これまでに研究に必要な統計の基礎的な話を紹介してきました。
その中では重回帰分析やロジスティック回帰分析などを扱いました。
これらは「多変量解析」とも呼ばれ、例えば「身長」という要素や「筋力」という要素、というように複数の要因がどれだけ影響を及ぼしているかを考えていくものです。
しかし、時々「データ解析の結果は出たけど、結果の指標の意味がいまいちわからずモヤっとする」といった声も聞きます。
これは、解析で行われている計算方法がブラックボックスになっているのが原因だと思われます。
実は多変量解析を分析する際に使用している計算方法が主に「線形代数」というものです。
そこで今回は、線形代数とはどのようなものなのか？多変量解析にどう使われているのか？といった概略をイメージできるように説明します。