判別分析の判断基準は，対象となる状況によって変わる．

判別分析の判断基準は，特に検討する必要はない．

判別分析の判断基準は，通常50％が用いられる．

判別分析の判断基準は，通常30％が用いられる．

群内変動が小，群間変動が小が，判別に適している．

群内変動が小，群間変動が大が，判別に適している．

群内変動が大，群間変動が小が，判別に適している．

群内変動が大，群間変動が大が，判別に適している．

各群のばらつきが小さいほど，どちらに属するか精度よく判別できる可能性がある

群間のばらつきに差がある方が判別に有用である．

群間の平均値に差がある方が判別に有用である．

判別分析は，群間平方和と群内平方和の比を利用してて，パラメータを決定している．

判別分析の目的変数は，質的変数である．

判別分析の目的変数として，性別を使うことができる．

判別変数の説明変数は，質的変数である．

判別分析の目的変数として，量的変数を使わない．

重回帰分析の結果の可視化は容易ではない．

身長と腹囲と胸囲から体重を予測する式は，重回帰分析である．

重回帰分析では，説明変数の係数を「偏回帰係数」という．

重回帰分析は1つの説明変数を複数の目的変数で予測しようというものである．

単回帰分析では，目的変数に対して1つの説明変数を用いる．

最小二乗法を用いると，回帰式の係数を求めることができる．

回帰分析を用いることでコンビニの一日の売上を予測，説明することができる．

身長を体重から予測したい場合，身長を説明変数，体重を目的変数とする．

決定係数は説明変数の数が増えるほど1に近づくという性質を持っている．

決定係数はデータに対する，推定された回帰式の当てはまりの良さ（度合い）を表す．

1に近いほど，回帰式が実際のデータに当てはまっていることを表す．

決定係数は一般に

残差は，実データと予測値の差である．

残差の総和は0になる．

残差は，通常は1つの値に定まる．

残差は正規分布の従うのが理想である．

ツリーマップは，画面を隙間なく使うため，多くの情報を埋め込むことができる

ツリーマップは，縦軸と横軸に別々の量をとり，そのデータが指し示すところに点を打った（プロットした）グラフである．

ツリーマップは，全体に占める割合を示しており，数が膨大になっても分かりやすい．

ツリーマップは，1つの帯を100％として，項目の構成比を，帯を分割した長方形の面積で表示したグラフであり，帯を並べることで，項目の構成比の変化の確認が可能である．

折れ線グラフは，複数のグラフを比較するときには目盛りを合わせるべきである．

折れ線グラフは，グラフの傾きから変化の大きさを読み取れる．

折れ線グラフは，データの増減の可視化に適している．

折れ線グラフは，縦軸は0から始める必要がある．

折れ線グラフは，時系列などの連続的な変化を可視化するために用いるグラフである．