【目次】「入門はじめての多変量解析」をPythonで写経

書籍の著者　石村貞夫 先生、石村光資郎 先生

写経の種類
書籍の数式や図表 を Python で実装します。

書籍の紹介

このシリーズは書籍「入門はじめての多変量」（東京図書、「テキスト」と呼びます）の Python 写経です。

テキストは、2007年2月に第１刷が発行され、多変量解析の入門書のベストセラーです。

目次

序章 （書籍外の記事です）

📘序章「Python写経、はじめました」

１章 多変量解析は楽しい！

📗 Vol.1 ①多変量解析とは、統計・行列の超基礎

２章 はじめての重回帰分析

📗 Vol.2 ①重回帰式、重回帰モデル、偏回帰係数

📗 Vol.3 ②当てはまりの良さ、標準化偏回帰係数

📗 Vol.4 ③重回帰分析の統計的検定

📗 Vol.5 ④重回帰分析の統計的推定

📗 Vol.6 ⑤重回帰分析のケーススタディ

📗 Vol.7 ⑥多重共線性

📗 Vol.8 ⑦ダミー変数、変数変換

３章 はじめての主成分分析

📗 Vol.9 ①主成分分析をはじめる前に

📗 Vol.10 ②情報損失量の最小化

📗 Vol.11 ③主成分の解釈、寄与率・累積寄与率、主成分得点

📗 Vol.12 ④主成分分析をPythonで満喫

📗 Vol.13 ⑤分散最大化、データの標準化

📗 Vol.14 ⑥多重共線性の影響を検討

📗 Vol.15 ⑦主成分分析 FOREVER

４章 はじめての因子分析

📗 Vol.16 ①Hello, 因子分析！

📗 Vol.17 ②モデル、解釈、因子負荷量

📗 Vol.18 ③主因子法

📗 Vol.19 ④因子の回転

📗 Vol.20 ⑤最尤法

📗 Vol.21 ⑥斜交回転

５章 はじめての判別分析

📗 Vol.22 ①線形判別分析・プロローグ

📗 Vol.23 ②線形判別分析・エピローグ

📗 Vol.24 ③マハラノビス距離による判別

📗 Vol.25 ④正答率

📗 Vol.26 ⑤さまざまな分類アルゴリズム

６章 はじめてのクラスター分析

📗 Vol.27 さまざまなクラスタリング

７章 はじめての数量化Ⅰ類

📗 Vol.28 数量化Ⅰ類とカテゴリ数量

８章 はじめての数量化Ⅱ類

📗 Vol.29 数量化Ⅱ類と判別スコア

９章 はじめての数量化Ⅲ類

📗 Vol.30 数量化Ⅲ類とカテゴリ数量とサンプルスコア

楽しい写経シリーズの目次

ブログの紹介

note で８つのシリーズ記事を書いています。
ぜひ覗いていってくださいね！

１．のんびり統計

統計検定２級の問題集を手がかりにして、確率・統計をざっくり掘り下げるブログです。
雑談感覚で大丈夫です。ぜひ覗いていってくださいね。
統計検定２級公式問題集CBT対応版に対応しています。
Python、EXCELのサンプルコードの配布もあります。

２．統計・データ分析とつながる

シリーズ「統計・データ分析とつながる」は、統計・データ分析との「つながり」を発掘して、コラム風に仕立てたブログシリーズです。
生成 AI の力を借りながら、統計・データ分析の入り口をイメージして、自由気ままに書きました。
たとえば…
・日常生活と統計のつながり
・統計検定２級からその先へのつながり
気楽にお読みいただけたら嬉しいです🍀

３．実験！たのしいベイズモデリング１＆２をPyMC Ver.5で

書籍「たのしいベイズモデリング」・「たのしいベイズモデリング２」の心理学研究に用いられたベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍をはじめ、多くのベイズモデルは Ｒ言語＋Stanで書かれています。
PyMCの可能性を探り出し、手軽にベイズモデリングを実践できるように努めます。
身近なテーマ、イメージしやすいテーマですので、ぜひぜひPyMCで動かして、一緒に楽しみましょう！

４．実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で

書籍「実験！岩波データサイエンスvol.1」の４人のベイジアンによるベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍はベイズプログラミングのイロハをざっくりと学ぶことができる良書です。
楽しくPyMCモデルを動かして、ベイズと仲良しになれた気がします。
みなさんもぜひぜひPyMCで動かして、一緒に遊んで学びましょう！

５．楽しい写経 ベイズ・Python等

ベイズ、Python、その他の「書籍の写経活動」の成果をブログにします。
主にPythonへの翻訳に取り組んでいます。
写経に取り組むお仲間さんのサンプルコードになれば幸いです🍀

６．RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門 を PythonとPyMC Ver.5 で

書籍「RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門」の時系列分析をPythonとPyMC Ver.5 で実践します。
この書籍には時系列分析のテーマが盛りだくさん！
時系列分析の懐の深さを実感いたしました。
大好きなPythonで楽しく時系列分析を学びます。

７．データサイエンスっぽいことを綴る

統計、データ分析、AI、機械学習、Pythonのコラムを不定期に綴っています。
統計・データサイエンス書籍にまつわる記事が多いです。
「統計」「Python」「数学とPython」「R」のシリーズが生まれています。

８．Python機械学習プログラミング実践記

書籍「Python機械学習プログラミング PyTorch & scikit-learn編」を学んだときのさまざまな思いを記事にしました。
この書籍は、scikit-learnとPyTorchの教科書です。
よかったらぜひ、お試しくださいませ。

最後までお読みいただきまして、ありがとうございました。