多変量解析入門
https://bookmeter.com/books/751052
<この項は書きかけです。順次追記します。>
１ 多変量解析のための基礎知識
２ 多変量解析の手法選択
３ 重回帰分析―活用の勘どころ
４ 主成分分析―活用の勘どころ
５ 判別分析―活用の勘どころ
６ 因子分析―活用の勘どころ
７ 正準相関分析―活用の勘どころ
８ 数量化理論１類―活用の勘どころ
９ 数量化理論２類―活用の勘どころ
１０ 数量化理論３類―活用の勘どころ
１１ 分析手法を組み合わせてみよう
１２ 総まとめ
１ 多変量解析のための基礎知識
スキャッターチャート法
原価の固変分解 CVP 分析
http://gigaplus.makeshop.jp/netschool/pdf/1135.pdf
固変分解のやり方まとめ｜高低点法・スキャッターチャート法
https://kyoiku-consul.com/archives/1346
２ 多変量解析の手法選択
利用目的
モデル式の構造
係数を定めるポリシー
係数の算出方法
結果の検討方法
３ 重回帰分析―活用の勘どころ
モデル式の妥当性検証
４ 主成分分析―活用の勘どころ
固有値と寄与率
固有ベクトル
構造係数
主成分得点
５ 判別分析―活用の勘どころ
判別関数
マハラノビスの汎距離
マハラノビスの汎距離 益永八尋
http://agrimas.sakura.ne.jp/Mahalanobis.pdf
ラノビスの距離入門 -MTS法を理解するために- An introduction to Mahalanobis distance for MTS methods
https://www.jstage.jst.go.jp/article/qes/9/1/9_13/_pdf
2010 年度前期 応用統計学 第8回 判別分析とパターン認識 (1) - マハラノビスの汎距離
http://racco.mikeneko.jp/Kougi/10s/AS/AS08pr.pdf
マハラノビス距離の意味を２次元の場合で理解する
https://mathwords.net/mahalanobis
６ 因子分析―活用の勘どころ
７ 正準相関分析―活用の勘どころ
８ 数量化理論１類―活用の勘どころ
９ 数量化理論２類―活用の勘どころ
１０ 数量化理論３類―活用の勘どころ
１１ 分析手法を組み合わせてみよう
１２ 総まとめ
参考となる代表的な図書
入門的に考え方や例題を中心とした図書
多変量統計解析法
https://bookmeter.com/books/750392
初心者があらくらく読める 多変量解析の実践
https://bookmeter.com/books/1530500
https://bookmeter.com/books/2621685
多変量解析のはなし 大村 平
https://bookmeter.com/books/26376
多変量解析のはなし 有馬 哲,石村 貞夫
https://bookmeter.com/books/422018
例解多変量解析 鈴木 義一郎
https://bookmeter.com/books/4002891
数学的記述が詳細な図書
多変量解析法 奥野 忠一
https://bookmeter.com/books/1490859
多変量解析法 (現代人の統計) 柳井 晴夫,高根 芳雄
https://bookmeter.com/books/1910655
多変量データ解析講義 (統計ライブラリー) 水野 欽司
https://bookmeter.com/books/233655
多変量解析概論 (統計ライブラリー) 塩谷 実
https://bookmeter.com/books/1902061
数量化法の基礎 (統計ライブラリー) 岩坪 秀一
https://bookmeter.com/books/2282056
パソコンソフトを意識した図書
パソコン統計解析ハンドブック〈5 多変量分散分析・線形モデル編〉
https://bookmeter.com/books/901246
Mathematicaによる多変量解析 小林 道正,小林 厚子
https://bookmeter.com/books/1265437
パソコン数量化分析 (統計科学選書) 駒沢 勉,石崎 龍二,橋口 捷久
https://bookmeter.com/books/2190536
参考資料
統計学を拓いた異才たち(日経ビジネス人文庫) デイヴィッド・サルツブルグ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/efc156558fe1b26c205d
イラスト・図解 ゼロからはじめてよくわかる多変量解析 長谷川 勝也
https://bookmeter.com/books/188584
ウソを見破る統計学―退屈させない統計入門 (ブルーバックス) 神永 正博
https://bookmeter.com/books/3073964
マンガでわかる統計学 因子分析編 高橋 信,井上 いろは,トレンド・プロ
https://bookmeter.com/books/18963
関連資料
' @kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da
' @kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1
' @kazuo_reve Vモデルについて勘違いしていたと思ったこと
https://qiita.com/kazuo_reve/items/46fddb094563bd9b2e1e
Engineering Festa 2024前に必読記事一覧
登壇直後版 色使い(JIS安全色) Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜 スライド編 0.15
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d3070d839f4f735b2b
プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945
逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39afe4a728a31b903ddc
統計の嘘。仮説（127）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63b48ecf258a3471c51b
自分の言葉だけで論理展開できるのが天才なら、文章の引用だけで論理展開できるのが秀才だ。仮説（136）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97cf07b9e24f860624dd
参考文献駆動執筆(references driven writing)・デンソークリエイト編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b27b3f58b8bf265a5cd1
「何を」よりも「誰を」。１０年後のために今見習いたい人たち
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8045978b16eb49d572b2
Qiitaの記事に３段階または５段階で到達するための方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9298296852325adc5e
出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840
coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68
あなたは「勘違いまとめ」から、勘違いだと言っていることが勘違いだといくつ見つけられますか。人間の間違い(human error(125))の種類と対策
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ae391b77fffb098b8fb4
プログラマの「プログラムが書ける」思い込みは強みだ。３つの理由。仮説（168）統計と確率(17) , OSEK(79)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29
出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840
これからの情報伝達手段の在り方について考えてみよう。炎上と便乗。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/71a09077ac195214f0db
ISO/IEC JTC1 SC7 Software and System Engineering
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b43f0f6976a078d907
アクセシビリティの知見を発信しよう！（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/03457eb9ee74105ee618
統計論及確率論輪講（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590874ccfca988e85ea3
読者の心をグッと惹き寄せる7つの魔法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b1b5e89bd5c0a211d862
「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b
ソースコードで議論しよう。日本語で議論するの止めましょう（あるプログラミング技術の議論報告）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b9811c80f3338c6c0b0
脳内コンパイラの3つの危険
