全体観をつかむ多変量解析 Holistic　Approach　to　Multivariate　Statistical　Analysis

ＡＩ・ビッグデータ時代を生き抜くための必携書。本書は文系出身である筆者による多変量解析の入門書であり、同じ文系出身の方々にとって、学びへのハードルを下げる目的で書かれている。数学に苦手意識を持つ人がどこでつまずくかをよく理解した筆者の強みを存分に生かし、重回帰、一般化線形モデルについて説明し、さらにクラスター分析、主成分分析、因子分析を紹介する。本書を読むことで、経営・マネジメントのために必要となる、全体観をつかみとるための分析力を養うことができる。『直感的統計学』（日経ＢＰ社刊）待望の続刊！

目次 : 第１章　回帰分析（１）/ 第２章　回帰分析（２）/ 第３章　重回帰分析/ 第４章　基礎数学/ 第５章　一般化線形モデル/ 第６章　全体観を得るための手法

【著者紹介】
吉田耕作 : カリフォルニア州立大学名誉教授、ジョイ・オブ・ワーク推進協会理事長。１９６２年早稲田大学第一商学部卒、７５年ニューヨーク大学でデミング博士、モルゲンシュテルン博士に統計学を学び、Ｐｈ．Ｄ．（博士号）を取得。７５年からカリフォルニア州立大学で教鞭をとる。２００１年から０７年まで青山学院大学大学院国際マネジメント研究科教授。１９８６年から９３年まで米国最大のセミナーとなったデミング４日間セミナー「質と生産性と競争力」でデミング博士の助手を務めた。その間に書い＊（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）