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Rで多変量解析（一般化線形モデル）〜タイタニックのデータも分析しました〜 - Issei’s Analysis 〜おとうさんの解析日記〜
今回は多変量解析についてです。その前にそもそもですが、「多変量解析」という言葉は様々な意味で使えるので、なるべく使うのを止めましょう。私が経験してきた中で、このような意味で使われていました。重回帰、一般線形モデル一般化線形モデル変数選択（ステップワイズ法）変数縮小（主成分分析） どの手法も目的がまったく違っています。「多変量解析をやりたいのですが、、、」と相談されると、こちらとしては「多変量解析」が何を意味するのかを探るところから始めます。 具体的には、解析手法はこのように使い分けます。何かの結果変数を説明するモデルを作る→重回帰同じ目的で説明変数が連続値以外→一般化線形モデル（GLIM、ぐりむと発音） 実は「重回帰」も「GLIM」もほとんど同じ意味ですが、ニュアンスとして重回帰は一般線形モデル（GLM、じーえるえむ）を指す事が多いです。正確には「重回帰」は「単回帰」と対になる言葉で、説明
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