★互いに関連がある複数のデータを要約し図示する手法が身に付く!
★変数の背後にある要因を抽出する手法が身に付く!
こちらは9 /19(木)実施WEBセミナーのアーカイブ(録画)配信です。期間中何度でも視聴できます
1.多変量データとは
1-1.標本分散・標本共分散・標本相関
1-2.標本平均ベクトルと標本共分散行列
1-3.データの標準化
1-4.線形代数の復習(単位行列・逆行列・直交行列)
2.主成分分析
2-1.情報の縮約
2-2.分散最大化と主成分
2-3.主成分得点・因子負荷量
2-4.主成分を用いたBiplot
2-5.Rによる実装
3.因子分析
3-1.観測変数・潜在変数とパス図
3-2.探索的因子分析
3-3.因子負荷量と因子数の決定
3-4.回転の不変性とバリマックス回転
3-5.Rによる実装