| 1.
|
図書
|
遠藤健治著
| 出版情報: |
東京 : 北樹出版, 2002.10 iv, 166p ; 22cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 2.
|
図書
|
北村行伸著
| 出版情報: |
東京 : 岩波書店, 2005.2 xviii, 282p ; 21cm |
| シリーズ名: |
一橋大学経済研究叢書 ; 53 |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 3.
|
図書
|
上田尚一著
|
| 4.
|
図書
|
三和義秀著
| 出版情報: |
東京 : 共立出版, 2000.4 v, 132p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 5.
|
図書
|
鈴木晥之著
| 出版情報: |
東京 : 東京電機大学出版局, 2000.1 vi, 175p ; 21cm |
| シリーズ名: |
工科系数学セミナー |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 6.
|
図書
|
田代嘉宏著
| 出版情報: |
東京 : 森北出版, 2000.9 iii, 116p ; 22cm |
| シリーズ名: |
工科の数学 / 田代嘉宏著 |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 7.
|
図書
|
道家暎幸, 今田恒久著
| 出版情報: |
東京 : 東海大学出版会, 2001.11 vii, 154p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 8.
|
図書
|
新田功著
| 出版情報: |
東京 : ムイスリ出版, 2001.12 vi, 168p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 9.
|
図書
|
小寺平治著
| 出版情報: |
東京 : 講談社, 2002.1 vii, 212p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 10.
|
図書
|
岩崎学著
| 出版情報: |
東京 : エコノミスト社, 2002.3 xi, 348p ; 22cm |
| シリーズ名: |
統計学大系シリーズ |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 11.
|
図書
|
伊藤正義, 伊藤公紀著
| 出版情報: |
東京 : 森北出版, 2002.3 iv, 123p ; 22cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 12.
|
図書
|
狩野裕, 三浦麻子共著
| 出版情報: |
京都 : 現代数学社, 2002.6 ix, 293p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 13.
|
図書
|
慶應SFCデータ分析教育グループ編
| 出版情報: |
東京 : 慶應義塾大学出版会, 2002.5 v, 266p ; 30cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 14.
|
図書
|
穐山貞登著 ; たばこ総合研究センター編
| 出版情報: |
東京 : 山愛書院 , 東京 : 星雲社 (発売), 2002.9 267p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 15.
|
図書
|
上田尚一著
|
| 16.
|
図書
|
蓑谷千凰彦著
| 出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2003.6 xii, 725p ; 22cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 17.
|
図書
|
赤平昌文著
|
| 18.
|
図書
|
新田功著
| 出版情報: |
東京 : ムイスリ出版, 2003.3 vi, 184p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 19.
|
図書
|
白石高章著
| 出版情報: |
東京 : 日本評論社, 2003.3 ix, 296p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 20.
|
図書
|
山口和範著
| 出版情報: |
東京 : 秀和システム, 2003.4 218p ; 21cm |
| シリーズ名: |
How-nual図解入門 |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 21.
|
図書
|
上田尚一著
|
| 22.
|
図書
|
Alan Agresti著 ; 渡邉裕之 [ほか] 訳
| 出版情報: |
東京 : サイエンティスト社, 2003.2 x, 407p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 23.
|
図書
|
木下栄蔵著
| 出版情報: |
東京 : 講談社, 2003.2 229p ; 18cm |
| シリーズ名: |
ブルーバックス ; B-1402 |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 24.
|
図書
|
上田尚一著
|
| 25.
|
図書
|
上田尚一著
|
| 26.
|
図書
|
村上征勝著
|
| 27.
|
図書
|
芝村良著
| 出版情報: |
福岡 : 九州大学出版会, 2004.2 vi, 181p ; 22cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 28.
|
図書
|
竹内啓 [ほか執筆]
目次情報:
続きを見る
| 統計的推測の理論を多角的に展望する : 編集にあたって / 竹内啓 [執筆] |
| 統計学的な考え方 : デザイン・推測・意思決定 / 竹内啓 [執筆] |
| 多重比較法と多重決定方式 / 広津千尋 [執筆] |
| 推定と検定への幾何学的アプローチ / 公文雅之 [執筆] |
| 統計学の拡がりと情報幾何 : 外野から見た統計科学 / 甘利俊一 [執筆] |
| 統計的推測の理論を多角的に展望する : 編集にあたって / 竹内啓 [執筆] |
| 統計学的な考え方 : デザイン・推測・意思決定 / 竹内啓 [執筆] |
| 多重比較法と多重決定方式 / 広津千尋 [執筆] |
|
| 29.
|
図書
|
中妻照雄著
| 出版情報: |
東京 : 三菱経済研究所, 2003.12 369p ; 22cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 30.
|
図書
|
栗栖忠, 濱田年男, 稲垣宣生共著
| 出版情報: |
東京 : 裳華房, 2001.3 vii, 190p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 31.
|
図書
|
浅利英吉 [ほか] 著
| 出版情報: |
東京 : 日刊工業新聞社, 2001.3 vi, 240p ; 26cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 32.
|
図書
|
深谷澄男, 喜田安哲著
| 出版情報: |
東京 : 北樹出版, 2001.4-2003.4 2冊 ; 26cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 33.
|
図書
|
林知己夫著
|
| 34.
|
図書
|
ドナルド・J.クーシス著 ; 林由子訳
| 出版情報: |
東京 : 信山社出版 , 東京 : 大学図書(発売), 2001.4 ix, 340p ; 24cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 35.
|
図書
|
大村平著
| 出版情報: |
東京 : 日科技連出版社, 2000.8 viii, 262p ; 19cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 36.
|
図書
|
岩崎学著
| 出版情報: |
東京 : 日本評論社, 2000.10 vi, 252p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 37.
|
図書
|
石井一郎, 湯沢昭編著 ; 村井貞規 [ほか] 共著
| 出版情報: |
東京 : 森北出版, 2000.10 vii, 175p ; 22cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 38.
|
図書
|
鈴木治郎著
|
| 39.
|
図書
|
内山敏典著
| 出版情報: |
京都 : 晃洋書房, 2002.3 iv, 178p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 40.
|
図書
|
得津一郎著
| 出版情報: |
東京 : 有斐閣, 2002.3 x, 276p ; 22cm |
| シリーズ名: |
有斐閣ブックス ; [421] |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 41.
|
図書
|
柳川堯著
|
| 42.
