Basics of Multi-variate Analysis I -- Regressive Analysis -- (Japanese Edition)

　ビッグデータという言葉に象徴されるように，データからの知識抽出技術が注目
を集めています．本書はこの技術の基礎の基礎である多変量解析技術の中から
回帰分析を解説しています．理論だけでなく，Rを使って実際にデータ処理を体験
できるようにしています．また，単なるRのノウハウ書としないために，理論展開に
沿ってデータ解析を段階を踏んで体験できるように工夫しています．

　Rによる多変量解析の解説書は，あまた出版されています．回帰分析はlm()関数
を使えば簡単に実行できます．多くの本がこのlm()関数の使い方を解説していま
す．本書の特徴は，lm()関数の背景にある基礎理論を解説し，その展開に沿ってR
による演習を段階的に組んでいる点にあります．

　目次は以下の通りです．

　1. はじめに

　2．単純回帰分析
　　2.1 基礎理論
　　2.2 Rによる計算
　　2.3 行列による表現
　　2.4 Rによる行列計算
　　2.5 Rの組み込み関数(lm())による計算
　　2.6 相関係数
　　2.7 決定係数
　　2.8 Rによる相関係数，決定係数の計算

　3．多重回帰分析
　　3.1 基礎理論（2変数の場合）
　　3.2 Rによる計算
　　3.3 行列による表現（m変数の場合）
　　3.4 Rによる行列計算
　　3.5 Rの組込関数(lm())による計算
　　3.6 偏回帰係数
　　3.7 Rによる偏回帰係数の計算
　　3.8 重決定係数
　　3.9 Rによる重決定係数の計算
　　3.10 多重共線性

　4．おわりに

　本書で使用するRのスクリプトはネットよりダウンロードできます．

　本書ではR 3.0.2 for Windowsを用います．このソフトウェアは
http://cran.r-project.org/より無料でダウンロード・インストールすることができま
す．Windows版を前提にスクリプトの解説をしていますが，MacでR を使う場合で
も，データファイル(csv ファイル）の読み込み時のフォルダ指定以外は，スクリプ
トを変更することなく実行できます．

著者紹介
1985年名古屋大学大学院工学研究科電気系専攻博士後期課程修了
現在　名古屋大学大学院工学研究科教授・工学博士
専門　電気工学，ソフトコンピューティング，感性工学