく使わず説明されているので、数学が苦手な方でも読めるよう工夫されています。
一度、多変量解析に挫折したなら、是非とも読み進めほしい一冊になります。
ほかにも
今回は、「数式ありの理論的な入門書」と「プログラミングを用いた実践的な入門書」、それから「数式が苦手な人向けの入門書」の3つを紹介しました。
他にも、統計学に関するおすすめの本を紹介しています。
良かったらご覧ください！！
【初心者におすすめ】統計学のための数学おすすめの本5選【統計学入門書】
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