目次
Ｒによる多変量解析入門 データ分析の実践と理論
- 川端 一光（共著）／ 岩間 徳兼（共著）／ 鈴木 雅之（共著）
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第Ⅰ部 多変量解析入門
第1章 Ｒによる多変量データの基本的な統計処理
第2章 Rによるデータハンドリング
第Ⅱ部 量的変数の予測
第3章 どの要因が影響しているのかが知りたい①―重回帰分析―
第4章 どの要因が影響しているのかが知りたい②―階層的重回帰分析―
第5章 様々な集団から得られたデータを分析したい―マルチレベルモデル―
第6章 複雑な統計的仮説を統計モデルとして表したい① ―パス解析―
第Ⅲ部 尺度の分析
第7章 尺度を科学的に開発したい―探索的因子分析―
第8章 尺度を科学的に開発したい―確認的因子分析―
第9章 複雑な統計的仮説を統計モデルとして表したい② ―潜在変数を伴うパス解析―
第Ⅳ部 質的変数の予測
第10章 クロス集計表をもっと丁寧に分析したい―対数線形モデル―
第11章 質的結果を予測したい―ロジスティック回帰分析―
第Ⅴ部 個体と変数の分類
第12章 傾向が似ているものを分類したい―クラスタ―分析―
第13章 質的変数間の連関を視覚化したい―コレスポンデンス分析―
第Ⅵ部 多変量解析を使いこなす
第14章 多変量データのもつ情報を効率的に可視化したい
第15章 多変量解析手法を実践で生かすために
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