|
図書
東工大
目次DB
|
齋藤堯幸著
| 出版情報: |
東京 : 森北出版, 2002.6 viii, 112p ; 22cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
目次情報:
続きを見る
| 第1章 基礎的知識 1 |
| 1.1 用語と記法 1 |
| 1.1.1 記法 1 |
| 1.1.2 多変量データ 2 |
| 1.2 補題と定理 3 |
| 第2章 多変量回帰分析 9 |
| 2.1 記述的モデル 9 |
| 2.2 確率モデル 10 |
| 第3章 正準相関分析 12 |
| 3.1 はじめに 12 |
| 3.2 確率分布を扱わない場合 12 |
| 3.2.1 相関係数の最大化のアプローチ 13 |
| 3.2.2 別種の定式化によるアプローチ 15 |
| 3.3 構造相関と冗長度,分散説明率 17 |
| 3.4 確率分布を扱う場合 20 |
| 3.5 確率変数と非確率変数を扱う場合 23 |
| 3.6 アプローチの比較 25 |
| 第4章 合成変量による回帰 27 |
| 4.1 はじめに 27 |
| 4.2 正準回帰分析 27 |
| 4.3 操作変数の主成分分析(IPCA) 29 |
| 第5章 冗長性分析 32 |
| 5.1 はじめに 32 |
| 5.2 相関行列に関するRDA 33 |
| 5.3 共分散行列に関するRDA 34 |
| 5.4 関連手法との比較 36 |
| 5.4.1 IPCAとの同等性 36 |
| 5.4.2 PCAとの関連 37 |
| 5.4.3 CCAとの関連 38 |
| 5.4.4 CRAとの関連 38 |
| 5.4.5 PCRとの関連 39 |
| 5.5 Xが退化の場合 40 |
| 5.6 尺度混在データの分析 41 |
| 第6章 縮小ランク回帰 45 |
| 6.1 はじめに 45 |
| 6.2 最尤解法(1) 46 |
| 6.3 最尤解法(2) 49 |
| 6.4 最小自乗解法 50 |
| 第7章 総合的な関連 53 |
| 7.1 はじめに 53 |
| 7.2 Izenmanの一般的な定理 53 |
| 7.3 母集団に関するRRRの諸関係 55 |
| 7.4 データ解析 58 |
| 7.4.1 アプローチ1:CCAに帰着する手法群 58 |
| 7.4.2 アプローチ2:CCAに帰着しなし手法群 59 |
| 7.5 まとめ 61 |
| 7.5.1 ランクの検討 61 |
| 7.5.2 合成変量の解釈 62 |
| 7.5.3 回帰係数行列Cの解釈 62 |
| 7.5.4 回帰説明率 63 |
| 第8章 植生の調査データの分析 64 |
| 8.1 調査データ 64 |
| 8.2 分析の方針 65 |
| 8.3 正準相関分析 65 |
| 8.4 縮小ランク回帰 67 |
| 8.5 IPCAによる分析 69 |
| 8.6 討論と考察 72 |
| 第9章 高校調査書と共通試験の関連性の分析 75 |
| 9.1 背景とデータ 75 |
| 9.1.1 背景 75 |
| 9.1.2 データ 75 |
| 9.2 分析の方針 76 |
| 9.3 予備的分析 76 |
| 9.3.1 正準相関分析 77 |
| 9.3.2 検定 77 |
| 9.4 冗長性分析 79 |
| 9.4.1 次元の縮約による知見 79 |
| 9.4.2 測定領域の比較 81 |
| 9.5 討論と考察 84 |
| 9.5.1 幾何学的な検討 84 |
| 9.5.2 異質性の検討 86 |
| 9.6 まとめ 86 |
| 第10章 着用感と素材物性の従属関係の分析 88 |
| 10.1 実験データ 88 |
| 10.1.1 物理変数 88 |
| 10.1.2 心理変数 88 |
| 10.2 予備的分析 89 |
| 10.2.1 物理変数について 89 |
| 10.2.2 心理変数について 89 |
| 10.3 従属関係の分析 91 |
| 10.3.1 データ解析 91 |
| 10.3.2 分析からの知見 92 |
| 10.4 討論と考察 95 |
| 10.4.1 分析の吟味 95 |
| 10.4.2 PCAおよびPCRとの比較 96 |
| 10.5 まとめ 96 |
| 第11章 臭気公害の実験データの分析 98 |
| 11.1 実験データ 98 |
| 11.2 従属関係の分析 99 |
| 11.2.1 データ解析 99 |
| 11.2.2 分析からの知見 101 |
| 11.2.3 サンプルの空間的配置 104 |
| 11.3 討論と考察 105 |
| 11.3.1 主成分分析との比較 105 |
| 11.3.2 縮小ランク回帰の立場から 105 |
| 11.3.3 炭素原子数を除外した分析について 106 |
| 11.4 まとめ 106 |
| 参考文献 107 |
| 索引 111 |
| 第1章 基礎的知識 1 |
| 1.1 用語と記法 1 |
| 1.1.1 記法 1 |
|
| 43.
|
図書
東工大
目次DB
|
柳井晴夫 [ほか] 編集
| 出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2002.6 xxi, 889p ; 22cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
目次情報:
続きを見る
| [工学] |
| 1.判別分析法によるポリグラフ反応の識別 (足立浩平) 1 |
| [キーワード:線形判別,ノンパラメトリック判別,ニューロ判別,精神生理反応,誤判別率] |
| はじめに |
| データ |
| 各種の判別分析法 |
| 誤判別率の評価 |
| 結果と検討 |
| 2.画像処理への多変量解析手法の応用 (大津展之・栗田多喜夫) 11 |
| [キーワード:画像処理,回帰分析,主成分分析,判別分析,正準相関分析,高次自己相関] |
| 回帰分析の応用 |
| 主成分分析の応用-顔画像の認識 |
| 判別分析の応用-判別基準に基づく画像の2値化 |
| 正準相関分析の応用-印象語からの絵画データベースの構築 |
| 高次局所自己相関とその応用 |
| 3.通信分野におけるコンジョイント分析の応用 (上田 徹) 26 |
| [キーワード:コンジョイント分析法,選好構造,MONAOVA,TRADEOFF,LINMMAP,RANKLOGIT,データ通信,ボイスメール,数量化理論I類,勾配射影法,回帰分析,ファジィ数] |
| データ通信 |
| ボイスメールサービス |
| 総合評価指数の提案 |
| 順序逆転を許さない方法 |
| 4.コンピュータによる実験計画の作成とデータ解析 (岩﨑 学) 40 |
| [キーワード:応答曲面法,最適計画,非直交計画,多項式モデル] |
| 問題の設定 |
| 最適計画の概略 |
| 実験計画の作成 |
| データ解析 |
| おわりに |
| 5.微細ピッチA1(アルミ)ワイヤの加速寿命試験データの解析 (廣野元久) 51 |
| [キーワード:寿命予測,中途打切り,反応速度論,ワイブル回帰分析法,コックス回帰分析法] |
| 加速寿命試験の概要 |
| 反応速度論に基づく変数変換 |
| 解析 |
| 検討 |
| 6.一対比較データの解析法の検討シェッフェの方法と特異値分解法の比較 (飯田一郎) 61 |
| [キーワード:一対比較法,シェッフェの方法,中屋の方法,特異値分解,主成分分析] |
| シェッフェの方法による解析 |
| 特異値分解による解析 |
| バイプロット |
| 7.ゴム表面の視覚質感に関する一対比較データの解析多次元尺度法と分散分析による要因解析 (仁科 健・永田雅典) 72 |
| [キーワード:INDSCAL,主成分分析,交互作用,一対比較法,視覚感性] |
| 一対比較実験 |
| 実験データの解析とその考察 |
| 結果 |
| 8.自動車の場力特性の推定ニューラルネットワークと重回帰分析の併用 (天坂格郎) 82 |
| [キーワード:ニューラルネットワーク,重回帰分析,揚力特性,自動車] |
| 揚力特性について |
| NNと重回帰分析の併用 |
| 揚力特性推定精度向上に関する解析 |
| 9.プロビットモデルを用いた鉄道経路選択の予測 (屋井鉄雄・清水哲夫) 95 |
