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多変量解析
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質問者が選んだベストアンサー
個数の処理、確率、図形と式、曲線、確率分布は不要かと。 残りは全部必須です。 最短で学習されるなら微積分+ベクトル、行列ですけど、 そのあとまた別のギャップがあるので二度手間かという気もします。 ある程度年齢的なものもありますし（抽象命題に対する慣れ） 微積分+線型代数に挑戦というのも悪くないかも知れません。
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- kony0
- ベストアンサー率36% (175/474)
○１．数と式→３．二次関数（下記の流れの布石となる） ○７．ベクトル→１６．行列→大学１回生程度の線形代数 ○１．数と式→１２．微分積分→大学１回生程度の微分積分（特に多変数関数の微分） ○５．個数の処理→６．確率→１８．確率分布→大学教養程度の確率・統計 くらいが最低限必要なのではないでしょうか？ 私もやったことないのですが、手元にあったわかりやすい本を１つ紹介します。
お礼
ご回答ありがとうございます。図書館でさがしてみます。
- fushigichan
- ベストアンサー率40% (4040/9937)
marutarouさん、こんにちは。 多変量解析とは、複数の変数に関するデータをもとにして、 これらの変数間の相互関係を分析する統計的手法だということです。 参考URLを見ていますと、勉強しておいたほうがよさそうなのは、 ・確率分布 ・ベクトル ・微積分 ・行列 ・数と式 のあたりだと思います。 とりあえずそのあたりを中心にざっと目を通されて 分からないことがあれば、他の単元も調べる、という形でいいのではないでしょうか。
お礼
ご回答ありがとうございます。参考になりました。
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