出版社内容情報
〔内容〕クラスター分析／データのまとめ方と基本的な統計量／グラフ解析／主成分分析／サンプリング理論／推定と検定／線形回帰とデータの平滑化法／ブートストラップ法／AIC／クロス表の選択法／時系列解析／確率分布
【目次】
1. クラスター分析
1.1 パウロの書簡への疑問
1.2 クラスター分析の目的
1.3 分析方法
1.4 パウロの書簡の分析結果とクラスター分析の問題点
2. データのまとめ方と基本的な統計量
2.1 ヒストグラム
2.2 平均・分散
2.3 相関係数
2.4 相関比-分類効果の尺度
2.5 相関比と判別的中率との関係
3. グラフ解析
3.1 データ行列
3.2 顔形グラフ
3.3 レーダーチャート
3.4 星座グラフ
3.5 数量化と星座グラフ
3.6 順位データのグラフ解析
4. 主成分分析
4.1 主成分分析とは
4.2 座標軸の回転
4.3 回転角の算出
4.4 分散の最大化
4.5 多変量の場合
4.6 変量の標準化
5. サンプリング理論
5.1 さまざまな調査
5.2 標本抽出（サンプリング）
5.3 単純無作為抽出
5.4 推定量の偏り，精度
5.5 実施上の変形
5.6 調査による資源推定
5.7 考察・課題
6. 推定と検定
6.1 平均値の推定と検定
6.2 分散の推定と検定
6.3 線形回帰モデル
7. 線形回帰とデータの平滑化法
7.1 回帰分析
7.2 線形回帰モデル
7.3 線形モデルの適合性と平滑化法
7.4 平滑化法の長所
7.5 解析例の続き
7.6 最大周辺尤度平滑化法
8. ブートストラップ法による推定量の誤差評価
8.1 推定の誤差
8.2 確率分布モデルと誤差推定
8.3 ブートストラップ法
8.4 その他の例
9. 分散分析モデルのあてはめとAICの計算
9.1 問題
9.2 分散分析モデル
9.3 パラメータの推定とモデル選択
9.4 プログラムVARMOD-I
9.5 数値例：ブロイラーのデータの解析
10. 最適なクロス表の選択法
10.1 問題
10.2 統計モデルの構成と評価
10.3 解析例
10.4 BASIC 版プログラムCATDAPJ
11. 自己回帰モデルによる時系列解析
11.1 時系列解析の目的
11.2 基本的な概念――自己共分散関数，スペクトルと白色雑音
11.3 時系列モデルの必要性
11.4 自己回帰モデルとその利用
11.5 自己回帰モデルの推定
11.6 例――動物捕獲数のデータ
11.7 次数の決定の問題とAIC
11.8 その他の応用――欠測値の補間
11.9 より進んだ解析のために
12. 確率分布
12.1 確率分布
12.2 多次元の確率分布
12.3 分布の計算
12.4 極限定理
12.5 一次元分布の例とその性質
13. プログラム
14. 索 引
【編集者】
田 村 義 保， 村 上 征 勝
【著者】
安 芸 重 雄， 石 黒 真木夫
柏 木 宣 久， 岸 野 洋 久
北 川 源四郎， 小 西 貞 則
坂 元 慶 行， 田 村 義 保
千 野 貞 子， 馬 場 康 維
村 上 征 勝， 柳 本 武 美
目次
１． クラスター分析
２． データのまとめ方と基本的な統計量
３． グラフ解析
４． 主成分分析
５． サンプリング理論
６． 推定と検定
７． 線形回帰のデータの平滑化法
８． ブートストラップ法による推定量の誤差評価
９． 分散分析モデルのあてはめとＡＩＣの計算
１０． 最適なクロス表の選択法
１１． 自己回帰モデルによる時系列解析
１２． 確率分布