| [キーワード:需要予測,経路選択行動,非集計モデル,プロビットモデル] |
| 非集計モデル分析法の考え方 |
| 構造化プロピットモデルのパラメータ推定 |
| 選択肢の類似性に関する考察 |
| 10.多変量解析手法の材料特性予測への適用ニューラルネットワークとベイズ推定の組合わせによる解析例 (辻 宏和・藤井英俊) 107 |
| [キーワード:ニューラルネットワーク,ベイズ推定,原子炉構造材料,中性子照射,クリープ] |
| ニューラルネットワーク |
| 特性予測モデルの構築に使用した材料データベース |
| クリープ強度特性の予測 |
| 11.多変量解析手法の合金設計への適用重回帰分析,線形計画法,多次元尺度法による解析例 (藤田充苗) 115 |
| [キーワード:二次硬化型強力鋼,材料設計,線形計画法,ミクロ組織写真,多次元尺度法] |
| 多種類の特性値から基本的特性への集約(主成分分析) |
| 得られた特性値に影響するのはいかなる製造条件(要因)か?(重回帰分析) |
| 重回帰式を材料設計(線形計画法) |
| 専門家が注目しているのはどんなことか?(多次元尺度法) |
| 12.個別尺度を用いた景観評価データの主成分分析 (小島隆矢) 126 |
| [キーワード:個別尺度法,パーソナル・コンストラクト型主成分分析,景観評価,キャプション評価法,個人差] |
| 調査方法 |
| 分析方法 パーソナル・コンストラクト型主成分分析 |
| 13.オフォスビル外観の「汚れ感」評価重回帰分析と数量化I類による分析 (武藤 浩・八木 章) 137 |
| [キーワード:建物外観,汚れ,印象評価実験,SD法,重回帰分析,数量化I類] |
| 方法 |
| 分析・結果 |
| [生物・農学] |
| 14.DNA塩基配列データ(遺伝情報)の数量化法による解法 (飯田陽一) 146 |
| [キーワード:DNA塩基配列データ,翻訳開始信号,数量化理論II類] |
| アミノ酸の種類を指定する遺伝コードと翻訳開始信号 |
| 脊椎動物mRNAの翻訳開始信号の変異と実験データ |
| 数量化法による翻訳開始信号の解析 |
| ATG周辺の塩基配列の変異と翻訳開始効率(Bシリーズ変異体の解析) |
| 2個のATG開始コドンを持つ変異体の翻訳開始効率(Fシリーズの解析) |
| 15.形態人類学における"かたち"に関する多変量解析 (加藤久雄・足立和隆) 157 |
| [キーワード:"かたち",主成分分析,Qモード相関係数,集団の類縁性] |
| 中部地方住民の頭部の生体計測値を用いた分析 |
| 縄文村のお隣さん歯冠計測値に基づくQモード相関係数による集落間個体の類縁性 |
| 16.生物集団の形態分析正準判別分析とクラスター分析を中心として (北田修一) 166 |
| [キーワード:生物の形態,遺伝子型,クラスター分析,数量化III類,正準判別分析] |
| 分析 |
| 17.主成分分析による植物の輸郭形状の評価 (二宮正士) 178 |
| [キーワード:ダイズ葉形,楕円フーリエ解析,主成分分析,輪郭形状解析] |
| 葉形データと画像解析 |
| 楕円フーリエ記述子 |
| 標準化楕円フーリエ係数の主成分分析 |
| 各主成分と形状の関係の解析 |
| 18.PLS回帰による農業リモートセンシングデータの解析 (三輪哲久・高橋 渉・二宮正士) 187 |
| [キーワード:クロスバリデーション,PLS回帰,重回帰モデル,主成分回帰,スペクトルデータ,多重共線性] |
| [医学] |
| 19.医学領域の神話と多変量解析 (古川俊之) 195 |
| [キーワード:クラスター分析,主成分分析,マルコフ過程,ワイブル分布] |
| 社会指標と平均寿命のクラスター分析 |
| 国立医療機関の採算性の主成分分析 |
| マルコフモデルによる人工透析療法の評価 |
| 再発胃がんの経過分析 |
| 20.ラフ集合による医療データからの知識獲得 (田中英夫・前田 豊) 212 |
| [キーワード:ラフ集合,簡略化,ファジイ推論,if-thenルール] |
| 情報システムの簡略化 |
| 肝臓病データに対する簡略化手法の適用例 |
| 肝臓病のファジィ推論モデルの構築 |
| 21.健康関連QOLに及ぼ性格特性の影響数量化III類による分析を中心として (山岡和枝) 226 |
| [キーワード:HRQOL20,EPQ,性格特性,類量化III類] |
| HRQOL20調査票 |
| 性格特性の影響の分析 |
| 22.傾向スコアを用いた因果効果の推定紹介されなかった多変量解析法 (佐藤俊哉) 240 |
| [キーワード:因果推論,加速モデル,傾向スコア,交絡,Cox回帰] |
| 再発肝がんの生存時間データ |
| Cox回帰による生存時間解析 |
| 因果モデルと因果帰無仮説の検定 |
| 傾向スコアを用いた治療効果の推定 |
| 傾向スコアと因果モデル |
| 23.生活習慣尺度の因子構造と同等性の検討 (高木廣文・柳井晴夫・佐伯圭一郎) 251 |
| [キーワード:生活習慣,公衆衛生,質問紙,因子分析,因子比較] |
| 24.重回帰分析を用いた生活習慣と循環器疾患のリスク因子との関係 (西山悦子・高木廣文) 263 |
| [キーワード:生活習慣,循環器疾患,重回帰分析,リスク因子] |
| 資料と方法 |
| まとめ |
| 25.クラスター分析を用いた混合性結合組織病の細分類 (宮原英夫・松永篤彦・長澤 弘) 273 |
| [キーワード:ウォード法,k-means法,MCTD] |
| 対象症例 |
| 分析方法 |
| 統計パッケージ |
| 26.アレルギー疾患調査データを用いた多変量解析の実例多重ロジスティックモデルの適用 (白石安男・稲葉 裕) 287 |
| [キーワード:アレルギー疾患,x係数,正準相関分析,判別分析,共分散構造分析] |
| アレルギー疾患について |
| アレルギー疾患調査に使用された質問調査票の信頼性について |
| アレルギー疾患調査の多変量解析(正準相関分析と判別分析)について |
| アレルギー疾患調査の共分散構造分析について |
| 27.症例対照研究による悪性胃がんのリスクファクターの分析 (菊地正悟) 294 |
| [キーワード:症例対照研究,多重ロジスティックモデル,胃がん,喫煙,交互作用] |
| 量的なリスクファクターの分析 |
| 質的なリスクファクターの分析 |
| 質的なリスクファクター同士の交互作用の分析 |
| 量的なリスクファクターの交互作用の分析 |
| 28.歯学における多変量解析 (山田智哉・杉山高一・北村雅保) 304 |
| [キーワード:主成分分析,重回帰分析,判別分析,正準相関分析,ロジスティックモデル,多重比較,歯,口腔,臨床疫学] |
| 主成分分析 |
| 重回帰分析 |
| 判別分析 |
| 正準相関分析 |
| ロジスティックモデル |
| 多重比較 |
| [体育・スポーツ] |
| 29.因子分析を用いた自律神経平衡の計量法とその妥当性 (大澤清二) 316 |
| [キーワード:自律神経平衡の計量,心電図,因子分析,自律神経遮断・刺激実験,交感・副交感神経緊張度] |
| 自律神経バランスモデルの問題点 |
| 2次元モデルと心電図波形による自律神経緊張度の計量化 |
| 自律神経緊張得点の計量化 |
| 「自律神経平衡2次元測定法」の妥当性の検証 |
| 30.主成分分析による体型の比較 (川上 梅) 326 |
| [キーワード:身体計測,体型分類,主成分分析,男女差,年齢差,民族差] |
| 日本人男女(0～59歳)の体型の比較 |
| 日本・タイ高校生の体型の比較 |
| 31.健康的価値観に関する主成分分析による検討 (菊田文夫) 336 |
| [キーワード:主成分分析,健康行動,健康的価値観,女子大学生] |
| 分的 |
| 32.高齢者の健康推進生活の共分散構造分析 (鈴木宏哉・西嶋尚彦) 348 |
| [キーワード:構造方程式モデリング,多重指標モデル,検証的因子分析,2次因子分析,質問紙体力テスト,因果構造分析] |
| 33.共分散構造分析を用いた高齢者における体力構造の分析 (西嶋尚彦・中野貴博) 357 |
| [キーワード:構造方程式モデリング,2次因子分析,検証的因子分析,多重指標モデル,体力テスト] |
