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電子書籍

多変量解析の展開-隠れた構造と因果を推理する

多変量解析の展開-隠れた構造と因果を推理する

  • 甘利俊一著/ 狩野裕著/ 佐藤俊哉著/ 松山裕著/ 竹内啓著/ 石黒真木夫著
    第I部 独立成分分析とその周辺 甘利俊一

    目次

    1 信号の混合と分離独立成分分析の枠組み

    2 問題の定式化

    3 独立成分分析,主成分分析,因子分析

    4 確率変数の従属性コスト関数

    5 最急降下学習法

    6 自然勾配学習法

    7 独立成分分析における最急降下学習

    8 推定関数と学習アルゴリズム

    9 独立成分の逐次的抽出

    10 信号の時間相関を利用する方法

    11 時間的な混合とデコンボリューション

    12 画像の分解と独立成分解析

    参考文献

    第II部 構造方程式モデリング,因果推論,そして非正規性 狩野裕

    目次

    1 因果推論何が問題か

    2 検証的因果推論パス解析

    3 探索的因果推論共分散選択

    4 構造方程式モデリング

    5 因果の大きさを正確に測定する

    6 因果の方向を同定する

    7 回帰分析の役割

    8 非正規性の問題

    9 構造方程式モデリングの役割まとめに代えて

    参考文献

    第III部 疫学・臨床研究における因果推論 佐藤俊哉・松山裕

    目次

    1 因果を探る

    2 因果モデル

    3 因果グラフ

    4 因果パラメータの推定

    5 因果は巡る

    参考文献

    補論A 分布の非正規性の利用 竹内啓

    補論B 多次元AR モデルと因果関係 石黒真木夫

    索引