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15.11.2020 | 歴史

Rによる多変量解析入門 データ分析の実践と理論

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発行元 菅民郎 .

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    商品基本情報

    • 著者:  川端一光, 岩間徳兼, 鈴木雅之
    • シリーズ名:  Rによる多変量解析入門 データ分析の実践と理論
    • 発売日:  2018年08月03日
    • 出版社:  オーム社
    • 商品番号:  4915382260001
    • 言語:  日本語
    • 対応端末:  電子書籍リーダー,Android,iPhone, iPad,デスクトップアプリ

    エディションノート


    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。


    ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。


    多変量解析手法の理論と実践をバランスよく習得できる!

     様々な媒体、経路を通じて大規模データが、驚くほど低コストで入手できるようになった現在、多変量解析手法に習熟したデータサイエンティストに対する学術界、ビジネス界からのニーズは非常に高まっており、これに対して大学や企業では、高いデータ解析力を持った人材の育成に注力し始めています。しかし、多くの多変量解析についての学習書は、理論的な説明に終始し、実務場面でどのように利用されているかについて、殆ど配慮がないのが現状です。

     そこで本書は、多変量解析手法の理論と実践をバランスよく解説することで、統計が得意ではない大学生や実務者にも利用しやすい構成とし、本書1冊で多変量解析手法を実務に応用できるまで習得できる内容となっています。


    第I部 多変量解析の基礎

    第1章 多変量解析の基礎を学びたいー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を学びたい ーアンケートデータと ID-POS データのハンドリング


    第II部 量的変数の説明・予測

    第3章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (1) ー重回帰分析

    第4章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (2) ー階層的重回帰分析

    第5章 さまざまな集団から得られたデータを分析したいーマルチレベルモデル

    第6章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (1)ーパス解析


    第III部 心理尺度の分析

    第7章 心理尺度を開発したい (1) ー探索的因子分析

    第8章 心理尺度を開発したい (2) ー確認的因子分析

    第9章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (2) ー潜在変数を伴うパス解析


    第IV部 質的変数の説明・予測

    第10章 クロス集計表をもっとていねいに分析したいー対数線形モデル

    第11章 カテゴリに所属する確率を説明・予測したいー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 似たもの同士にグループ分けしたいークラスター分析

    第13章 質的変数間の連関を視覚化したいー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 データが持つ情報を視覚化したいーパッケージggplot2による描画

    第15章 多変量解析を実践で生かしたいー手法の組み合わせ

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