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統計ライブラリー 多変量データ解析入門
杉山 高一(著)
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内容紹介
数学的素養がまったくなくても多変量解析が理解できるように,むずかしい数式,記号を一切用いないで懇切丁寧に解説されたユニークな入門書。〔内容〕相関係数/主成分分析/判別分析/重回帰分析/付録:無作為抽出・正規分布の基礎知識
編集部から
目次
1. 相関係数
1.1 成績データの相関係数
1.2 手のデータの相関係数
1.3 相関係数の安定性
1.4 分散と共分散について
2. 主成分分析
2.1 主成分分析とは
2.2 分散共分散行列による主成分分析――手のデータ
2.3 相関行列による主成分分析(1)――成績のデータ
2.4 相関行列による主成分分析(2)――被服のデータ
2.5 因子負荷量――漢字テストの分析
2.6 主成分軸の回転
2.7 歯の咬耗度に基づく主成分分析
2.8 固有根の信頼区間
2.9 固有ベクトルの信頼性
3. 判別分析
3.1 判別分析とは
3.2 マハラノビスの距離
3.3 判別分析の考え方
3.4 2変量の判別分析――歯のデータ
3.5 多変量の判別分析――筆跡鑑定のデータ
3.6 変数選択による判別分析(1)――被服のデータ
3.7 変数選択による判別分析(2)――被服のデータ
3.8 線形判別分析の頑健性
3.9 変数選択の基準値
4. 重回帰分析
4.1 重回帰式とは
4.2 1変数の場合の回帰式――新生児のデータ
4.3 多変数の重回帰分析
4.4 残差分散,重相関係数――消費支出のデータ
4.5 偏回帰係数の信頼区間――消費支出のデータ
4.6 ダービン・ワトソン統計量
4.7 多重共線性
4.8 説明変数の選択――歯の咬耗度のデータ
4.9 変数選択の基準値
5. 付 録
5.1 無作為抽出・正規分布の基礎知識
5.2 付表
5.3 データ
5.4 付図
6. 文 献
7. 索 引