多変量解析の独習にチャレンジします。【競馬予想で多変量解析を学ぶ】
2022年はごまかした。
2022年6月に一念発起して「ビジネス数学検定2級」に挑戦し、合格いたしました。
2018年3月に再受験生生活にピリオドを打ってから、数学検定準1級の受検や合格を目指していましたが、
あれやこれや目まぐるしい変化があって、目標はいまだ果たせないままでいます。
さすがにそういう状態が心苦しいので、まずは、懸案だった「ビジネス数学検定」合格から取り組もう。
と思ったのですが、これはこれで結構学ぶところは多かったですね。
ビジネス数学検定2級で扱う数学の内容は、
数学検定準1級よりは楽だったのは間違いないのですが、
だからといって、まったく気軽に取り組めるようなものでもありませんでした。
これについては、記事を書いておりますので、よかったらお読みください。
https://makelemonadejp.com/challenge-business-mathmatics-gra...
Lukia
どうする？2023年
さて、書きたかったのは、改めての「ビジネス数学検定2級合格しました」報告ではなく、
2023年はどんな数学に取り組むか。ということです。
再出発として、数学検定準1級に取り組む。というのは、ほぼ毎年のように考えているところなのですが、
興味関心が湧く数学が、ちょっと変わってきているんですよね。
数学検定よりは、高校数学の問題を解くほうが楽しいと感じますし、
数学検定に向けての勉強というよりは、
これまで学んだ数学を生かして、データ分析や統計などをやってみたいな。と。
Lukia
それらが自分にできるかどうか、相性がいいかどうかを確かめてみたいんですよね。
おもしろそうな本を買いました。
そんなとき、おもしろい本を買いました。
小口定男著 『多変量解析による統計的馬券戦略 重回帰分析, 判別分析, AID分析の入門書 』です。
競馬予想✕データ分析（数学）って組み合わせ、おもしろいと思いませんか？
2023年は、この本をメインに使って、「多変量解析」を独習してみようと思います。
著書のおしらせ
2023年7月11日に 『重回帰分析を知った30日後、競馬予想デビューしてみた。』 をKDP出版いたしました。
この本は、「重回帰分析」を学んだ段階で、
実生活にいろいろと活かせた私自身の体験や感動から生まれた本です。
多くの専門家は、さまざまな「多変量解析」の手法を紹介・解説して一冊の本にまとめあげていますが、
私の本で扱うのは、多変量解析の初歩にあたる「重回帰分析」に限定しています。
ですから、将来専門家を目指すような方には、不足が多いと思います。
しかし、「重回帰分析」を学んだだけでも、
学んだ人のニーズに合わせて、さまざまな「予測」が可能になります。
この体験が、さらに「多変量解析」そのものへの興味・関心を深め、
データ分析を通じて、論理的に最適解を求める姿勢が育めると考えています。
著作としては拙い部分もあるのですが、
「多変量解析の入門書」の入門書のような位置づけとしてお読みいただければ幸いです。
あなたには、以下のような体験はありませんか。
「長年の経験やカンからまちがいはないものの、根拠としては弱いような気がして、強く主張できなかった」
「法則性や傾向があることはわかっているけれど、要因が複数あるため、どれが決め手になるのかつかみ切れず、もやもやした」
「自分や他者が決断を下すとき、現実味のある数値を用いて、その先に起こることが示されていれば、積極的にスピーディーに決断できるのにとじれったい思いをした」これらのお悩み、「多変量解析」で解決できるかもしれません。
本書では、「多変量解析」の中でも「予測」のデータ分析手法である「単回帰分析」と「重回帰分析」を御紹介します。
しかも、Googleスプレッドシートとアドオン「XLMiner Analysis ToolPak」を用いますので、
未経験の方、専門外の方でも簡単に重回帰分析が行えます。本書は、「多変量解析の入門書」の入門書のような位置づけをめざしていますので、
以下のようなことに力を入れています。
重回帰分析を行うにあたり、どんな種類のデータを用いるべきかをていねいに示す。
単回帰分析について数学的な解説（紹介レベル）
架空の4人家族の話を通じて、回帰分析の理解やアドオンのすごさをお伝えする。
著者 新が 重回帰分析を競馬予想に用いた体験や反省点を示す。私自身は、重回帰分析を独習するのに30日かかりましたが、
この本は、私が独習するにあたり、
（こんな本があったらもう少し早く重回帰分析デビューできたのに）と思って書きました。ですから、本書には、読後数時間で重回帰分析デビューできるように、知っておくべき事柄を盛り込んでいます。
全ての事象には 原因や要因、きっかけとよばれることがらがあり、
また導かれた結果には複数の要因がからんでいることがあります。重回帰分析を行うことによって、ある条件を満たした数値によって表された「要因と思われるもの」と、「結果となるもの」の間の関係性の有無やその程度が明らかにできます。
原因と結果は、どんな人の人生にも生活にも必ず存在するものです。
「データ分析なんて、自分の人生に関わりがないだろう」と思っていらっしゃるあなたにこそ読んでほしいと思います。
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