【無料で読める】データ分析 ～ 多変量解析入門、はじめの半歩（R言語） ～：年代記3

本講座は多変量解析という難儀な道から、石ころを取り除いて歩きやすくしたものである（初心者用講義）。
しかし、学問の厳しさは石ころに有るのでは？ゆえに、本講座を受講したあとは必ず類書を読んでほしい。

*Rの入門講座ではないため、基本的にRの解説はない。

（学習用データ：要コピペ）
-単回帰分析
lunch,tea
20,50
10,30
30,90
35,70
10,20
15,15
25,30
5,10
10,20
20,40
30,50
-重回帰分析
lunch,sweets,tea
20,20,50
10,15,30
30,55,90
35,35,70
10,15,20
15,25,15
25,15,30
5,20,10
10,30,20
20,35,40
30,40,50
-主成分分析
suger,juicy,fragrance
75,56,48
73,55,62
75,56,41
83,66,47
76,64,48
80,70,56
77,59,52
85,64,56
78,64,52

（主成分分析）
-関数を利用
01|#csvデータ読み込み
02|data<-read.csv(“data.csv”,encoding=”UTF-8″,header=T )
03|
04|#関数実行
05|res <- prcomp( data , scale = T )
06|
07|print ( res )

-実装
01|#csvデータ読み込み
02|data<-read.csv(“data.csv”,encoding=”UTF-8″,header=T )
03|
04|#相関行列
05|A <- cor ( data )
06|
07|#固有ベクトル
08|print ( eigen ( A ) )

-公式導出:非難が殺到する前に掲載する
総合点 = a×甘さ + b×水分
#偏差を求める
( a×甘さ + b×水分 ) – ( a×甘さ平均 + b×水分平均 )
#偏差平方
( ( a×甘さ + b×水分 ) – ( a×甘さ平均 + b×水分平均 ) )