本稿は，Rによる多変量解析の体験学習用教材です． ビッグデータという言葉に象徴されるように，データからの知識抽出技術が注目を集めています．本書はこの技術の基礎の基礎である多変量解析技術を解説します．理論だけでなく，Rを使って実際にデータ処理を体験できるようにしています．また，単なるRのノウハウ書としないために，理論展開に沿ってデータ解析を段階を踏んで体験できるように工夫しています．
Rによる多変量解析の解説書は，あまた出版されています．例えば，回帰分析はlm()関数を使えば簡単に実行できます．多くの本がこのlm()関数の使い方を解説しています．本書の特徴は，lm()関数の背景にある基礎理論を解説し，その展開に沿ってRによる演習を段階的に組んでいる点にあります． 本書の読者に期待する前提知識は微分，ベクトル・行列の基礎（ベクトルの内積，行列のかけ算，転置，逆行列，固有値など）です．ベクトル・行列の微分が出てきますが，ハードルはそれほど高くないと思いますので，恐れることなく挑戦してください． 本書ではR 3.0.2 for Windowsを用います．このソフトウェアはhttp://cran.r-project.org/より無料でダウンロード・インストールすることができます．Windows版を前提にスクリプトの解説をしていますが，MacでRを使う場合でも，データファイル(csv ファイル）の読み込み時のフォルダ指定以外は，スクリプトを変更することなく実行できます．本稿の内容は以下の通りです．
(1) 回帰分析
(2) 主成分分析 (3) 判別分析 (4) 因子分析 (5) コレスポンデンス分析 (6) テンソル主成分分析いずれもRを用いて，体験しながら学習ができます．また，Rのスクリプトは本Webページからダウンロードできます．
なお，本稿の（１）～（４）の内容をまとめて「多変量解析の基礎 I （回帰分析)」，「多変量解析の基礎 Ⅱ （主成分分析)」，「多変量解析の基礎 Ⅲ （判別分析)」，「多変量解析の基礎 Ⅳ（因子分析)」 と題してアマゾンよりkindle版として出版しています．
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古橋 武
名古屋大学大学院工学研究科
情報・通信工学専攻
Email: furuhashi at nuee.nagoya-u.ac.jp