1. 多変量解析の基礎
1-1 二変量データの線形回帰
1-2 共分散の理解がすべての基礎
1-3 相関係数の正しい理解
1-4 p値と統計的検定
ブレーク p値でごまかす危険について
2. よく使われる解析法
2-1 重回帰分析
2-2 主成分分析
2-3 因子分析
2-4 ロジスティック回帰分析
2-5 分散分析:ANOVA
2-6 アソシエーション分析
2-7 クラスター分析
ブレーク 現実の汚いデータをどう扱うか:可視化の威力
3. 多変量解析のためのツール
3-1 統計分析のためのプログラミング言語 R
3-2 数学計算に威力を発揮する Python
※内容については若干の変更の可能性があります。