統計学がわかる 回帰分析・因子分析編
統計学がわかる 回帰分析・因子分析編
統計学がわかる 【回帰分析・因子分析編】 (ファーストブック)
- 作者: 向後千春,冨永敦子
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2008/12/09
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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第7章 アイスクリームの好みに相関はあるの?
- 多変量データ
- 相関行列
第8章 アイスクリームの好みはどう分類できるの?
- 因子分析
- 多変量データを分析する手法の一つ
- 共通因子
- 観測変数
- 因子負荷
- 観測変数に対して共通因子がどれくらいの強さで影響を与えているか
- 因子寄与
- 負荷量の2乗和
- 寄与率
- 因子寄与を観測変数で割ったもの
- 累積寄与率
- 寄与率の合計
- バリマックス法
- 軸の回転方の一つ
- 単純構造
- それぞれの観測変数について特定の因子の因子負荷だけが高くてそれ以外はゼロに近いもの
- 因子得点
- それぞれのケースが各因子に対してどれくらいの重みを持っているかを計算したもの
- 因子得点係数
感想
読了。
自分がどう分析したいのか、仮説を立てる必要がある。
考えてみると当たり前のことなのだが、コンピュータがなんとなく良い感じに勝手に分析してくれて、良い結果を出してくれるんだろう、という思い込んでいる人が自分の周りには多い。
自分もどこかそんなふうに思っているかもしれない。
勉強しつつ、実際のデータを見て分析していかないといけないな。
追記
この記事に、自分が思ったことと同じような指摘があった。 time.levtech.jp
小川:データサイエンティストの方々は、仮説や課題などをこちらから与えなくても「きっと凄い結果を出してくれるんだろうなあ」という間違った期待を持たれがちですよね。