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目次

  • 第1章 多変量データのしくみ
    • 1.1 多変量データとその解析
    • 1.2 コンピュータによるデータの表現
    • 1.3 尺度水準のはなし
    • 1.4 データの相と元
  • 第2章 多変量解析の全体像
    • 2.1 全ての手がかりは“共変動”にあり
    • 2.2 共変関係を考える-因果関係と相関関係-
    • 2.3 図解・多変量解析モデル
  • 第3章 データの特徴を数字で表す
    • 3.1 記号に慣れておこう
    • 3.2 情報の数値化
  • 第4章 共変動と相関係数
    • 4.1 とても大事な標準偏差
    • 4.2 単位を整えた共変動-相関係数-
    • 4.3 相関係数とデータの散布図
  • 第5章 回帰分析による予測方程式
    • 5.1 回帰分析で知りたいこと
    • 5.2 わかっている対応関係とわからない係数
    • 5.3 最小二乗基準による特定
  • 第6章 回帰係数の算出
    • 6.1 最小二乗法の展開
    • 6.2 回帰分祈のための数学的基礎-微分-
    • 6.3 連立する微分-偏微分-
  • 第7章 回帰分析の特徴
    • 7.1 実際に目で見て確認しておこう
    • 7.2 平均値にまつわる諸特徴
    • 7.3 共分散に関するエトセトラ
  • 第8章 回帰分析の実際
    • 8.1 重回帰分析
    • 8.2 回帰分析をしてみよう
    • 8.3 使用上の注意といくつかのテクニック
  • 第9章 因子分析によるデータの要約
    • 9.1 因子分析の目的
    • 9.2 絵で見てわかる因子分析
    • 9.3 因子分析モデルの代数的表現
  • 第10章 ベクトルと行列の基礎知識
    • 10.1 ベクトルと行列の直観的理解
    • 10.2 ベクトルと行列の真面目な解説
    • 10.3 行列の四則演算
  • 第11章 データを要約するひみつ
    • 11.1 データの行列表現
    • 11.2 因子分析と固有値分解
    • 11.3 因子分析モデルの行列的表現
  • 第12章 因子分析の実際
    • 12.1 因子分析をしてみよう
    • 12.2 因子分祈の流れ
  • 第13章 因子分析をより深く知ろう
    • 13.1 共通性の推定のはなし
    • 13.2 因子軸の回転のはなし
    • 13.3 因子分析の実際の流れ
  • 第14章 その他の多変量解析 PartⅠ
    • 14.1 共分散を用いたその他のモデル
    • 14.2 共分散を用いた究極のモデル
  • 第15章 その他の多変量解析 PartⅡ
    • 15.1 共分散を用いないモデル
    • 15.2 数量化Ⅰ類とⅡ類
    • 15.3 数量化Ⅲ類とⅣ類