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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