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全体観をつかむ多変量解析

タイトル
全体観をつかむ多変量解析
ISBN/JAN
9784320114838
著者
吉田 耕作
出版社
共立出版
発売日
2023/05/08
商品説明
現在、統計的なデータ分析が非常に重要だということは新聞、テレビ、インターネット等のニュース媒体で盛んに叫ばれているが、統計学は理系科目であり、多変量解析の書籍もほとんどが理系出身者によって書かれている。つまり、文系出身者の多い経営・マネジメント層にとって、多変量解析はなかなかとっつきにくい分野になってしまっている。本書は文系出身である筆者による多変量解析の入門書であり、同じ文系出身の方々にとって、学びへのハードルを下げる目的で書かれている。数学に苦手意識を持つ人がどこでつまずくかをよく理解した筆者の強みを存分に生かし、重回帰、一般化線形モデルについて説明し、さらにクラスター分析、主成分分析、因子分析を紹介する。本書を読むことで、経営・マネジメントのために必要となる全体観をつかみとるための分析力を養うことができる。AI・ビッグデータ時代を生き抜くための必携書であり、『直感的統計学』（日経BP社刊）待望の続刊！目次第1章　回帰分析（I）1.1 はじめに1.2 散布図1.3 回帰方程式1.4 回帰線のまわりの標準誤差1.5 相関係数第2章　回帰分析（II）2.1 はじめに2.2 軸の平行移動2.3 1つの軸の中心化2.4 2つの軸の中心化2.5 回帰モデル2.6 回帰直線の有意性に関するFテスト2.7 中心化したデータのためのショートカット法2.8 ユニバースの回帰係数に関する推定第3章　重回帰分析3.1 重回帰方程式3.2 重回帰モデル全体に関する推定3.3 単相関と偏相関3.4 個々の回帰係数に関する推定3.5 第2の説明変数の選択3.6 段階的な回帰モデル形成プロセス第4章　基礎数学4.1 行列4.2 加法4.3 減法4.4 乗法4.5 単位行列4.6 逆行列4.7 行列を使って連立方程式を解く方法4.8 ガウス・ジョーダン法4.9 クラメルの公式4.10 微分第5章　一般化線形モデル5.1 はじめに5.2 説明変数が1つのときの回帰分析5.3 説明変数が2つあるときの回帰分析5.4 説明変数が2つ以上ある場合5.5 さまざまな回帰線5.6 回帰線に関わる諸問題第6章　全体観を得るための手法6.1 はじめに6.2 データの説明6.3 クラスター分析6.4 主成分分析6.5 因子分析6.6 まとめ練習問題の略解参考文献付表索引
型番 9784320114838-011
販売価格 2,750円(税250円)
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