出版社内容情報
現在、統計的なデータ分析が非常に重要だということは新聞、テレビ、インターネット等のニュース媒体で盛んに叫ばれているが、統計学は理系科目であり、多変量解析の書籍もほとんどが理系出身者によって書かれている。つまり、文系出身者の多い経営・マネジメント層にとって、多変量解析はなかなかとっつきにくい分野になってしまっている。
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。
AI・ビッグデータ時代を生き抜くための必携書であり、『直感的統計学』（日経BP社刊）待望の続刊！
内容説明
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
著者等紹介
吉田耕作［ヨシダコウサク］
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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
