本セミナーでは、複数の変数を合成した合成変数を構成することで情報縮約を行う主成分分析と、観測されていない変数である潜在変数を抽出する因子分析にスポットを当て、多変量解析に入口を立ち、そこから先へ自ら進んでいくための第一歩を踏み出す手助けをすることを目的とします。
複数の関係ある変数を同時に解析する方法が多変量解析です。多変量解析はベクトル・行列などの線形代数と密接な関係があり、複雑に見える表記や計算などで多変量解析の入り口で挫折された方も多くいらっしゃると思います。 本講義では、複数の変数を合成した合成変数を構成することで情報縮約を行う主成分分析と、観測されていない変数である潜在変数を抽出する因子分析にスポットを当て、多変量解析に入口を立ち、そこから先へ自ら進んでいくための第一歩を踏み出す手助けをすることを目的とします。モデルを表現するための数式は、できるだけ簡素に書きますが、あえて省略しません。何故なら、「ちゃんとした」数式を使って講義することで、数式に慣れていただき、そのことが講義後の自学への一助になると考えているからです。もちろん、実解析への応用も視野に入れ、理論的な話だけでなくRを使った実装を実演します。
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