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目次

多変量・統計解析の基礎 第2版

多変量・統計解析の基礎 第2版

  • 岡本 眞一(著)/ 新免 圭介(著)
  • 1.データのまとめ方
    • 1.1 統計解析の必要性
    • 1.2 データの中心的傾向とばらつき
    • 1.3 データの行列表示
    • 1.4 多変量解析
  • 2.行列とベクトル
    • 2.1 行列
    • 2.2 ベクトル
    • 2.3 行列の和と差
    • 2.4 行列の積
    • 2.5 単位行列と零行列
    • 2.6 転置行列
    • 2.7 行列の基本操作
    • 2.8 逆行列
    • 2.9 行列の階数
  • 3.行列式
    • 3.1 行列式とは
    • 3.2 行列式の性質
  • 4.固有値と固有ベクトル
    • 4.1 固有値とは
    • 4.2 固有値、固有ベクトルの求め方
    • 4.3 固有値と固有ベクトルの性質
  • 5.相関関係と相関係数
    • 5.1 相関係数
    • 5.2 共分散
    • 5.3 データの標準化
    • 5.4 データ行列と相関行列
    • 5.5 表計算ソフトによる相関係数の計算
  • 6.主成分分析
    • 6.1 主成分分析とは
    • 6.2 主成分の分散
    • 6.3 主成分の重み係数の求め方
    • 6.4 主成分の分散と固有値の関係
    • 6.5 主成分と個々の変数との相関係数
    • 6.6 主成分の幾何学的特徴
    • 6.7 主成分分析の応用例
  • 7.回帰分析
    • 7.1 回帰分析とは
    • 7.2 回帰直線の求め方
    • 7.3 回帰式の評価
    • 7.4 回帰式と相関係数
    • 7.5 回帰係数の意味と標準回帰係数
    • 7.6 行列計算による回帰分析
  • 8.重回帰分析
    • 8.1 重回帰分析とは
    • 8.2 重回帰式の求め方
    • 8.3 重回帰式の導出
    • 8.4 偏回帰係数の意味
    • 8.5 重回帰式の評価と重相関係数
    • 8.6 重回帰分析の応用例
  • 9.判別関数分析
    • 9.1 判別分析とは
    • 9.2 判別関数の求め方
    • 9.3 判別関数の幾何学的特徴
    • 9.4 判別関数の応用例
    • 9.5 経営分析への適用事例