多変量解析 まとめ
多変量解析の現状と展望
http://www.jss.gr.jp/ja/journal/Vol22_jp/Vol22_P313.pdf
多変量解析へ の チ ャ レ ン ジ :現 状 と展望
CiNii 論文 - 多変量解析へのチャレンジ : 現状と展望
多変量 解析 へ の チ ャ レ ン ジ II:現状 と展 望
CiNii 論文 - 多変量解析へのチャレンジII : 現状と展望
多変量推定法
■ 多変量線形モデル
多変量分散分析モデル(MANOVA)
多変量共分散モデル(MANCOVA)
多変量回帰モデル
■ 多変量線形モデルの拡張
一般化MANOVAモデル
■ 次元推定と変量選択
判別分析
群内変動行列
群間変動行列
正準相関分析
正準相関変量
主成分分析
推測
検定
尤度比検定
■ 多変量非正規モデル
非正規連続型多変量分布
高次元小標本問題
一般に多変量推測法においては、標本の大きさが変量の次元より大であることが仮定されている。変量が多いと、この仮定が保証されない場合がある。
多変量回帰の逆推定
方向性データ解析
共分散構造および線形関係モデル
平均ベクトルと共分分散行列の推定
多変量データ解析
一般特異値分解
主成分分析
直行射影行列を用いた主成分分析
制約付き主成分分析(Constrained Principal Component Analysis)
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jbhmk1974/19/1/19_1_29/_pdf
一般主成分分析(Generalized Principal Component Analysis)
非計量主成分分析(non-metric Principal Component Analysis)
プリンシパルス(PRINCIPALS)
三次元以上の高次モーメントを利用した主成分分析
主成分分析の時系列データへの適用したMTV(Multivariate Variance Component Model)
多次元尺度法(Multi-Dimensional Scaling(MDS))
計量的MDS
非計量MDS
ヤングハウスホルダー変換
個人差MDS
最尤法に基づくMDS
非対称類似度行列に基づくMDSの方法
正準相関分析
部分正準相関(Part Canonical Correlation)
双偏正準相関(Bipartial Canonical Correlation)
因子分析
多重配列データの分析法
三相因子分析法
三相主成分分析
PARAFACモデル - SICE オンライン・ハンドブック
LSCAL
多重配列データの特異値分解
四相主成分分析
n重配列データのクロネッカー積による、多重配列データの表現
多重配列データのrankの定義方法について
多変量はずれ値
はずれ値検出:感度分析
射影追跡
その他
クラスター分析
多次元尺度法
多変量グラフ解析法
多変量グラフ解析法:探索的方法
多変量グラフ解析法:パス解析法
多変量ノンパラメトリック推測法
変量選択法
成長曲線モデル
ブートストラップ法
射影追跡
多変量ランダムモデル