「QC検定®１級、２級合格したいけど、多変量解析がわからない、解けない！」、など、困っていませんか？
こういう疑問に答えます。
本記事のテーマ
- ①多変量解析で困っていませんか？
- ➁問題集のメリット
- ➂内容の範囲
- ➃【問題集ご購入方法】
記事の信頼性
記事を書いている私は、QC検定®１級合格した後、さらにQCをすべて研究して究めました。
究めた結果、多変量解析がわかりましたので、問題集にしました！
①ＱＣ検定®と品質管理検定®は、一般財団法人日本規格協会の登録商標です。
➁このコンテンツは、一般財団法人日本規格協会の承認や推奨、その他の検討を受けたものではありません。
➂ＱＣプラネッツは、ＱＣ検定®と品質管理検定®の商標使用許可を受けています。
●リンクページ
①多変量解析困っていませんか？
多変量解析でよく困るところ
次の点で困っていませんか？
- たくさんの検査方法があり、暗記しても整理できない
- ＱＣ検定®対策はできても、実務に活かせない
- 多変量解析手法の数学が難しい、解き方が理解できない
- 大学の数学を駆使するから手が出ない
- 解析結果が出ても、それから何が言えるかがわからない
- 質的データ、量的データの違いがピンとこない
- Excelで解析できても何を解いているかがわからない
何を解いているか一言で言えますか？
①残差の最小化
➁逆に言えば情報抽出の最大化
です。
(ピンと来なければ本問題集を解きましょう)
多変量解析はデータサイエンス、ＡＩにも大事
多変量解析はQC（品質管理）にも大事ですが、
データサイエンス、ＡＩにも大事です。
多変量解析の問題集を今回作成しました！
➁問題集のメリット
本問題集を学ぶメリット
- 単回帰分析・重回帰分析から復習できる！
- 主成分分析、判別分析、因子分析、数量化○類はすべて自力で導出できる！
- 公式暗記不要なので、例えば「主成分分析＝固有値解」と条件反射的に覚えても何をやっているのかわからないってことがなくなる！
- 手法間の比較を演習するので、頭でしっかり整理できて習得できる！
- 多変量解析の目的をしっかり理解して解けるようになる！
- 高校数学ベースなので、安心して数学力が強化できる！
逆にデメリットは
- 勉強しないと習得できない
⇒それはしゃーない！ですよね(笑)
是非、ご購入いただきたいです。
次に、全問題の内容を紹介します！
➂内容の範囲
QCの「多変量解析」問題集の全問題を紹介！
４２題の問題内容と単元を紹介します！
どこが苦手かをチェックしながら各問を見ましょう。
第１章 回帰分析 単回帰分析・重回帰分析 の復習 (４題)
「ＱＣに必要な回帰分析が身につく問題集（単回帰分析＆重回帰分析）」 ４１題におさめた重要問題のうち、多変量解析で必要な重要な問題を復習します。
第２章 主成分分析 (１４題)
「主成分分析＝固有値解」という思い込みを捨ててほしいため、主成分分析の解法からじっくり演習します。主成分分析を自力で導出することで、手法の目的をしっかり学べます。
第３章 判別分析 (１１題)
線形判別関数やマハラノビス距離の使い方より、導出過程を学ぶ方が大事です。導出から丁寧に演習します。手法の意味を導出過程から理解し、判別分析の学習効果を高めていきます。
第４章 因子分析 (５題)
因子分析だけに、因子をどう抽出するかをベースに問題構成しています。計算が難しくなる因子分析をなるべく理解できるように演習していきます。
第５章 数量化分析 (８題)
数量化○類と分類方法と解法を暗記して頭が混乱していませんか？ 手法名より解析目的をしっかり理解しながら演習します。最後に多変量解析の目的を整理する問いを用意しています。
| 章 | 第 | 問題 |
| 1 | 1 | 単回帰分析の頻出問題 |
| 1 | 2 | 重回帰分析の回帰式の導出１ |
| 1 | 3 | 重回帰分析の回帰式の導出２ |
| 1 | 4 | 重回帰分析とハット行列 |
| 2 | 5 | 2 次元の主成分分析の導出（その１） |
| 2 | 6 | 2 次元の主成分分析の導出（その２） |
| 2 | 7 | 2 次元の主成分分析の頻出問題 |
| 2 | 8 | 2 次元の主成分分析と単回帰分析 |
| 2 | 9 | ３次元の主成分分析の導出 |
| 2 | 10 | m 次元の主成分分析の導出 |
| 2 | 11 | 3 次元の主成分分析 |
| 2 | 12 | ５次元の主成分分析 |
| 2 | 13 | 主成分分析の各変数の意味 |
| 2 | 14 | 主成分分析（重解がある場合） |
| 2 | 15 | 因子負荷量の導出 |
| 2 | 16 | 主成分方向の平方和と固有値が一致する理由 |
| 2 | 17 | 固有ベクトルが直交する理由がわかる |
| 2 | 18 | 固有値・固有ベクトル（平方和行列ｖｓ相関係数行列） |
| 3 | 19 | 線形判別関数に慣れる |
| 3 | 20 | 線形判別関数の平方和の分解 |
| 3 | 21 | 線形判別関数の導出１ 相関比 |
| 3 | 22 | 線形判別関数の導出２ ラグランジュの未定係数法 |
| 3 | 23 | 線形判別関数の導出(2 次元で3 群以上分割する場合 |
| 3 | 24 | マハラビノス距離の導出（その１） |
| 3 | 25 | マハラビノス距離の導出（その２） |
| 3 | 26 | マハラビノス距離の計算 |
| 3 | 27 | マハラビノス距離と相関係数の関係 |
| 3 | 28 | マハラビノス距離からの判別分析 |
| 3 | 29 | マハラビノス距離と線形判別関数からの判別分析 |
| 4 | 30 | 因子分析の1 因子モデルの導出 |
| 4 | 31 | 因子分析の1 因子モデルの計算 |
| 4 | 32 | 因子分析の2 因子モデルの導出 |
| 4 | 33 | 因子分析の2 因子モデルの計算 |
| 4 | 34 | 因子分析と主成分分析の違い |
| 5 | 35 | クラスター分析 |
| 5 | 36 | 数量化3 類 |
| 5 | 37 | 数量化4 類 |
| 5 | 38 | コレスポンデンス分析 |
| 5 | 39 | 数量化1 類と重回帰分析 |
| 5 | 40 | 数量化２類(ラグランジュの未定係数法) |
| 5 | 41 | 数量化２類 マハラビノス距離 |
| 5 | 42 | 多変量解析のまとめ |
５つの章に分けてしっかり解いていきましょう。
解説も充実!
丁寧な解説ページやQCプラネッツのブログ記事を活用してわかりやすく解けますので、ご安心ください。
是非、ご購入ください。
➃【問題集ご購入方法】
「QCプラネッツ」で検索ください。
本ブログでの販売
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PDF配布による拡散を防ぐため、アクセスのみ可とします。ご購入後、アクセス先をメールにて連絡いたします。
メルカリでの販売
「QCプラネッツ」で検索ください。
1500円/1冊
とさせていただきます。ご購入よろしくお願いいたします。
noteでの販売
電子販売もしています。こちらへアクセスください。
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【QC検定®1級,２級合格！】QCに必要な「多変量解析」問題集を発売します！ |
まとめ
「【QC検定®合格】「多変量解析」問題集を販売します」、ご購入よろしくお願いいたします。
- ①多変量解析で困っていませんか？
- ➁問題集のメリット
- ➂内容の範囲
- ➃【問題集ご購入方法】