| 34.体力・フィットネス年齢の予測モデル作成と老化関連要因の検索 (吉川和利) 369 |
| [キーワード:ワィットネス年齢,基礎体力,年齢予測,重回帰分析,情報量規準] |
| 因子分析による体力テスト項目選定の研究史 |
| 簡便な検査による年齢予測 |
| 有酸素的体力および肥満度を含む年齢予測モデル |
| フィットネス年齢に関連する生活行動要因 |
| 35.中学校体育における主体的問題解決能力育成プロセスの共分散構造分析 (鈴木和弘・西嶋尚彦) 382 |
| [キーワード:構造方程式モデリング,2次因子分析,多重指標モデル,体育,生きる力の育成,因果構造分析] |
| 36.多次元尺度構成法を用いた運動イメージの分析 (稲垣 敦) 395 |
| [キーワード:多次元尺度構成法,一般プロクラステス回転,線形重回帰分析,運動イメージ,経験的知識] |
| 結果および考察 |
| 37.青少年のスポーツキャリアパターンから見た心理的要因の因果モデルの検討 (石井源信) 408 |
| [キーワード:共分散構造分析,PROMAX法,スポーツキャリアパターン,結果予期,スポーツにおける有能感,勝利志向,レクリエーション志向] |
| 38.陸上競技跳躍選手の運動能力と競技パフォーマンス因子分析,重回帰分析,共分散構造分析による検討 (國土将平) 417 |
| [キーワード:因子分析,重回帰分析,共分散構造分析,競技スポーツ] |
| 39.バスケットボールプレイヤーの運動特性の分析重回帰分析による検討 (小林敬子・坂井和明) 430 |
| [キーワード:バスケットボール,選手特性,AIC,パフォーマンス,事後確率] |
| 分析データ |
| [経済・経営] |
| 40.ロジットモデルを利用した消費者のブランド選択行動の分析 (守口 剛) 440 |
| [キーワード:マーケティング,消費者行動分析,ロジットモデル,ブランド選択モデル,価格弾力性] |
| 実証分析 |
| 41.コンジョイント分析を用いた新製品の開発 (朝野煕彦) 446 |
| [キーワード:コンジョイント分析,TRADEOFF,マーケティング,新製品開発] |
| 開発事例 |
| 42.因子分析を用いた株式投資モデル (乾 孝治・木島正明) 455 |
| [キーワード:因子分析,回帰分析,正準相関分析,クラスター分析] |
| モデルの概要 |
| 分析と結果 |
| 43.主成分分析を用いた債券ポートフォリオの構築 (鈴木輝好・木島正明) 463 |
| [キーワード:主成分分析,金利期間構造,イミュナイゼーション] |
| 金利期間構造の推定とデータ |
| 金利期間構造のファクターモデル |
| 44.企業の評価・分類・ランキング主成分分析,正準判別分析による探索 (鈴木督久) 472 |
| [キーワード:主成分分析,バイプロット,正準判別分析] |
| はじめに-「環境経営度」による企業ランキング |
| 分析結果 |
| バイプロットによる「企業ドメインマップ」分析 |
| 研究開発投資と知的価値の関係 |
| 45.日本企業における終身コミットメント因子分析による検討 (藤田英樹・高橋伸夫) 482 |
| [キーワード:因子分析,因際経営,国民文化,終身コミットメント] |
| 国民文化の4つの次元 |
| 終身コミットメント |
| [政治・社会] |
| 46.国際政治研究者の専攻戦略ロジスティック回帰分析と数量化理論による日本国際政治学会会員属性分析 (猪口 孝・原田至郎) 494 |
| [キーワード:独立性のX2検定,分散分析,ロジスティック回帰分析,数量化理論III煩] |
| 47.国際保険データの因子分析に基づく社会発展過程の動態モデル (中川正宣) 510 |
| [キーワード:因子分析,潜在的動態モデル,力学系,国際保険データ,社会発展指標] |
| 特定の年代に基づく動態モデルの構成 |
| 社会発展パラメータの時間変化 |
| 考察 |
| 48.数量化理論を用いた住民投票の分析 (小林良彰・名取良太) 527 |
| [キーワード:政策形成,住民投票,地方自治体,数量化I,II,III類] |
| 住民投票制度の概説と分析枠組 |
| 49.質問紙調査法における尺度構成インターネットによるデータ収集 (青木繁伸) 541 |
| [キーワード:質問紙調査,尺度構成,因子分析,内的整合性,クロンバックのα信頼性係数] |
| [心理] |
| 50.不完全対比較データのベイズ分析 (繁桝算男) 565 |
| [キーワード:ベイズ推論,ギブスサンプリング法] |
| ベイズ推論 |
| ギブスサンプリング法 |
| 統計モデル |
| 実データへの適用と結果 |
| 51.5因子モデル(FFM)による性格特性の分析 (柏木繁男) 574 |
| [キーワード:FFM,ビッブファイブ,ACL,プロクラステス因子回転法] |
| 性格特性論的研究の前提 |
| 日本語版ACLの項目の収集と選別および因子分析 |
| 日本語版ACL標準化への試み |
| 52.多次元尺度構成法を用いた友人選好の予測 (岡太彬訓・朝日弓未) 584 |
| [キーワード:INDSCAL,PREFMAP,クラスター分析,好意度] |
| 分析の手順 |
| 53.年齢・性別によって価値観は異なるのか?個人差多次元尺度構成法(INDSCAL)と重複クラスター分析 (木村好美・岡太彬訓) 594 |
| [キーワード:ADCLUS,物質主義的価値,重複クラスター,脱物質主義的価値,INDSCAL,内的志向,外的志向] |
| データの概要 |
| 54.共通重みを用いた3相データの主成分分析形容詞対を用いた性格の自己評定と他者評定の関係 (村上 隆) 603 |
| [キーワード:3相データ,主成分分析,心理測定,性格の自己評定と他者評定] |
| 3相データをどう分析するか? |
| 分析の方法と結果1 重みを求める |
| 分析の方法と結果2 合成変量の記述統計 |
| 討論 より進んだ方法・心理測定的解釈 |
| 55.双対尺度法を用いた順位データの解析 (西里静彦) 614 |
| [キーワード:双対尺度法,個人差,被験者と刺激の同時多次元空間,射影] |
| データと分析に関する考察 |
| 解析と結果の解釈 |
| 56.ニューラルネットワークによる非線形関数の近似 (高根芳雄・大嶋百合子) 624 |
| [キーワード:CC(カスケード相関)ネットワーク,非線形判別分析,非線形回帰分析,人称代名詞の学習] |
| 非線形判別分析の一例 |
| CC(カスケード相関)ネットワーク |
| 人称代名詞の獲得 |
| 57.色と形の類似性知覚に対する多次元尺度法の適用 (大山 正・宮埜寿夫・山田 寛) 633 |
| [キーワード:ALSCAL,色,形,個人差,SD法] |
| 色覚健常者と色覚異常者における色空間の多次元尺度法による構成 |
| コンピュータ作成図形の類似性判断の多次元尺度法による解析 |
| 58.尺度混在データのための主成分分析 (大津起夫・松尾寛子) 648 |
| [キーワード:OSMOD,最適尺度,NLSY79,知能テスト] |
| はじめに データの背景 |
| 分析モデル |
| 59.入試データの分析主成分分析とクラスター分析を用いて (上田尚一) 659 |
| [キーワード:探索的データ解析,主成分分析,クラスター分析,分析計画] |
| はじめに 基礎データ |
| 分析の視点 |
| 観察単位のタイプ分け |
| 変数の情報要約 |
| 年次変化の分析 |
| おわりに 分析手法について |
| 60.センター試験5教科の得点プロフィールに見る受験者の個性主成分分析と双対尺度法の適用 (山田文康) 669 |
| [キーワード:センタ 試験,合計点,学力型,主成分分析,双対尺度法] |
| [言語] |
| 61.言語研究における多変量解析因子分析,クラスター分析,多次元尺度構成法,数量化理論の適用例 (安本美典) 680 |
| [キーワード:因子分析法,クラスター分析,多次元尺度構成法,数量化理論III類] |
| 文学作品等の分類 |
| 筆者を判別する |
| 言語を分類する |
| 62.クラスター分析に基づく文献の真贋判定 (村上征勝) 693 |
| [キーワード:日蓮遺文,文章のクセ,真贋判定,クラスター分析] |
