R言語で多変量解析入門したい方にオススメの実務で活かせる本・参考書・勉強法!

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R言語を使って多変量解析をしたいという方にオススメの本を紹介します。

他の記事で、数学を用いての理論的な部分が学べる本を紹介していますので、この記事では、R言語のコードがしっかり乗っているもの、かつ実際に分析する上で有益な情報が乗っているものを紹介します。

 

Rで多変量解析するのにオススメな本

※ 最低限の多変量解析の知識があると想定しています。

※「Rによるやさしい統計学」などの本でR言語に免疫がある前提。

それでは、オススメの本を紹介していきます。

まずは、豊田秀樹さんのシリーズをオススメしたいと思います。全体を通して言えることですが、理論のコードへの適用の仕方がスムーズです。

簡潔ですがわかりやすい説明で、理論の説明を読んだ後に、各章・各節に対応したRのコードで勉強・復習できるようになっています。このような構成のため、理論的な知識とコーディングがしっかりと結びつくので、理論は学んだけどコーディングできない事態に非常に陥りづらいです。

各本の詳しい説明は避けますが、重回帰分析、因子分析と個別に本にまとめられていて、個々の本のページ数も非常に多いです。こういった多変量解析の手法をひとまとめにして本にしているものが多いですが、この本は1分野にきちんとフォーカスしているので詳しいところまで解説がされています

余談ですが、回帰分析入門の本は在庫切れになるほどです。(2017/9/3)

豊田秀樹先生の本は他にもたくさんありますが、多変量解析に際したものだけピックアップしました。また、理論的な本を豊田先生の本で学びたいという方は、統計ライブラリーのものを探せば良いと思われます。

まとめ

僕自身、多変量解析を理論と共に勉強中なので、遅筆ですがご容赦ください。

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