線形回帰や主成分分析など、多変量解析の様々手法の理論を学びたい方にオススメの書籍を紹介します。
線形回帰や一般化線形モデルについては下記を参照ください。
１．多変量解析概論 (統計ライブラリー)
塩谷 実(著)
こちらは線形回帰や主成分分析に始まり、判別分析や多重比較、相関分析等の幅広い内容が載っています。一つ一つ数学的な観点で詳細な説明が載っているので、読み応えがあり、本書で十分な理解が得られると思います。
（本記事の記載時には、amazonで新品は売っておらず中古のみ販売しているので、購入をご検討の方は早めに決断した方が良さそうです。）
２．意味がわかる多変量解析
石井 俊全(著)
こちらは（上記１と比較して）数学書に苦手意識がある方にオススメです。
もちろん数式は載っていますが、式展開の過程が細かく載っているので、読み手を置いてけぼりにさせない形になっています。（要は読みやすいです。）