| 『三大秘法禀承事』ほか4編の真贋問題 |
| 真贋判定 |
| 補足 |
| 63.『君台観左右帳記』の伝書解析数量化理論による芸道関連写本群の数理的研究 (矢野 環) 703 |
| [キーワード:数量化III類,順位相関,数理文献学,君台観左右帳記,文献解析学] |
| 64.学術論文数データに関する分割表の対応分析 (孫 媛) 715 |
| [キーワード:分割表,対応分析,2次元図示,ビブリオメトリックス,研究評価,学術文献抄録データベース] |
| 65.韓国人の日本語習得過程における発話誤用の時系列的変容クラスター分析を用いて(金 シミン・赤堀侃司・清水康敬) 726 |
| [キーワード:クラスター分析,日本語教育,時系列分析,誤用分析,言語習得過程] |
| 学習者の誤用データの収集 |
| 誤用のクラスター分析 |
| 66.意味構造分析法を用いた環境教育の意識変容の分析 (竹谷 誠・松居辰則) 735 |
| [キーワード:意味構造分析法,区間評定,構造グラフ,意識変容] |
| 67.オチのオカシサの多変量解析法による研究 (増山英太郎) 746 |
| [キーワード:オチ,オカシサ,SD法,イメージプロフィール,因子分析,重回帰分析] |
| 研究目的 |
| 実験方法 |
| データの統計処理方法 |
| 計算の結果 |
| 68.テキスト型データの多次元データ解析Web調査自由回答データの解析事例 大隅 昇・Ludovic Lebart 757 |
| [キーワード:自由回答,テキスト型データ解析,分かち書き処理,WordMiner,Web調査,対応分析,クラスター化法(ハイブリッド法)] |
| 定性的調査とテキスト型データ |
| テキスト型データの解析上の課題 |
| 事例解析 |
| [家政] |
| 69.生活習慣の異なる地域における食物摂取の因子分析による構造解析 (金子 俊・高木廣文・佐伯圭一郎) 784 |
| [キーワード:食物摂取状況調査,食物消費構造,因子分析,栄養調査] |
| 調査方法・分析方法 |
| 70.栄養学への因子分析法の応用食物消費構造を探る (豊川裕之) 797 |
| [キーワード:食物消費構造,相関行列,ピアソンの積率相関係数,因子分析法] |
| 対象 |
| 結果と考察 |
| 71.「場」と女性服装の適合度の因子分析による検討 (小林茂雄) 810 |
| [キーワード:因子分析,官能評価,SD法,女性服装,適合度] |
| 官能評価実験 |
| 72.中国少数民族の履きものから見た文化クラスター (下田敦子・大澤清二) 820 |
| [キーワード:クラスター分析,文化クラスター,履きもの固有属性,中国諸民族の履きもの分類] |
| 研究方法 |
| [総論] |
| 73.文献を通して見る20世紀における多変量解析の発展 (柳井晴夫) 834 |
| 多変量解析に関する書物の発行 |
| 多変量解析法の分類と各種手法の概観 |
| 多変量解的の諸領域への適用をめぐって |
| 索引 875 |
| [工学] |
| 1.判別分析法によるポリグラフ反応の識別 (足立浩平) 1 |
| [キーワード:線形判別,ノンパラメトリック判別,ニューロ判別,精神生理反応,誤判別率] |
|
| 44.
|
図書
|
市川博, 本多薫著
| 出版情報: |
東京 : 日本教育訓練センター, 2002.4 108p ; 26cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 45.
|
図書
|
出村愼一著
| 出版情報: |
東京 : 不昧堂出版, 2001.7 215p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 46.
|
図書
|
長畑秀和著
| 出版情報: |
東京 : 共立出版, 2000.11 vi, 182p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 47.
|
図書
|
Brian Mullen著 ; 小野寺孝義訳
| 出版情報: |
京都 : ナカニシヤ出版, 2000.11 ix, 172p ; 22cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 48.
|
図書
|
長畑秀和著
| 出版情報: |
東京 : 共立出版, 2001.10 v, 190p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 49.
|
図書
|
鍵和田京子, 石村貞夫著
| 出版情報: |
東京 : 東京図書, 2001.11 [8], 243p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 50.
|
図書
|
Yoshiaki Funatsu = 舩津好明著
| 出版情報: |
[Japan] : [s.n.], 2002 19, 182 p. ; 26 cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 51.
|
図書
|
室淳子, 石村貞夫著
| 出版情報: |
東京 : 東京図書, 2002.9 ix, 192p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 52.
|
図書
|
内田治, 松木秀明, 上野真由美著
| 出版情報: |
東京 : 東京図書, 2002.9 xi, 199p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 53.
|
図書
|
B. S. Everitt [著] ; 清水良一訳
| 出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2002.9 ii, 518p ; 22cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 54.
|
図書
|
L.ライデスドルフ著 ; 藤垣裕子 [ほか] 訳
| 出版情報: |
町田 : 玉川大学出版部, 2001.1 303p ; 22cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 55.
|
図書
|
木下栄蔵著
| 出版情報: |
東京 : 講談社, 2001.1 vi, 168p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 56.
|
図書
|
福井幸男著
| 出版情報: |
東京 : 共立出版, 2001.1 viii, 216p ; 21cm |
| シリーズ名: |
知の統計学 / 福井幸男著 ; 1 |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 57.
|
図書
|
土金達男著
| 出版情報: |
東京 : 講談社, 2001.2 189p ; 18cm |
| シリーズ名: |
ブルーバックス ; B-1319 |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 58.
|
図書
|
ジョン・A・パウロス著 ; 松浦俊輔訳
| 出版情報: |
東京 : 青土社, 2001.3 257, viiip ; 20cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 59.
|
図書
|
山地憲治著
| 出版情報: |
東京 : 数理工学社 , 東京 : サイエンス社 (発売), 2007.9 viii, 191p ; 22cm |
| シリーズ名: |
新・電気システム工学 ; TKE-7 |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 60.
|
図書
|
竹村彰通著
| 出版情報: |
東京 : 共立出版, 2007.9 vi, 173p ; 22cm |
| シリーズ名: |
共立講座21世紀の数学 ; 14 |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 61.