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7025cf2d7bd9f276e382
心理学の本を読むよりはコンパイラ書いた方がよくね。仮説（34）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fa715732cc148e48880e
NASAを超えるつもりがあれば読んでください。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e81669f9cb53109157f6
データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!!
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07
「ぼくの好きな先生」「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説（37）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/53e4bded9fe5f724b3c4
なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64
プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4
【24卒向け】9ヶ月後に年収１０００万円を目指す。二つの関門と三つの道。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb5bff147193f726ad25
「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/00eadb8a6e738cb6336f
大学入試不合格でも筆記試験のない大学に入って卒業できる。卒業しなくても博士になれる。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/74adec99f396d64b5fd5
全世界の不登校の子供たち「博士論文」を書こう。世界子供博士論文遠隔実践中心 安全(99)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/912d69032c012bcc84f2
小川メソッド 覚え（書きかけ）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3593d72eca551742df68
DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/47e0e6509ab792c43327
views 20,000越え自己記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58e8bd6450957cdecd81
Views１万越え、もうすぐ１万記事一覧 最近いいねをいただいた213記事
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d2b805717a92459ce853
自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわっることがあり、完全に削除したのではなさそう。
４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。
2025年２月末を目標にしている。
物理記事 上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff
量子(0) 計算機, 量子力学
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1cd954cb0eed92879fd4
数学関連記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d
統計(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80d3b221807e53e88aba
図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/60440a882146aeee9e8f
品質一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b99b8e9db6d94b2e971
言語・文学記事 １００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6
医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82
自動車 記事 １００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5
通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7
日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68
英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d
転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe
仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df
音楽 一覧(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d
「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b
Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6
鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/26bda595f341a27901a0
安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409
一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39
Ethernet 記事一覧 Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794
Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0
線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001
OSEK OS設計の基礎 OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3
Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8
C++ Support(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514
Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0
coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68
プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909
なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4
プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394
Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53
官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3
「はじめての」シリーズ ベクタージャパン
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb
AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869
プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945
LaTeX(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792
自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b
Rust(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927
100以上いいねをいただいた記事16選
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f8d958d9084ffbd15d2a
小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53
＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
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文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20210826
ver. 0.02 ありがとう追記 20230522
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