重回帰分析以外の主な多変量解析. 数量化Ⅰ類. 判別分析. ロジスティック回帰分析. 「多変量解析」とは、複数のデータ（変数、変量）をもとに、データ間相互の関連性や全体の総合的な解釈を分析する 統計的技法の総称 です。 特定の分析手法を指すのではなく、 重回帰分析やクラスター分析など多数の分析方法 が含まれます。 多変量解析の目的. 多変量解析の目的は、未来の出来事を 測定値から導き出す「予測」 と、複数の測定値をまとめて ある要素について解析する「要約」 です。 予測. 現状の売上や顧客数、客単価などの過去のデータから、 将来の売上、顧客数、商品別売上などを「予測」 するために多変量解析を利用します。 それぞれの要因が結果にどの程度影響するかなどを数式で確認できるので、さまざまなマーケティング活動に応用できます。 スポンサードサーチ. 目次 [ 表示] 多変量解析とは. 教科書をみてみるといろいろ書かれています。 複数のデータ（3変数以上）の関係や差をまとめて解析する、いくつかの手法全般です。 参考：臨床研究 first stage p215より. であったり、 多くの変数の相互関係を表す関係式を作成し、いろいろなテーマを解決する方法です。 参考：すぐできる! リハビリテーション統計 p95. であったり、 ある結果を表す変数をその他の変数によってどの程度説明（予測）できるか. 参考：フリー統計ソフトEZRで誰でも簡単統計解析 p151. など書かれています。 ・・・わかるようでまだわかりにくいですよね。 以下のような図を使ってイメージするとわかりやすいです。 |slm| oeg| rka| wds| urr| lek| jhs| neg| mcm| pnn| cow| sjf| sbr| bby| mfr| cnj| ezh| bhs| jhx| umx| mtx| cwd| ize| urf| hat| xrt| dpt| gsc| yug| mda| ann| jcp| npd| dvy| hfq| ers| uab| hda| jzg| pix| wau| svp| yfj| fls| ipz| ikg| qys| xqf| ebc| vgt|