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多変量解析について
Mulcelとは…
クラスター分析(PDF)
全例題
目 次
0-1 Mulcelについて
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- Mulcelの動作環境/7
- Mulcelのインストール:アドイン登録方法/8
- アドイン登録にあたっての注意点/10
- Mulcelのアンインストール:アドイン登録の解除 方法/10
- Mulcelの使用方法/11
- Mulcelの範囲指定/11
- Mulcelの 画面表示/11
- Mulcelの解析内容/12
0-2 本書で扱う7つの基本的手法
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- 分析における注意/15
0-3 21個の例題
1章 重回帰分析1-1 重回帰分析
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- 決定係数(寄与率)(R2),重相関係数(R)/24
- 自由度修正済み決定係数(R*2)/24
- 赤池の情報量基準(AIC)/25
- Y評価の標準誤差/25
- ダービン・ワトソン比/25
- 多重共線性/25
- 分散分析表/25
- 偏回帰係数の検定と区間推定/25
- 重回帰分析で分析できるデータフォーム/26
1-2 変数選択?重回帰分析
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- 変数選択の基準/36
- 変数選択?重回帰分析で検定できるデータフォーム/36
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- 寄与率/44
- 累積寄与率/44
- 因子負荷量/44
- 主成分得点/44
- 主成分の採用/44
- 主成分の考察/44
- 主成分分析で分析できるデータフォーム/45
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- 共通性の推定/56
- 因子負荷行列の推定/56
- 因子数の設定/57
- 因子の解釈/57
- 因子軸の回転/58
- 因子の寄与量,寄与率/58
- 因子得点の推定/58
- 因子分析で分析できるデータフォーム/58
4-1 線形判別関数
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- 誤判別の確率/70
- 分散共分散行列の等分散性の検定/70
- 線形判別関数の係数の検定/71
- 線形判別関数で分析できるデータフォーム/71
4-2 2次判別関数
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- 2次判別関数で分析できるデータフォーム/79
5-1 線形判別関数(変数選択)
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- 判別の有意性の検定/86
- 線形判別関数(変数選択)で分析できるデータフォーム/86
- 係数の有意性の検定/86
- 変数の選択/86
5-2 正準判別分析
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- 正準判別変量の有意性の検定/95
- 正準判別分析で分析できるデータフォーム/95
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- 正準変量の解釈,正準負荷量と寄与率/102
- 交差負荷量と冗長性指数/102
- 正準相関係数の検定/102
- 正準相関分析で分析できるデータフォーム/102
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- 階層的クラスター分析の考え方/115
- 階層的クラスター分析の方法/116
- 非類似度/117
- デンドログラム/118
- クラスター分析で分析できるデータフォーム/118
8-1 数量化Ⅰ類
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- 重相関係数R,決定係数R2,自由度修正済み決定 係数,Y評価の標準
- 範囲,偏相関係数/134
- 要因効果の検定/134
- 数量化Ⅰ類で分析できるデータフォーム/134
8-2 数量化Ⅱ類
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- 相関比/140
- 範囲,偏相関係数/140
- 数量化Ⅱ類で分析できるデータフォーム/141
8-3 数量化Ⅲ類
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- 数量化Ⅲ類で分析できるデータフォーム/150
8-4 数量化Ⅳ類
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- 数量化Ⅳ類で分析できるデータフォーム/155