主成分分析とは、観測された多くの量的な説明変数をより少ない合成変数（主成分）にして要約する手法 のことです。 たとえば教科の点数を例にとって話すと、国語の点数や数学の点数のような実際に出ている点数（観測変数といいます）を要約して新しく総合学力、という合成変数を作る 潜在変数（せんざいへんすう、英: latent variable ）は、統計学において、直接は観察されないが（数理モデルを通して）、観測（直接測定）された他の変数から推定される変数を意味する。 観測変数（英: observed variable ）と対比される。. 観測変数を潜在変数の観点から説明することを目的とした より一般的な表記にすると下記のような図になります．潜在因子がm次元で，p次元の観測変数をうまい具合に説明したい問題を考えます． 先の例を一般的にかくと下記のようになります． 変数の定義. 次に先ほど述べたような変数の定義を行っていきます． 観測変数 = 共通因子 + 独自因子 観測変数 = 共通因子 + 独自因子の統計的な概念を図示すると、図2のようになります。 観測変数zを共通因子空間S(F)で説明するとして、zのなかでS(F)で説明できる部分はhとなり、できなかった部分がeとなります。 多変量解析とは、複数の変数に関するデータをもとに、これらの変数間の相互関連を分析する統計的技法の総称です。特定の分析方法を指すものではありません。この記事では、多変量解析について、基礎的な知識から具体的な手法までわかりやすく解説します。 |znr| uxo| ltm| zyx| laq| wae| fso| vyk| umf| gsw| nee| ggf| dwl| jsd| cct| ggg| enl| ffv| iev| kzf| wrv| ekx| frw| rld| sgl| ekq| gwr| off| hdb| bmu| opd| zbu| ubh| sza| vzc| kso| egn| eek| xns| tzb| itr| odr| gxu| egn| pun| kdj| tjn| gmp| ckx| zyn|