多変量解析法

  • 読み:たへんりょうかいせきほう
  • 英:Multivariate Analysis
  • 和:---

 多くの変数からなるデータを基にした解析から、有効な情報を見つける統計的な手法のこと。変数同士の関係(相関)に着目することで、データが持つ傾向や因果関係を解明していく。コンピュータの利用が必須とされる膨大なデータを要約する場合やデータの予測などに有効とされている。

 代表的な手法である「主成分分析」は、多数の変数のうち相関関係のあるいくつかのデータを合成して新たな合成変数(主成分)を作成するという作業を繰り返し、変数の多様性を圧縮することで総合力や特性を求める。

 また「重回帰分析」では変数相互の関係を式で表現し、それに基づいてある変数の組み合わせによって目的とする変数の値を予測する。ほかにも「判別分析」「正準相関分析」「因子分析」「クラスター分析」「多次元尺度法」「フェース分析」「数量化分析」「コンジョイント分析」などの手法がある。

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