『多変量解析法入門』 - mrsekut-p

『多変量解析法入門』

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2001/4/3

棟近雅彦著

サイエンス社

大学の教科書として持っていたはずだが紛失したなmrsekut.icon

期待値 $ E(X)

分散 $ V(x)

共分散 $ C_{xy}

標準偏差 $ s_{xx}

偏差積和 $ S_{xy}

相関係数 $ r_{xy}

単回帰分析

重回帰分析

目次

1　多変量解析法とは

1.1　多変量データ

1.2　重回帰分析とは

1.3　数量化1類とは

1.4　判別分析とは

1.5　数量化2類とは

1.6　主成分分析とは

1.7　数量化3類とは

1.8　多次元尺度構成法とは

1.9　クラスター分析とは

2　統計的方法の基礎知識

2.1　データのまとめ方

2.2　確率分布

2.3　仮説検定と推定

練習問題

3　線形代数のまとめ

3.1　行列とベクトル

3.2　固有値と固有ベクトル

3.3　ベクトルによる微分

3.4　変数ベクトルによる期待値と分散・共分散

練習問題

4　単回帰分析

4.1　適用例と解析ストーリー

4.2　解析方法

4.3　行列とベクトルによる表現

練習問題

5　重回帰分析

5.1　適用例と解析ストーリー

5.2　説明変数が2個の場合の解析方法

5.3　説明変数がp個の場合の解析方法

5.4　行列とベクトルによる表現

練習問題

6　数量化1類

6.1　適用例と解析ストーリー

6.2　説明変数が1個の場合の解析方法

6.3　説明変数が2個以上の場合の解析方法

6.4　説明変数に量的変数と質的変数が混在する場合

練習問題

7　判別分析

7.1　適用例と解析ストーリー

7.2　変数が1個の場合の解析方法

7.3　変数が2個以上の場合の解析方法

7.4　行列とベクトルによる表現

練習問題

8　数量化2類

8.1　適用例と解析ストーリー

8.2　説明変数が1個の場合の解析方法

8.3　説明変数が2個以上の場合の解析方法

8.4　説明変数に量的変数と質的変数が混在する場合

9　主成分分析

9.1　適用例と解析ストーリー

9.2　説明変数が2個の場合の解析方法

9.3　説明変数がp個の場合の解析方法

9.4　行列とベクトルによる表現

10　数量化3類

10.1　適用例と解析ストーリー

10.2　数量化3類の基本的な考え方と解析方法

練習問題

11　多次元尺度構成法

11.1　適用例と解析ストーリー

11.2　非計量MDSの解析方法

11.3　計量MDSの考え方

練習問題

12　クラスター分析

12.1　適用例と解析ストーリー

12.2　変数が2個の場合のクラスター分析

12.3　変数がp個の場合のクラスター分析

12.4　クラスター間の距離

12.5　ウォード法

練習問題

13　その他の方法

13.1　パス解析

13.2　グラフィカルモデリング

13.3　因子分析

13.4　正準相関分析

13.5　多段層別分析

練習問題

練習問題の解答

付表\r

参考文献

索引