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多変量解析概観

統計検定準一級対策中ですが、過去に出題された多変量解析分野についてまとめとして記載いたします。

主成分分析
2017年と2015年ですでに2回出題されており、内容はまんべんなく出題されています。
固有値
・寄与率
・主成分負荷量
・スクリープロット
いずれの内容が出ても記述する能力が求められると感じております。

共分散構造分析と因子分析
準一級では出題実績が無いものの、1級では2017年、2016年、2015年と3年連続で出題されていることから、
そろそろ準一級でも出題される可能性はあります。
・直交因子モデルでの、変数間の相関行列
・バリマックス回転/プロマックス回転
くらいは出そうな気はします。

判別分析
判別分析に関しては2016年と例題集で出題がありますが、いずれもSVMカーネルSVM,ランダムフォレストといった機械学習の範囲
と絡めた出題がされているため(これって出題範囲なの?)他の判別手法も理解する必要があります。
・holdout/cross-varidationについて
・それぞれの判別関数の違い

クラスター分析
準1級では2017年に出題があります。1級では10×10の距離行列から最短距離法と最長距離法を用いてデンドログラムを記載させる問題が出ましたが、
準1級レベルであれば時間の制限上5×5くらいが限界ではないかと感じています
・最短距離法
・最長距離法
・ウォード法

次回からは因子分析について記載していきます。