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目次

一般化線形モデル

一般化線形モデル (統計解析スタンダード)

  • 汪 金芳(著)/ 国友 直人(編集)/ 竹村 彰通(編集)/ 岩崎 学(編集)
  • 1.一般化線形モデル
    • 1.1 一般化線形モデルの概要
    • 1.2 指数分布族
    • 1.3 最尤推定
    • 1.4 仮説検定
    • 1.5 一般化線形モデルの例
  • 2.線形モデル
    • 2.1 線形モデルと正規分布の仮定
    • 2.2 線形モデルの非ランダムな部分
    • 2.3 線形予測子の表記法
    • 2.4 パラメータの推定
    • 2.5 変数選択
    • 2.6 事例研究:スコットランド・ヒル・ランニング
  • 3.2値データの解析
    • 3.1 2項分布
    • 3.2 ロジスティック回帰モデル
    • 3.3 パラメータの最尤推定
    • 3.4 逸脱度
    • 3.5 スパースデータ
    • 3.6 過分散
    • 3.7 外挿
    • 3.8 事例研究1:異文化感受性データ
    • 3.9 事例研究2:客船タイタニックの遭難データ
  • 4.対数線形モデル
    • 4.1 ポアソン分布
    • 4.2 過分散
    • 4.3 漸近理論
    • 4.4 線形モデルと多項反応モデル
    • 4.5 多項反応モデル
    • 4.6 反応変数が多次元の場合
    • 4.7 擬似尤度
    • 4.8 事例研究1:衛星雄カブトガニ・データ
    • 4.9 事例研究2:国民医療費支出実態調査データ
    • 4.10 ゼロ過剰ポアソンモデル
  • 5.ベイズ流一般化線形モデル
    • 5.1 ベイズ推論の基本的考え方
    • 5.2 マルコフ連鎖モンテカルロ法
    • 5.3 de Finettiの定理と交換可能性
    • 5.4 ベイズ推論vs.頻度論
    • 5.5 ベイズ流モデル検査
    • 5.6 ベイズ流線形モデル
    • 5.7 Rを用いたベイズ流線形モデルの解析例
    • 5.8 ベイズ流一般化線形モデル
  • 6.事例研究:同時多感覚教授法の効果
    • 6.1 普遍的現象としてのリーディング障害
    • 6.2 同時多感覚教授法
    • 6.3 フロリダ州のある公立高校での研究
    • 6.4 基本統計量
    • 6.5 線形モデル
    • 6.6 主成分分析
    • 6.7 判別分析
    • 6.8 ロジスティック回帰分析