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目次

Rで学ぶ多変量解析

Rで学ぶ多変量解析

  • 兼子 毅(著)
  • 第1章 クラスター分析
    • 1.1 クラスター分析の目的
    • 1.2 クラスター分析の手順
    • 1.3 距離の定義
    • 1.4 クラスター間の距離の定義
    • 1.5 Rを利用した解析
    • 1.6 Rによる解析例
    • 1.7 クラスターの特徴
    • 1.8 ウォード法
    • 1.9 K−Means法
    • 1.10 クラスター分析のまとめ
  • 第2章 主成分分析
    • 2.1 主成分分析の目的
    • 2.2 主成分分析の例示−なぜ固有値問題になるのか
    • 2.3 主成分の性質
    • 2.4 データの基準化
    • 2.5 因子負荷量
    • 2.6 主成分得点
    • 2.7 寄与率
    • 2.8 Rによる解析例
    • 2.9 主成分分析のまとめ
    • 第2章補足 2次形式と固有値
  • 第3章 因子分析
    • 3.1 因子分析の目的
    • 3.2 因子分祈の歴史的背景
    • 3.3 因子負荷量の推定
    • 3.4 因子得点の推定方法
    • 3.5 主成分分析と因子分析の違い
    • 3.6 因子軸の回転
    • 3.7 Rによる解析例
    • 3.8 因子分析のまとめ
  • 第4章 数量化Ⅲ類
    • 4.1 数量化Ⅲ類の目的
    • 4.2 数量化Ⅲ類の例
    • 4.3 数量化Ⅲ類の考え方
    • 4.4 数量化Ⅲ類が取り扱う行列の意味
    • 4.5 Rによる解析例
    • 4.6 数量化Ⅲ類のまとめ
  • 第5章 正準相関分析
    • 5.1 正準相関分折の目的
    • 5.2 正準相関分析の例
    • 5.3 正準変量の性質
    • 5.4 Rによる解析例
    • 5.5 正準相関分折のまとめ
  • 第6章 重回帰分析(その1)
    • 6.1 重回帰分析の目的
    • 6.2 単回帰分析
    • 6.3 平方和の分解
    • 6.4 Rによる解析例
  • 第7章 重回帰分析(その2)
    • 7.1 単回帰分析を多変量に拡張
    • 7.2 重相関係数と寄与率(決定係数)
    • 7.3 重回帰分析の係数の意味
    • 7.4 説明変数がp個あるときの重回帰分析
  • 第8章 重回帰分析(その3)
    • 8.1 説明変数の追加および削除
    • 8.2 自由度調整済み寄与率
    • 8.3 多重共線性
    • 8.4 ダミー変数(定義変数)モデル
  • 第9章 重回帰分析(その4)
    • 9.1 重回帰モデル
    • 9.2 重回帰モデルに関する検定
    • 9.3 予測誤差
    • 9.4 変数選択
    • 9.5 Rによる解析例
  • 第10章 重回帰分析(その5)
    • 10.1 回帰診断
    • 10.2 残差の分布について
    • 10.3 残差のヒストグラム
    • 10.4 残差の時系列プロット
    • 10.5 残差と目的変数・説明変数との散布図
    • 10.6 偏回帰プロット
    • 10.7 回帰分析に大きな影響を与える観測値
    • 10.8 重回帰分析のまとめ
  • 第11章 判別分析
    • 11.1 判別分折の目的
    • 11.2 判別分析の例−1変数・2群判別の場合
    • 11.3 2群判別分析の多変数への拡張
    • 11.4 2群判別における判別関数
    • 11.5 誤判別
    • 11.6 変数選択
    • 11.7 判別分析のまとめ