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多変量解析について
Mulcel2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
- Mulcel の範囲指定
- Mulcel のインストール: アドイン登録方法
- Mulcel の画面表示
- Mulcel の使用方法
- Mulcel の解析内容
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0-2 本書で扱う8つの基本的手法
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- 分析における注意
0-3 22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）
- 自由度修正済み決定係数（R*2）
- 赤池の情報量基準（AIC）
- Y評価の標準誤差
- ダービン・ワトソン比
- 多重共線性
- 分散分析表
- 偏回帰係数の検定と区間推定
- 重回帰分析で分析できるデータフォーム
1-2 変数選択?重回帰分析
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- 変数選択の基準
- 変数選択?重回帰分析で検定できるデータフォーム
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- 寄与率
- 累積寄与率
- 因子負荷量
- 主成分得点
- 主成分の採用
- 主成分の考察
- 主成分分析で分析できるデータフォーム
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- 共通性の推定
- 因子負荷行列の推定
- 因子数の設定
- 因子の解釈
- 因子軸の回転
- 因子の寄与量,寄与率
- 因子得点の推定
- 因子分析で分析できるデータフォーム
4-1 線形判別関数
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- 誤判別の確率
- 分散共分散行列の等分散性の検定
- 線形判別関数の係数の検定
- 線形判別関数で分析できるデータフォーム
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
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
- 線形判別関数（変数選択）で分析できるデータフォーム
- 係数の有意性の検定
- 変数の選択
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
- 正準判別分析で分析できるデータフォーム
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- 正準変量の解釈，正準負荷量と寄与率
- 交差負荷量と冗長性指数
- 正準相関係数の検定
- 正準相関分析で分析できるデータフォーム
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- 階層的クラスター分析の考え方
- 階層的クラスター分析の方法
- 非類似度
- デンドログラム
- クラスター分析で分析できるデータフォーム
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
- 要因効果の検定
- 数量化Ⅰ類で分析できるデータフォーム
8-2 数量化Ⅱ類
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- 相関比
- 範囲，偏相関係数
- 数量化Ⅱ類で分析できるデータフォーム
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
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
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- ピアソンの相関係数
- スピアマンの順位相関係数
- ケンドールの順位相関係数
- 多変量の相関で分析できるデータフォーム