東京大学経済学研究科 2015 年 A1/A2 下津克己 [email protected] shimotsu.web.fc2.com 多変量解析入門 多変量解析とは、多次元のデータにおける、各変数間の相互関連性の分析のための手法の総称 である。多変量データ解析の主目的は、(1) 多くのソースからなるデータから、有用な情報をな るべく失うことなく、少数の指標にまとめあげること、(2) 問題となる特性が明確になっていると き、特性に影響を与える原因を多くの要因系から探しだすことである。 この授業の目標は、様々な多変量データ解析の手法を取り上げ、各手法の対象とするモデルと 基本的考え方を紹介し、受講者が実際にデータ分析を行う能力を身につけることである。単位取 得のためには、授業で紹介した手法を用いて、実際のデータを分析したレポートの提出を要件と する。基礎的な線形代数の知識を前提とする。 キーワード：多変量解析、重回帰分析、 判別分析、主成分分析、正準相関分析、因子分析、多 次元尺度構成法 授業計画 1. データ解析総論 2. 重回帰分析・R の実習 3. 判別分析・R の実習 4. 主成分分析と正準相関分析・R の実習 5. 因子分析・R の実習 6. 多次元尺度構成法・R の実習 成績評価方法：試験ならびにレポート 教科書 円川 隆夫「多変量のデータ解析」1988 年、朝倉書店 参考書 • デイヴィッド・サルツブルグ（著）竹内惠行、熊谷悦生（翻訳）(2010)「統計学を拓いた異 才たち―経験則から科学へ進展した一世紀」、2010 年、日経ビジネス人文庫 • Wooldridge, J. (2013). Introductory Econometrics, 5th edition, South-Western Cengage Learning. 古い版（4th ed.）でも問題ない。 • 浅野 皙・中村 二朗「計量経済学」第二版、2009 年、有斐閣 • 小西 貞則「多変量解析入門――線形から非線形へ」、2010 年、岩波書店 • 竹村 彰通「現代数理統計学」、1991 年、創文社 • C.M. ビショップ (著) 元田 浩、栗田 多喜夫、樋口 知之、松本 裕治、村田 昇 (監訳)「パ ターン認識と機械学習」（上）（下）、2012 年、丸善出版 1
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