1.多次元尺度法
　1.1多次元尺度法とは
　　1.1.1距離と類似度
　　1.1.2計量MDS
　　1.1.3非計量MDS
　1.2数量化IV類
　　1.2.1 1次元での数量化
　　1.2.2 2次元での数量化
2.対応分析
　2.1対応分析とは
　　2.1.1クロス集計表についての解析
　　2.1.2単純対応分析
　　2.1.3多重対応分析
　2.2数量化III類
3.非線形回帰分析
　3.1非線形回帰モデルとは
　　3.1.1多項式モデル
　　3.1.2ロジスティックモデル
　　3.1.3一般化線形モデル
　3.2多項ロジットモデル
4.樹木モデル
　4.1決定木（分類木）と回帰木とは
　4.2回帰木
　4.3決定木
5.ニューラルネットワーク
　5.1ニューラルネットワークとは
　5.2ニューラルネットワークの実行例
6.アソシエーション分析
　6.1アソシエーション分析とは
　6.2アソシエーションルールと評価指標
　　6.2.1支持度・確信度・リフト値
　　6.2.2ルールのクラスタ分析
7.生存時間分析
　7.1生存時間分析とは
　7.2解析の方法
　　7.2.1データの打ち切り
　　7.2.2主要な故障（寿命）分布の種類
　7.3統計量の分布
　　7.3.1順序統計量の分布
　7.4寿命分布に基づく推定と検定
　　7.4.1代表的な寿命分布とその推定
　　7.4.2パラメトリックモデル
　　7.4.3ノンパラメトリックモデル
　　7.4.4セミパラメトリックモデル
8.潜在構造分析法
　8.1潜在構造分析とは
　8.2潜在クラス分析
　　8.2.1行列解法
　　8.2.2最尤法
　　8.2.3 EMアルゴリズムによる方法
　　8.2.4（一般化）最小2乗法
　8.3項目応答理論（IRT）
　　8.3.1プロビット（probit）型
　　8.3.2ロジスティック（logistic）型
　　8.3.3具体的な推定
9.時系列分析
　9.1時系列分析とは
　　9.1.1傾向変動
　　9.1.2季節変動
　　9.1.3循環変動
　　9.1.4不規則変動
　9.2変動の解析
　　9.2.1傾向変動Tの推定
　　9.2.2季節変動Sの推定
　　9.2.3連環比指数法
　　9.2.4循環変動Cの検出
　　9.2.5不規則変動Iの検討
　9.3確率過程との関連
　9.4代表的な時系列モデル
　9.5時系列分析における補足
10.ノンパラメトリック法
　10.1ノンパラメトリック法とは
　　10.1.1母集団が1つ（1標本）の場合
　　10.1.2母集団が2つ（2標本）の場合
　　10.1.3母集団がk(≧3)個（多標本）の場合
　10.2 1標本の場合
　　10.2.1対象とする分布が仮定された分布と同じかの検定
　　10.2.2位置と尺度をもつ場合に関する検定
　　10.2.3ランダム（無作為）性の検定
　　10.2.4独立性の検定
　10.3 2標本の場合
　　10.3.1独立な2標本のデータの場合
　　10.3.2対応のあるデータの場合
　10.4多標本の場合
　　10.4.1対応のないデータの場合の検定（独立なk標本の場合）
　　10.4.2対応のあるデータの場合の検定
　10.5母数の推定
　　10.5.1 1標本における位置母数の推定
　　10.5.2 2標本における位置母数の差の推定
　10.6補足
　　10.6.1順位に関係した分布
　　10.6.2その他
A.数値表
参考文献
索引