ここまでやさしくかつ分かり易く書いてある多変量解析の入門書はないのではないでしょうか？<BR>図や漫画のようなイラストを用いて解説している入門書もありますが、根本から説明していないばかりか、図やイラストを多様しているため肝心の解説をカットせざるをえず、逆に分かりにくくなっているものすらあります。<BR>私の見た限りでは、本書こそが多変量解析の入門書として最適な本だと思います。<BR>高校数学の知識があれば難なく理解できる内容となっています。
まず最初に本書ほど実学の世界で役立つ本を見たことがありません。また、分かり易さにかけてもぴか一です。ビジネスに携わる方、研究者や公務員、学生まで皆が利用できる非常に便利な本です。とくに理科系のバックグラウンドが無い方にうってつけの一冊です。是非、本書を買って学んでください。<P>私はMBAプログラムに在籍している学生ですが、MBAプログラムではファイナンスやマーケティングなどの実学を幅広くそして深く学びます。よく言われることですが、MBAでは統計学などのQuantitative Skill（定量化スキル）を使って、経営判断の為の分析を行いますが、多変量解析はもっとも基礎的に、且つ、幅広く使われる技術なのです。MBAの学生でなくとも、企業にお勤めの方達が市場調査や顧客の特性分析、大規模なアンケート調査、為替管理やデリバティブ取引などをしようと思うときに必ずといっていいほど背後にあるのがこの多変量解析なのです。他の本ではここまで噛み砕きつつ、核心をしっかり抑えて効率的に学ばせてくれる本はないでしょう。<P>本書の目次を抜粋しつつ、どの部分がMBAのどの分野に応用されているか簡単にですが書いておきます。是非みなさまも本書を手にとって実社会で役立ててみてください。<P> 目次 (利用可能分野)<BR>１．多変量解析に触れる (MBA全般)<BR>２．順位相関を求める (MBA全般)<BR>３．相関係数はこれだ (MBA全般 特にFinance)<BR>４．相関の変り者 (MBA全般 特にFinance)<BR>５．直線で回帰する (MBA全般 Finance・Marketing)<BR>６．重回帰分析のはなし (MBA全般 Finance・Marketing)<BR>７．因子分析のはなし (Marketing調査)<BR>８．主成分分析のはなし (Marketing調査)<BR>９．クラスター分析のはなし (Marketing調査)<BR>１０．判別分析のはなし (Marketing調査)<BR>１１．多変量解析と数量化 (Marketing調査)
効能が謳われたり、限界が指摘されたり、多変量解析について錯乱していたので、統計数学上の源流に立ち寄ってみようと思い購入しました。統計数学の押さえどころを、語りかけるような平易かつ丁寧な解説に感心しました。実践の即効薬とは思えませんが、歩き始めるための好適な手引書だと思います。