|
図書
東工大
目次DB
|
小塩真司著
| 出版情報: |
東京 : 東京図書, 2008.6 xi, 259p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
目次情報:
続きを見る
| まえがき ⅲ |
| 第1章 分析のまえに Amosとバス図の基本 1 |
| 1.1 Amosの基本 Amosを起動する 1 |
| 1.1.1 Amosの作業画面 2 |
| 1.1.2 Amosでよく使用するアイコンと簡単な説明 4 |
| 1.2 パス図の基本 4つの基本図形－変数と因果・相関 7 |
| 1.3 パス図の基本 基本図形の組み合わせからモデルをたてる 9 |
| 第2章 相関関係を表す 相関係数 10 |
| 2.1 研究の背景と使用するデータ 心理学的な得点間の関連を検討する 11 |
| 2.2 データの入力と読み込み データを入力する 12 |
| 2.2.1 Excelのデータ 12 |
| 2.2.2 SPSSのデータ 13 |
| 2.2.3 タブ区切り，カンマ区切りのデータ 14 |
| 2.3 データの読み込み Amosにデータを読み込む 15 |
| 2.4 パス図を描く パス図でデータの相関関係を描く 18 |
| 2.4.1 観測変数を描く 18 |
| 2.4.2 相関関係を描く 23 |
| 2.4.3 変数を指定する 25 |
| 2.5 分析の指定と実行 パス図の相関関係の分析を実行する 27 |
| 2.6 出力を見る パス図に分析結果を表示し,相関係数を見る 29 |
| 2.6.1 出力パス図を見る 29 |
| 2.6.2 テキスト出力を見る 30 |
| 2.7 SPSSで分析してみると 相関係数を出力する 32 |
| 2.7.1 データの入力と分析 32 |
| 2.7.2 結果の出力 34 |
| 解説 相関関係を散布図でたしかめる 35 |
| 第2章 練習問題 40 |
| 第3章 因果関係を表す 重回帰分析 42 |
| 3.1 研究の背景と使用するデータ 主観的幸福感に影響を及ぼす2因子について 43 |
| 3.2 パス図を描く 因果関係:2つの観測変数→1つの観測変数 44 |
| 3.2.1 データの入力と読み込み 44 |
| 3.2.2 観測変数を描く 45 |
| 3.2.3 誤差変数を描く 46 |
| 3.2.4 外生変数間に双方向の矢印を描く 48 |
| 3.2.5 変数を指定する 49 |
| 3.2.6 分析の指定と実行 51 |
| 3.3 出力を見る 因果関係を判断する 52 |
| 3.3.1 出力パス図を見る 52 |
| 3.3.2 テキスト出力を見る 54 |
| 3.4 SPSSで分析してみると 因果関係を分析する 58 |
| 3.4.1 相関係数を算出する 58 |
| 3.4.2 重回帰分析を行なう 59 |
| 3.4.3 結果をパス図に描く 61 |
| 第3章 練習問題 62 |
| 第4章 原因も複数・結果も複数 重回帰分析・編相関係数 64 |
| 4.1 研究の背景と使用するデータ 50名の中学生の学業成績と充実感に及ぼす影響 65 |
| 4.2 パス図を描く 因果関係:2つの観測変数→2つの観測変数 67 |
| 4.2.1 データの入力と読み込み 67 |
| 4.2.2 ページレイアウトの設定 68 |
| 4.2.3 観測変数を描く 69 |
| 4.2.4 双方向矢印，単方向矢印を描く 70 |
| 4.2.5 誤差変数を描く 71 |
| 4.2.6 分析の指定と実行 73 |
| 4.3 出力を見る 因果関係を判断する 74 |
| 4.3.1 出力パス図を見る 74 |
| 4.3.2 テキスト出力を見る 75 |
| 4.4 SPSSで分析してみると 複数の因果関係を分析する 78 |
| 4.4.1 相関係数を算出する 78 |
| 4.4.2 重回帰分析を行なう 79 |
| 4.4.3 偏相関係数を算出する 81 |
| 第4章 練習問題 84 |
| 第5章 因果関係の連鎖 重回帰分析のくり返し 87 |
| 5.1 研究の背景と使用するデータ 完全主義→抑うつ・怒り→攻撃 87 |
| 5.2 パス図を描く 因果関係の連鎖を描く 89 |
| 5.2.1 データの入力と読み込み 89 |
| 5.2.2 ページレイアウトの設定 89 |
| 5.2.3 観測変数を描く 90 |
| 5.2.4 単方向矢印を描く 91 |
| 5.2.5 誤差変数を描く 91 |
| 5.2.6 分析の指定と実行 94 |
| 5.3 出力を見る 因果関係の連鎖を判断する 95 |
| 5.3.1 出力パス図を見る 95 |
| 5.3.2 テキスト出力を見る 96 |
| 5.4 モデルを改良する パスを削除して再分析 101 |
| 5.4.1 パス図の変更・出力 101 |
| 5.4.2 テキスト出力を見る 103 |
| 解説 パス解析における自由度 105 |
| 解説 独立モデルと飽和モデル 107 |
| 解説 適合度指標のいろいろ 110 |
| 5.5 SPSSで分析してみると 複数の因果関係の連鎖を分析する 112 |
| 5.5.1 相関係数を算出する 112 |
| 5.5.2 重回帰分析を行なう 113 |
| 5.5.3 偏相関係数を算出する 115 |
| 5.5.4 結果をパス図に描く 117 |
| 第5章 練習問題 118 |
| 第6章 互いに影響しあう関係 双方向の因果関係と多母集団の分析 120 |
| 6.1 研究の背景と使用するデータ ｢人にどう見られるか｣で体型の自己イメージは変わるか 122 |
| 分析1 双方向の因果関係を分析する 124 |
| 6.2 パス図を描く 双方向の因果関係を描く 124 |
| 6.2.1 データの入力と読み込み 124 |
| 6.2.2 パス図を描く 124 |
| 6.2.3 分析の指定と実行 126 |
| 6.3 出力を見る パス図に分析結果を表示し,双方向の因果関係を判断 127 |
| 6.3.1 出力パス図を見る 127 |
| 6.3.2 テキスト出力を見る 128 |
| 分析2 男女のパスを比べる（多母集団の分析） 130 |
| 6.4 分析の指定と実行 グループ別の因果関係を分析する 130 |
| 6.5 出力を見る パス図に分析結果を表示し,グループごとの傾向を見る 134 |
| 6.5.1 出力パス図を見る 134 |
| 6.5.2 テキスト出力を見る 135 |
| 6.5.3 パス係数の差を見る 138 |
| 第6章 練習問題 139 |
| 第7章 潜在変数を用いる 因子分析 143 |
| 7.1 研究の背景と使用するデータ ｢自己愛｣の1因子モデル 144 |
| 7.2 パス図を描く 1因子の因子分析モデルを描く 146 |
| 7.2.1 データの入力と読み込み 146 |
| 7.2.2 潜在変数を描く 146 |
| 7.2.3 観測変数の変数名を指定する 148 |
| 7.2.4 潜在変数に名前をつける 149 |
| 7.2.5 分析の指定と実行 150 |
| 7.3 出力を見る 1因子の因子分析を判断する 151 |
| 7.3.1 出力パス図を見る 151 |
| 7.3.2 テキスト出力を見る 153 |
| 解説 係数の固定について 156 |
| 7.4 SPSSで分析してみると 1因子の因子分析をする 160 |
| 解説 因子分析の用語とパス図の対応 163 |
| 第7章 練習問題 165 |
| 第8章 2つの潜在変数 2因子の因子分析 168 |
| 8.1 研究の背景と使用するデータ 8つの形容詞への回答の分析 169 |
| 8.2 パス図を描く 2因子の因子分析モデルを描く 171 |
| 8.2.1 データの入力と読み込み 171 |
| 8.2.2 ページレイアウトの設定 171 |
