多変量解析・回帰分析のおすすめ入門本ランキング10選！【2024年】

統計学を仕事や研究に活かす第一歩となる手法が回帰分析を始めとした「多変量解析」です。複数の変数の中から、鍵となる変数を発見したり、重要な指標を予測したりします。

この記事では、多変量解析や回帰分析についての知識を深めて仕事や研究に役立てたい人向けに、「多変量解析・回帰分析のおすすめ入門本」を紹介します。

多変量解析や回帰分析の本を探している人はぜひ参考にしてください。

多変量解析・回帰分析のおすすめ入門本ランキング10選！

多変量解析・回帰分析のおすすめ入門本を10冊ご紹介します。

多変量解析入門 線形から非線形へ

「多変量解析入門 線形から非線形へ」は、回帰モデルやベイズ判別，主成分分析，サポートベクターマシーンによる判別法などさまざまな解析手法について書かれている本。

，単変量から多変量，二群から多群，線形から非線形の展開を，実例で解くなど、ロジスティック回帰モデル、判別分析、サポートベクターマシン、主成分分析、クラスター分析などについて詳しく解説されています。

線形・非線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、判別分析、サポートベクターマシン、主成分分析、クラスター分析、モデル評価基準を学べるので、多変量解析と機械学習を学びたい人におすすめの本です。

まずはこの一冊から意味がわかる多変量解析

「まずはこの一冊から意味がわかる多変量解析」は、あらゆるものがデジタルデータとして整理できるようになり、統計学の重要性が急速に再認識されてる事が書かれている本。

多変量解析のソフトの中では何が行なわれているのかなど、　わかりやすく多変量解析について詳しく解説されています。

相関分析から回帰分析、判別分析、主成分分析、因子分析などが書かれているので、多変量解析を簡単に、本質的に理解したいという人におすすめの本です。

言葉と数式で理解する多変量解析入門

「言葉と数式で理解する多変量解析入門」は、変量解析の全体像を「概念的」に理解し，かつ「数理的」な筋道も追えるよう解説している本。

ベイズ統計の導入を見据え，確率分布やそれに基づく変数の分類など、量的データ解析について詳しく解説されています。

回帰分析と因子分析に関して、数学的記述に頼らずに説明している本なので、数学好きな人におすすめの本です。

カーネル多変量解析 非線形データ解析の新しい展開

「カーネル多変量解析 非線形データ解析の新しい展開」は、線形モデルを用いて非線形データの解析を行なうカーネル方について解説している本。

複雑な非線形データをカーネル法を用いて線形の統計モデルにより解く方法など、多変量解析について詳しく解説されています。

機械学習でよく使われるカーネル法が書かれているので、線形代数の知識あり多変量解析基礎以上を学びたい人におすすめの本です。

例題でよくわかるはじめての多変量解析

「例題でよくわかるはじめての多変量解析」は、「回帰分析」「数量化I類、II類」「クラスター分析」「主成分分析」「判別分析」「因子分析」について書かれている本。

分析手法の概念、理論面の理解、例題での演習など、多変量解析の基本的な手法について詳しく解説されています。

回帰分析、主成分分析、判別分析、クラスター分析など、多変量解析の手法を理論的に解説してるので、高校数学や線形代数が得意な人におすすめの本です。

Pythonによるデータ解析入門

「Pythonによるデータ解析入門」は、Pythonの基礎を学びながらデータ解析の実践技術が身につく本。

Pythonの解析ライブラリを使った独習書として、多次元データの解析、アソシエーション分析、ネットワーク解析など、Pythonの基本について詳しく解説されています。

Pythonの基本を学びながら、より実践で活用できるデータ解析を解説してるので、機械制御やデータ解析などを学びたい人におすすめの本です。

scikit-learnデータ分析実践ハンドブック

「scikit-learnデータ分析実践ハンドブック」は、実データに合わせて最適な予測モデルを作ることのできるPythonライブラリのscikit-learnを解説した本。

不動産価格の予測やワイン品種の分類で使用する典型的なデータセットや、タイタニック、気温、MovieLensのデータセットなど、より実践的なデータ分析について詳しく解説されています。

機械学習アルゴリズムを数式と図解を多用して丁寧に解説し、わかりやすいサンプルを使ってデータ分析の手法を紹介してくれているので、Pythonユーザーでデータ分析が初めてのような人におすすめの本です。

いまさら聞けないPythonでデータ分析 多変量解析,ベイズ統計分析(PyStan,PyMC)

「いまさら聞けないPythonでデータ分析 多変量解析,ベイズ統計分析(PyStan,PyMC)」は、データの分析結果の視覚化でPython のライブラリmatplotlib グラフが書かれている本。

基本となる標準的な多変量解析と現在注目を集めている確率モデルによるベイズ分析を取り上げるなど、Python のライブラリmatplotlib を用いたグラフ描画について詳しく解説されています。

Pythonによる多変量解析の事が書かれてるので、グラフ描画やファイル入出力の解説、多変量解析、ベイズ分析など、ベイズ分析のソフトPyStanとPyMC3の使い方を学びたい人におすすめの本です。

超初心者向けSPSS統計解析マニュアル 統計の基礎から多変量解析まで

「超初心者向けSPSS統計解析マニュアル 統計の基礎から多変量解析まで」は、統計解析の手法を知り，実際の解析結果を得るために，その足場となる知識のエッセンスを提供している本。

初心者の立場に立って，そこに解説のスタンスを置いてるので、SPSSについて詳しく解説されています。

SPSSをどう使うのか、またどう動かせばいいのかが簡潔に書かれいるので、少し慣れてきて分析の仕方を整理したい人などの人におすすめの本です。

Rによる多変量解析入門データ分析の実践と理論

「Rによる多変量解析入門データ分析の実践と理論」は、多変量解析手法の理論と実践をバランス良く書いている本。

割と細かく説明がされており、多変量解析の部分もモデルの理論の部分の説明など、現在データ解析業務について詳しく解説されています。

本書1冊で多変量解析手法を実務に応用できるまで習得できる内容になってるので、統計ソフトRを学びたい人におすすめの本です。

まとめ

今回は、「多変量解析・回帰分析のおすすめ入門本」について解説しました。

回帰分析など多変量解析を使いこなせるようになって、自分に有益な変数を見つけましょう。

では、また。