Rで学ぶ 多変量解析

長畑 秀和(著)

長畑 秀和(著)

定価 4,180 円(本体 3,800 円+税)

B5判/224ページ
刊行日:2017年05月25日
ISBN:978-4-254-12226-8 C3041

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内容紹介

多変量(多次元)かつ大量のデータ処理手法を,R(Rコマンダー)を用いた実践を通して身につける。独習にも対応。〔内容〕相関分析・単回帰分析/重回帰分析/判別分析/主成分分析/因子分析/正準相関分析/クラスター分析

編集部から

目次

はしがき
凡例(記号など)
1 導入
 1.1 多変量解析法とは
  1.1.1 サンプリングとサンプル
  1.1.2 測定とデータ
  1.1.3 多変量解析法(処理・加工の1手法) と情報
 1.2 多変量解析法の分類
  1.2.1 目的変数と説明変数
  1.2.2 手法の分類
 1.3 データのまとめ方
  1.3.1 データのベクトル・行列表現
  1.3.2 行列の固有値と固有ベクトル
  1.3.3 基本的な統計量と合成変量
  1.3.4 その他
  1.3.5 基本となる分布
2 相関分析と単回帰分析
 2.1 相関分析とは
 2.2 相関係数に関する検定と推定
  2.2.1 2次元正規分布における相関
  2.2.2 相関表からの相関係数
  2.2.3 クロス集計(分割表) での相関
 2.3 回帰分析とは
 2.4 単回帰分析
  2.4.1 繰返しがない場合
  2.4.2 繰返しのある単回帰分析
  2.4.3 データの変換・保存など
3 重回帰分析
 3.1 重回帰モデル
 3.2 あてはまりの良さ
 3.3 回帰に関する検定と推定
 3.4 回帰診断
 3.5 説明変数の選択
 3.6 数量化I 類
  3.6.1 モデルの設定
  3.6.2 カテゴリースコア{ajk} の推定
  3.6.3 カテゴリースコアの規準化
  3.6.4 範囲,偏相関係数
 3.7 補足
4 判別分析
 4.1 判別分析とは
 4.2 判別方法
  4.2.1 判別方式1
  4.2.2 判別方式2
  4.2.3 判別方式3
  4.2.4 重判別分析
 4.3 交差検証法による判別分析の評価
 4.4 具体的な例への判別分析の適用
 4.5 数量化II 類
  4.5.1 モデルの設定
  4.5.2 カテゴリースコア{ajk} の推定
  4.5.3 カテゴリースコアの規準化
  4.5.4 範囲,偏相関係数
5 主成分分析
 5.1 主成分分析とは
 5.2 主成分の導出基準
 5.3 主成分の導出と実際計算
  5.3.1 方式1
  5.3.2 方式2
  5.3.3 分散行列による主成分分析の例
  5.3.4 相関行列による主成分分析の例
6 因子分析
 6.1 因子分析とは
 6.2 因子数の決定
 6.3 因子負荷量の推定
  6.3.1 分布(形) を仮定しない場合
  6.3.2 分布(形) を仮定しての方法
 6.4 因子軸の回転と解釈
  6.4.1 直交回転
  6.4.2 斜交回転
 6.5 因子得点
 6.6 実際の計算例
7 正準相関分析
 7.1 正準相関分析とは
 7.2 正準相関分析の適用
8 クラスター分析
 8.1 クラスター分析とは
 8.2 個体間・変量間の距離(非類似度),類似度の定義
  8.2.1 個体間の非類似度(距離) の定義
  8.2.2 変量間の類似度の定義
 8.3 階層的なクラスター分析の方法
 8.4 非階層的な手法
参考文献
索引

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