| 8.2.3 潜在変数を描く（因子分析モデル） 172 |
| 8.2.4 観測変数の変数名を指定 174 |
| 8.2.5 潜在変数に名前をつける 176 |
| 8.2.6 分析の指定と実行 177 |
| 8.3 出力を見る 因果関係の連鎖を判断する 178 |
| 8.3.1 出力パス図を見る 178 |
| 8.3.2 テキスト出力を見る 179 |
| 8.4 モデルを改良する Amosで行なう探索的な因子分析 183 |
| 8.4.1 モデル改良の可能性を探る 183 |
| 8.4.2 探索的モデル特定化 184 |
| 8.5 SPSSで分析してみると 複数の因果関係を分析する 189 |
| 8.5.1 1因子の因子分析をくり返す 189 |
| 8.5.2 斜交回転の探索的因子分析を行なう 193 |
| 解説 確認的因子分析と探索的因子分析 195 |
| 第8章 練習問題 198 |
| 第9章 潜在変数を因果関係に組み込む |
| 多重指標モデル・MIMICモデル 201 |
| 9.1 研究の背景と使用するデータ 同じデータを異なるパス図で分析する 201 |
| ケース1 潜在変数から潜在変数への因果関係 202 |
| 9.2 パス図を描く 潜在変数から潜在変数へのパスを引く 202 |
| 9.2.1 潜在変数を描く（因子分析モデル） 202 |
| 9.2.2 観測変数の変数名を指定 203 |
| 9.2.3 潜在変数に名前をつける 203 |
| 9.2.4 分析の指定と実行 205 |
| 9.3 出力を見る 第8章のパス図結果と比べてみる 205 |
| 解説 多重指標モデル 207 |
| ケース2 観測変数から潜在変数への因果関係 208 |
| 9.4 パス図を描く 観測変数から潜在変数へのパスを引く 208 |
| 9.4.1 パスを引く 208 |
| 9.4.2 分析の指定と実行 209 |
| 9.5 出力を見る 前の2つのパス図結果と比べてみる 210 |
| 9.5.1 出力パス図を見る 210 |
| 9.5.2 テキスト出力を見る 211 |
| 解説 MlMlCモデル 213 |
| 9.6 SPSSで分析してみると 潜在変数間の因果関係の分析 214 |
| 9.6.1 ケース1の場合 214 |
| 9.6.2 ケース2の場合 217 |
| 第9章 練習問題 220 |
| 第10章 より複雑なモデルへ 因子分析と重回帰分析の組み合わせ 223 |
| 10.1 研究の背景と使用するデータ 他者の評価が自尊心や不安に与える効果 223 |
| 10.2 パス図を描く 潜在変数間の因果関係を描く 227 |
| 10.2.1 ページレイアウトの設定 227 |
| 10.2.2 潜在変数を描く（因子分析モデル） 227 |
| 10.2.3 観測変数の変数名を指定 228 |
| 10.2.4 潜在変数に名前をつける 229 |
| 10.2.5 分析の指定と実行 230 |
| 10.3 出力を見る 潜在変数間の因果関係を判断する 231 |
| 10.3.1 出力パス図を見る 231 |
| 10.3.2 テキスト出力を見る 232 |
| 解説 複雑なモデルのつかみ方 235 |
| 10.4 SPSSで分析してみると 潜在変数間の因果関係を分析する 237 |
| 10.4.1 分析の手順 237 |
| 10.4.2 因子分析を行なう 239 |
| 10.4.3 信頼性係数を算出する 241 |
| 10.4.4 尺度得点を算出する 243 |
| 10.4.5 相関係数を算出する 245 |
| 10.4.6 重回帰分析を行なう 246 |
| 10.4.7 結果をパス図に描く 249 |
| 第10章 練習問題 250 |
| Amos関連文献 255 |
| 索引 257 |
| まえがき ⅲ |
| 第1章 分析のまえに Amosとバス図の基本 1 |
| 1.1 Amosの基本 Amosを起動する 1 |
|
| 62.
|
図書
東工大
目次DB
|
白砂堤津耶著
| 出版情報: |
東京 : 日本評論社, 2009.1 v, 284p ; 22cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
目次情報:
続きを見る
| はしがき i |
| 第1章 度数分布表とヒストグラムの作り方 1 |
| 1.度数分布表 1 |
| 2.ヒストグラム 4 |
| 練習問題（第1章） 7 |
| 第2章 データの中心をはかる指標 9 |
| 1.算術平均 9 |
| 2.メディアン 11 |
| 3.モード 12 |
| 4.加重算術平均 14 |
| 5.幾何平均 16 |
| 6.調和平均 20 |
| 7.トリム平均 23 |
| 8.移動平均 24 |
| 練習問題（第2章） 27 |
| 第3章 データの散らばりをはかる指標 31 |
| 1.範囲 31 |
| 2.四分位範囲 33 |
| 3.箱ひげ図 37 |
| 4.箱ひげ図による「外れ値」の識別法 39 |
| 5.平均偏差 42 |
| 6.分散と標準偏差 44 |
| 7.標準偏差による散らばりの解釈 49 |
| 8.変動係数 53 |
| 9.標準化変量 57 |
| 10.偏差値 59 |
| 11.歪度 60 |
| 練習問題（第3章） 63 |
| 第4章 順列と組合せ 67 |
| 1.順列 67 |
| 2.円順列とじゅず順列 70 |
| 3.重複順列 72 |
| 4.同じものを含む順列 73 |
| 5.組合せ 74 |
| 6.重複組合せ 77 |
| 練習問題（第4章） 79 |
| 第5章 確率 83 |
| 1.確率の定義 83 |
| 2.加法定理 90 |
| 3.乗法定理 94 |
| 4.ベイズの定理 98 |
| 練習問題（第5章） 101 |
| 第6章 確率変数と確率分布 107 |
| 1.確率変数・確率分布とは 107 |
| 2.二項分布 109 |
| 3.ポアソン分布 112 |
| 4.正規分布 115 |
| 5.標準正規分布 118 |
| 練習問題（第6章） 124 |
| 第7章 母平均の区間推定 127 |
| 1.母平均の区間推定とは 127 |
| 2.標本の大きさの決定 142 |
| 練習問題（第7章） 147 |
| 第8章 母比率の区間推定 149 |
| 1.母比率の区間推定の公式 149 |
| 2.標本の大きさの決定方法 153 |
| 練習問題（第8章） 158 |
| 第9章 仮説検定の方法（1）母平均の検定 161 |
| 1.母標準偏差σが既知のケース 161 |
| 2.母標準偏差σが未知（n≧30）のケース 166 |
| 3.母標準偏差σが未知（n＜30）のケース 169 |
| 練習問題（第9章） 173 |
| 第10章 仮説検定の方法（2）母比率・母平均の差・母比率の差の検定 175 |
| 1.母比率の検定 175 |
| 2.母平均の差の検定 178 |
| 3.母比率の差の検定 183 |
| 練習問題（第10章） 188 |
| 第11章 相関分析 191 |
| 1.相関係数 191 |
| 2.相関係数の検定（無相関検定） 198 |
| 3.スピアマンの順位相関係数 203 |
| 練習問題（第11章） 208 |
| 第12章 回帰分析 213 |
| 1.回帰分析とは 213 |
| 2.回帰係数の求め方（最小2乗法 : OLS） 215 |
| 3.決定係数 219 |
| 4.重回帰分析 223 |
| 練習問題（第12章） 233 |
| 練習問題回答 239 |
| 参考文献 279 |
| 索引 281 |
| はしがき i |
| 第1章 度数分布表とヒストグラムの作り方 1 |
| 1.度数分布表 1 |
|
| 63.
|
図書
|
津田博史, 中妻照雄, 山田雄二編
|
| 64.
