第1章 : 顧客分析のためのデータの整理 |
第2章 : 基本の統計量とグラフによるデータの把握 |
第3章 : 傾向をつかむ相関分析 |
第4章 : EMの基本操作 |
第5章 : EMの回帰分析—ロジスティック回帰分析 |
第6章 : セグメントに分類・ディシジョンツリー |
第7章 : ニューラルネットワークと予測の比較、当てはめ |
第8章 : パターンの発見・アソシエーション分析 |
第1章 : 品質管理と基本統計 |
第2章 : 散布図と相関係数 |
第3章 : 工程能力分析・ヒストグラムと工程能力指数 |
第4章 : 管理図 |
第5章 : パレート図 |
第6章 : グラフ |
第7章 : マトリックスデータ解析法 |
第8章 : 統計的仮説検定 |
第9章 : 線形回帰分析 |
第1章 : データ解析の基本 |
第2章 : クロス集計と検定 |
第3章 : 量的データの検定 |
第4章 : 相関分析と回帰分析 |
第5章 : 主成分分析と因子分析 |
第6章 : 判別分析とロジスティック回帰分析 |
第7章 : 生存時間分析 |
第8章 : リスク比とオッズ比 |
第1章 : 時系列分析とは |
第2章 : 時系列データの準備、編集と時系列グラフ |
第3章 : 自己相関 |
第4章 : 季節性の分解 |
第5章 : 次期の予測 |
第6章 : ARIMAモデルと予測 |
第7章 : 自己回帰誤差付き回帰分析 |
第8章 : パネルデータの回帰分析 |
第1章 : データの準備 |
第2章 : 他のソフトウェアのデータをEGで使用する |
第3章 : データ編集の基本 |
第4章 : 高度なデータの編集 |
第5章 : 量的変数の集計 |
第6章 : 質的変数の集計 |
第1章 : 要約統計量 |
第2章 : 度数分布表の作成 |
第3章 : グループごとの集計 |
第4章 : 相関分析 |
第5章 : 2群の平均値の差の検定 |
第6章 : 分割表分析とχ2乗検定 |
第7章 : EGの「タスク」メニュー |
第8章 : EGの基本と環境設定 |
第1章 アンケートの考え方とデータ入力 |
第2章 基本統計量 / 度数集計と要約統計量 |
第3章 クロス集計とχ2乗検定 |
第4章 2群の平均値の差の検定 / t検定 |
第5章 3群以上の差の検定 / 分散分析 |
第6章 順序データなどのノンパラメトリック検定 |
第7章 相関分析 |
第8章 複数回答の集計・分析とダミーデータ |
第9章 : EGのグラフ作成 |
第1章 線形回帰分析 / 重回帰分析 |
第2章 一元配置分散分析とノンパラメトリックな一元配置分散分析 |
第3章 二元配置分散分析 / 線形モデル |
第4章 主成分分析 |
第5章 因子分析 |
第6章 判別分析 |
第7章 ロジスティック回帰分析 |
第8章 : クラスター分析 |
第1章 : 顧客分析のためのデータの整理 |
第2章 : 基本の統計量とグラフによるデータの把握 |
第3章 : 傾向をつかむ相関分析 |
第4章 : EMの基本操作 |
第5章 : EMの回帰分析—ロジスティック回帰分析 |
第6章 : セグメントに分類・ディシジョンツリー |