こんにちは、はやたす(@hayatasuuu )です。
多変量解析を学びたいけど、どの本を使って勉強したら良いんだろう…
そんな悩みを抱えていませんか？
いま多変量解析を勉強してるけど、いまいち近いできないから分かりやすい参考書が欲しいですよね。
そこで本記事では「 多変量解析の学習でおすすめの本５冊」を紹介していきます。
この記事を読み終えれば、自分のレベルに合った多変量解析の参考書が見つかりますよ！
はやたす大学時代は数学科で応用数学を学んでいて、現在データサイエンティストとして働いている僕が紹介しますね！
【厳選5冊】多変量解析の学習でおすすめの本【数学科出身が解説】
多変量解析でおすすめの本を紹介します。
「難易度順」に並んでいるので、上から読み進めていくと、そのまま学習手順になります。
多変量解析でおすすめの本① : 完全独習統計学入門
まず最初に読むべき本は、「完全独習 統計学入門」です。
こちら多変量解析の本ではないですが、統計学の基礎を学べるようになっています。
というのも、多変量解析を学ぶためには、基本的な統計学をおさえておく必要があるんですよね。
多変量解析は、統計学の知識がないと理解不能ですので、このタイミングで統計学の基礎を学んでおきましょう。
統計検定2級を受ける人が、よく使っている参考書ですね。
多変量解析でおすすめの本② : 多変量解析のはなし改訂版
統計学の基礎をおさえたら、「多変量解析のはなし」を使っていきましょう。
ポチップ
こちらは、具体例を交えつつ多変量解析を解説してくれるので、「統計学→多変量解析」の移行にピッタリの一冊です。
多変量解析を学んでいくと、どうしても数式が多くなってしまうので、いったん具体例でイメージを掴んでおくのが良いですね。
Amazonのレビューも、星5つになっていました！
多変量解析でおすすめの本③ : 多変量解析がわかる
さらに多変量解析を深掘りしていくなら「多変量解析がわかる」がおすすめ。
ポチップ
こちらの書籍は、多変量解析について広く浅く書かれている書籍になっています。
理論の深掘りはしませんが、基本的な数式については解説されていますね。
なので、「多変量解析の具体例 → 理論面の入り口」として使っていくのが良いですね。
多変量解析でおすすめの本④ : 多変量解析法入門
多変量解析法入門は、僕が数学科時代に「教科書」として指定されていた本です。
ポチップ
確率統計を専門にしている教授の知り合いだったそうで、大絶賛していました。笑
ただ、本当に内容も分かりやすくて、僕も良書だと感じましたね。だから紹介しているわけですが、、、。
具体例を交えつつ数式を紹介していくスタイルなので、かなり学習しやすいかと思います。
他の数学書と違って、数式の展開も丁寧ですよ(｀・ω・´)！
多変量解析でおすすめの本⑤ : カーネル多変量解析
最後におすすめするのが、「カーネル多変量解析」です。
ポチップ
こちらは、機械学習でよく使われているような多変量解析を学べます。
なので、「機械学習の実装は学習したんだけど、理論面はよく分かっていないんだよな…。」と感じている人に向いています。
なお、こちらは良書ではあるのですが、大学数学をおさえていないと難しいです…。
なかでも線形代数が必要になってきます。
線形代数に不安を感じている方は、このタイミングで合わせて学習していきましょう。
以下の記事でおすすめの本を紹介しています。
まとめ : さっそく多変量解析を学習しよう
というわけで、多変量解析の学習でおすすめの本を紹介してきました。
多変量解析は、これからもっと需要が伸びてくる学問分野だと感じるので、このタイミングで学習しておきましょう。
学習しないと損するかもしれませんが、学習したことによる損はありませんからね(｀・ω・´)！
統計学の基礎からおさえたい方は、以下の本から。
統計学がある程度わかっているなら、以下の本から。
ポチップ
さっそく勉強開始です🥳
