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Rで学ぶ 多変量解析
長畑 秀和(著)
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- 「Rで学ぶ多変量解析」提供データ
※ 本書中で利用されているデータです。(2017年6月2日版)
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