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関連性データの解析法 多次元尺度構成法とクラスター分析法
対象間の関連性を表すデータを分析する方法として、データに潜む空間構造を描き出す多次元尺度構成法と、対象のかたまりの構造を抽出するクラスター分析法の2種類のアプローチを取り...
関連性データの解析法 多次元尺度構成法とクラスター分析法
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商品説明
対象間の関連性を表すデータを分析する方法として、データに潜む空間構造を描き出す多次元尺度構成法と、対象のかたまりの構造を抽出するクラスター分析法の2種類のアプローチを取り上げ、その代表的な方法について解説する。【「TRC MARC」の商品解説】
社会現象や心理現象を扱うさまざまな学問分野あるいは応用分野で、二者関係を示すデータは多種多様に存在し、それらを分析する需要は多い。二者間の類似性、混同率、連関性、心理的距離、社会的距離などを示すデータは、総称して関連性データと呼ばれる。関連性データの分析には、多次元尺度構成のアプローチと、クラスター分析のアプローチがある。
本書は多様な分野での教育、研究、実務、またソフトウェアの設計などに役立つものと期待される。各章には数値例と設問が準備され、理解を深める工夫がなされている。なお、前提とする知識は、線形代数と統計学の基礎である。【商品解説】
目次
- 第1章 関連性データと解析法の概要
- 1.1 はじめに
- 1.2 関連性データの収集と形式
- 1.3 多次元尺度構成とメトリック
- 1.4 クラスター分析とメトリック
- 1.5 尺度水準とデータ変換
- 1.6 多変量データからの関連性データの生成
- 1.7 多次元尺度の構成
- 1.8 分類とクラスタリング
- 1.9 設問
著者紹介
齋藤 堯幸
- 略歴
- 〈齋藤堯幸〉東京大学理学部卒業。東京工業大学名誉教授。工学博士。専攻は統計科学。
〈宿久洋〉九州大学大学院総合理工学研究科修士課程修了。同志社大学文化情報学部助教授。博士(工学)。
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