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多変量解析法
多変量解析法とは、3つ以上の変数間の関係を統計的に分析するさまざまな手法の総称です。
関心のある特性を他の特性から予測・分析する手法（回帰分析）や、多くの特性の間の関係性を簡潔に表現する手法（主成分分析、対応分析）、特性を使って現象間の親近性を計り現象を分類する手法（クラスター分析）、調査対象を群に分類する際に個々の対象がどの群に属するかを判定する手法（判別分析）、確率変数間の因果関係を視覚的に表現するグラフィカルモデリングなど、多くの手法が存在します。
多変量解析法は、1960年代以降、コンピュータの普及と統計解析ソフトの発展により、様々な分野でその活用が本格化しました。製造業における品質管理はもちろん、マーケティングにおけるデータマイニングや、生物情報データの解析におけるバイオインフォマティックスにおいても活用されています。今日では、パターン認識、情報圧縮などビッグデータ時代の共通基礎技術にも多変量解析法が活用されています。
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