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多変量解析（たへんりょうかいせき、英語: multivariate analysis）は、多変量のデータの特徴を要約する方法のことである。データの要約により、データの特徴を単純化し、分析しやすくする。 当初は統計学の理論として生まれたが、コンピュータの発展とともに他の分野でも応用されるようになっていった。
機械学習 - 経験やデータを利用して自動的に改善するアルゴリズムの研究 多重線形主成分分析（英語版） - 主成分分析（PCA）を多直線的に拡張したもの 多重線形部分空間学習（英語版） - 次元削減のアプローチの一つ 多元データ解析（英語版） - データを多次元配列で表現し、大規模なデータを解析しようとする手法
で配信されているため、エリア外でも動画視聴が可能。 [脚注の使い方] ^ 例として2018年9月1日は土曜日であるが、開局35周年特別番組「開局35周年 大感謝祭 5時間ぶち抜き！ ガチ生SP」の中で生放送した。 ^ 2016年3月まで、テレビ愛知ではこの時間帯に 黒田有がMCをするたかじんNOマネーBLACKが放送されていた。
多変量チャート（英語版） ランチャート（英語版）（実行流れ図） パレート図 散布図（2D／3D） 幹葉図 平行座標（英語版） オッズ比 (en:英語版#Example) ターゲット射影追跡（英語版） ヒートマップ 棒グラフ 値変遷グラフ（ホライゾングラフ） PhenoPlot、チャー
(1)物事を分析して論理的に明らかにすること。 分析。
量が多い・こと（さま）。
アルゴリズム解析（アルゴリズムかいせき）とは、アルゴリズムの実行に必要とされるリソース（時間や記憶領域）量を見積もることである。多くのアルゴリズムは任意長の入力を受け付けるよう設計されている。アルゴリズムの「効率」や「複雑さ」は一般に、入力長からそのアルゴリズムを実行するのに必要なステップ数（時間複雑性）や記憶領域サイズ（空間複雑性）への関数として表される。
解析と対照的に、物理方程式を多様体上の座標の取り方に独立な形（英語版）で表すことができる。 物理学や工学における応力解析（英語版）、連続体力学、電磁気学、一般相対論など、テンソル解析は多くの実生活的な応用を持つ。 ベクトル解析 行列解析 リッチ計算法（英語版）* 曲線座標系におけるテンソル（英語版）
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