目次
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
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