多変量解析の基礎iv 因子分析(改訂版): 理論とrによる演習  ビッグデータという言葉に象徴されるように,データからの知識抽出技術が注目 <br>を集めています.本書はこの技術の基礎の基礎である多変量解析技術の中から因子 <br>分析を解説します.理論だけでなく,rを使って実際にデータ処理を体験できるよ <br>うにしています.また,単なるrのノウハウ書としないために,理論展開に沿って <br>データ解析を段階を踏んで体験できるように工夫しています. <br> rによる多変量解析の解説書は,あまた出版されています.例えば,因子分析は <br>fa()関数を使えば簡単に実行できます.多くの本がこのfa()関数の使い方を解説して <br>います.本書の特徴は,fa()関数の背景にある基礎理論を解説し,その展開に沿って <br>rによる演習を段階的に組んでいる点にあります. <br> <br> 目次は以下の通りです. <br> <br>1 はじめに <br> <br>2 fa() 関数による因子分析の実行例 <br> <br>3 因子数の決定法 <br> 3.1 スクリ-テスト <br> 3.2 ガットマン基準. <br> 3.3 smc 法 <br> 3.4 平行分析 <br> 3.5 因子の意味解釈による方法 <br> <br>4 因子分析のモデル <br> 4.1 データの形式 <br> 4.2 因子分析の目的 <br> 4.3 因子モデルの行列表現 <br> 4.4 因子モデルにおける仮定 <br> 4.5 モデルの簡略化 <br> 4.