本書は、多次元データ解析法に関する基礎的な考え方を解説し、同時にその理論とデータ分析の方法について述べたものである。さらに、データ解析環境であるR言語でのこれらの手法の使い方を解説している。本書の対象となる読者は、データ解析の基礎を学ぼうとするすべての方々である。
取り上げたデータ解析法は、線形回帰モデル、判別分析法、ロジスティック回帰モデル、主成分分析法、対応分析法、因子分析法、正準相関分析法、多次元尺度法、クラスター分析法である。基本的なデータの扱い方、R言語の基礎事項を確認してから本編に入っている。本書はこのシリーズの中では最も基本的な手法を扱い、これらの手法をしっかり身につけるために、丁寧な解説をしている。
第1章　統計学の基礎的事項

第2章　Rの基礎的コマンド

第3章　線形回帰モデル

第4章　判別分析法

第5章　ロジスティック回帰モデル

第6章　主成分分析法

第7章　対応分析法

第8章　因子分析法

第9章　正準相関分析法

第10章　多次元尺度法

第11章　クラスター分析法

付録A　行列の基本演算