メモ。
主成分分析
多次元からなる説明変数行列の次元の圧縮。
主成分に対しての説明変数のウエイトなんかもわかる。
主成分は総合的な評価。第2成分は主成分と直交する線。第2成分のあたりまで求めるのが一般的らしい。
重回帰分析に近いのかな。と思ったけど、"主成分分析 重回帰分析 違い"とかでググると色々でてくる。
因子分析
因子分析は背後に潜む共通因子(目的変数)に対して、各説明変数のウエイトを求め、データのクラスタリングに利用したりする。
5教科の成績で、国語、社会、英語は"文系"という目的変数に作用して、理科、数学は"理系"に作用する。とすると、この人は理系だとか文系だとか推測できる分析。な感じだと思う。
