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目次

  • 第1章 ことはじめ
    • 1.1 回帰分析をはじめる前に
    • 1.2 尺度の水準
    • 1.3 ヒストグラムと平均
    • 1.4 分散・標準偏差・その他の代表値と散布度
    • 1.5 散布図・共分散・相関
    • 1.6 正規分布
    • 1.7 確率変数と期待値(その1)
    • 1.8 確率変数と期待値(その2)
    • 1.9 付録
  • 第2章 単回帰分析
    • 2.1 単回帰分析とは…30名分のピアソンデータ
    • 2.2 単回帰モデルと単回帰式
    • 2.3 切片と回帰係数の算出
    • 2.4 平方和の分解
    • 2.5 予測精度の評価
    • 2.6 回帰係数の検定
    • 2.7 信頼区間
    • 2.8 基準変数の予測区間
    • 2.9 アンスコムの数値例
    • 2.10 付録
  • 第3章 変数間の関係性を考慮した単回帰直線の当てはめ
    • 3.1 分散不均一・曲線相関
    • 3.2 標準化残差と残差分析
    • 3.3 分散安定化変換
    • 3.4 直線への変換
    • 3.5 Box−Cox変換
    • 3.6 打ち切りデータの回帰分析
    • 3.7 原点を通る回帰直線
    • 3.8 付録
  • 第4章 予測変数が2つの場合の回帰分析
    • 4.1 予測変数が2つの回帰式
    • 4.2 切片と偏回帰係数の算出
    • 4.3 重相関係数・決定係数
    • 4.4 偏回帰係数の検定
    • 4.5 偏回帰係数の信頼区間
    • 4.6 擬似相関・偏相関・部分相関
    • 4.7 間接効果
    • 4.8 係数の解釈
    • 4.9 回帰と因果の相違
    • 4.10 交互作用
    • 4.11 高次回帰
    • 4.12 付録
  • 第5章 重回帰分析(その1)
    • 5.1 多変量データと相関行列
    • 5.2 回帰式と回帰係数の推定
    • 5.3 誤差分散の推定
    • 5.4 重相関係数・決定係数
    • 5.5 全体の検定,個別の検定
    • 5.6 信頼区間と予測区間
    • 5.7 残差分析
    • 5.8 偏回帰プロット
    • 5.9 てこ比
    • 5.10 付録
  • 第6章 重回帰分析(その2)
    • 6.1 平方和の分解
    • 6.2 変数選択
    • 6.3 階層的重回帰分析
    • 6.4 ダミー変数を利用した回帰分析
    • 6.5 予測変数が直交する回帰分析
    • 6.6 共分散分析
    • 6.7 適用上の注意
    • 6.8 付録
  • 第7章 ロジスティック回帰分析
    • 7.1 基準変数が2値の回帰分析
    • 7.2 ロジスティック回帰モデルの図的理解
    • 7.3 ロジスティック回帰モデルによるハナニラの分析
    • 7.4 予測変数が2つの場合のロジスティック回帰モデル
    • 7.5 回帰係数の解釈
    • 7.6 ロジスティック回帰モデルの推定
    • 7.7 変数選択
    • 7.8 多項ロジットモデル
    • 7.9 付録
  • 第8章 ポアソン回帰分析
    • 8.1 計数データのための確率モデル
    • 8.2 ポアソン回帰モデル
    • 8.3 結果の解釈
    • 8.4 モデル評価
    • 8.5 過分散への対処
    • 8.6 付録
  • 第9章 階層線形モデル
    • 9.1 階層線形モデルとは
    • 9.2 最小モデル
    • 9.3 単回帰式のランダム切片・係数モデル
    • 9.4 重回帰の場合のランダム切片・係数モデル
    • 9.5 傾きを基準変数とするモデル
    • 9.6 付録