|
図書
|
涌井良幸著
| 出版情報: |
東京 : 日本実業出版社, 2008.11 173p ; 21cm |
| シリーズ名: |
ゼロからのサイエンス |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 65.
|
図書
|
森棟公夫 [ほか] 著
|
| 66.
|
図書
東工大
目次DB
|
道家暎幸 [ほか] 著
| 出版情報: |
秦野 : 東海大学出版会, 2008.1 vii, 101p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
目次情報:
続きを見る
| 注 : χ[2]の[2]は上つき文字 |
| 注 : σ[2]の[2]は上つき文字 |
| |
| 第1章 資料の整理 1 |
| 1.1 度数分布表 1 |
| 1.1.1 度数分布表の作成 2 |
| 1.1.2 ヒストグラムの作成 3 |
| 1.2 代表値と散布度 4 |
| 1.2.1 代表値 4 |
| 1.2.2 散布度 5 |
| 1.3 相関係数 7 |
| 1.4 回帰直線 11 |
| 演習問題 13 |
| 第2章 確率と確率分布 15 |
| 2.1 確率 15 |
| 2.2 現代的確率 16 |
| 2.2.1 事象 16 |
| 2.2.2 確率 17 |
| 2.3 確率変数と確率分布 19 |
| 2.3.1 離散型確率分布 19 |
| 2.3.2 連続型確率分布 20 |
| 2.4 平均と分散 22 |
| 2.4.1 平均 22 |
| 2.4.2 分散，標準偏差 23 |
| 2.4.3 確率変数の1次関数の平均，分散 23 |
| 2.5 順列，組合せ 25 |
| 2.5.1 順列 25 |
| 2.5.2 組合せ 26 |
| 2.6 二項分布 28 |
| 2.7 正規分布 30 |
| 2.7.1 正規確率密度関数 30 |
| 2.7.2 標準正規分布表 32 |
| 演習問題 34 |
| 第3章 標本分布 37 |
| 3.1 無作為抽出 37 |
| 3.2 標本平均の分布 39 |
| 3.3 χ[2]分布 41 |
| 3.4 t分布 42 |
| 3.5 F分布 44 |
| 演習問題 46 |
| 第4章 統計的推定 47 |
| 4.1 推定量 47 |
| 4.2 点推定 48 |
| 4.2.1 不偏推定量 48 |
| 4.2.2 一致推定量 48 |
| 4.2.3 有効推定量 49 |
| 4.3 区間推定 50 |
| 4.3.1 母平均μ（母分散が既知の場合） 50 |
| 4.3.2 母平均μ（母分散が未知の場合） 52 |
| 4.3.3 母比率p（大標本の場合） 53 |
| 4.3.4 母分散σ[2]（母平均が既知の場合） 54 |
| 4.3.5 母分散σ[2]（母平均が未知の場合） 55 |
| 演習問題 56 |
| 第5章 仮説検定 57 |
| 5.1 仮説検定 57 |
| 5.2 正規母集団の母平均μの仮説検定 58 |
| 5.2.1 母分散σ[2]が既知の場合 58 |
| 5.2.2 母分散σ[2]が未知の場合 61 |
| 5.3 母比率pの仮説検定 62 |
| 5.4 母分散σ[2]の仮説検定 64 |
| 5.5 2正規母集団の等平均，等分散の検定 66 |
| 5.5.1 2正規母集団の等平均の検定 66 |
| 5.5.2 2正規母集団の等分散の検定 67 |
| 5.6 適合度の検定 69 |
| 5.7 分割表の検定 71 |
| 演習問題 74 |
| 付録 各種分布表 77 |
| 二項分布表 77 |
| 標準正規分布表（I） 78 |
| 標準正規分布表（II） 79 |
| t分布表 80 |
| χ[2]分布表 81 |
| F分布表（I）（α＝0.05） 82 |
| F分布表（II）（α＝0.025） 84 |
| 演習問題の解答 87 |
| 事項索引 99 |
| 注 : χ[2]の[2]は上つき文字 |
| 注 : σ[2]の[2]は上つき文字 |
| |
|
| 67.
|
図書
東工大
目次DB
|
田栗正章 [ほか] 著
| 出版情報: |
東京 : 講談社, 2007.6 286p ; 18cm |
| シリーズ名: |
ブルーバックス ; B-1557 |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
目次情報:
続きを見る
| 目次 |
| はじめに 5 |
| 第Ⅰ章 統計学=データの科学とは何か－統計学の体系・データの見方 11 |
| 第1話 視聴率、統計を使って考え直してみよう! 12 |
| 第2話 日本の小学5年生、円グラフも理解できない!? 20 |
| 第Ⅱ章 データに語らせる－記述統計学・データ解析の話－ 29 |
| 第3話 我が家の金融資産、平均よりずっと少ない!?(平均・中央値) 30 |
| 第4話 政治家の好き嫌い、歴史上より現代のほうがバラツク!(標準偏差) 38 |
| 第5話 偏差値問題、偏差値150って本当?(偏差値) 47 |
| 第6話 政治家の好き嫌い、歴史上の人と現代の人の関連は?(相関係数) 54 |
| 第7話 データの尋問、見えなかったものが見えてくる!(シンプソンのパラドックス) 66 |
| 第Ⅲ章 チャンスをはかる－確率・確率分布の話し－ 73 |
| 第8話 同一番号の宝くじ、7年間で2度も1等になった!(確率) 74 |
| 第9話 でたらめな数の集まり、一体何の役に立つ?(乱数) 82 |
| 第10話 ガン検診で要精検、でも落ち込まなくてもいい!?(ベイズの定理) 91 |
| 第11話 試験ですべてランダム解答、何点とれる?(2項分布) 97 |
| 第12話 交通事故問題、馬に蹴られて死んだ兵士数と同じ!(ポアソン分布) 106 |
| 第13話 医学部学士入試試験、何点とれば入れる?(正規分布) 112 |
| 第14話 スーパーで買い物、レジで概算してみよう!(中心極限推理) 125 |
| 第IV章 統計的推測はどこまで可能か－推定・検定の考え方－ 133 |
| 第15話 麻薬経験者の割合、どうやって調査する?(ランダム回答法) 134 |
| 第16話 野生動物の総数、どうやって推定する?(最尤法) 139 |
| 第17話 平均寿命や得票数、幅を持たせて考えよう!(区間推定) 146 |
| 第18話 カード当て実験、100回中65回当てたら超能力者?(仮説検定) 156 |
| 第19話 新薬の有効性、どうしたら判る?(平均の検定) 167 |
| 第20話 メンデルのデータ、実は捏造されていた!(適合度検定) 176 |
| 第21話 サリドマイド服用、奇形発症との関連は?(独立性検定) 185 |
| 第V章 多変量の情報をうまく活かす－多変量解析の考え方－ 193 |
| 第22話 背の低い父親からは、背の高い息子が生まれる!?(相関・回帰) 194 |
| 第23話 二塁打は打点、単打は得点に貢献する!(重回帰分析) 202 |
| 第24話 英語、それは文系教科?(主成分分析・因子分析) 213 |
| 第25話 いずれアヤメか、カキツバタ?(判別分析) 226 |
| 第26話 DNA、ヒトの祖先を推定できる!(クラスター分析) 236 |
| 第Ⅵ章 統計学の広がり－統計学の過去・現在・未来－ 245 |
| 第27話 現代の統計、どのようにして始まった? 246 |
| 第28話 統計学と数学、どう違う? 252 |
| 第29話 統計、その応用分野と未来は? 259 |
| 付章 発展的な話題 266 |
| 発展 1 ボール投げ入れ実験、確率が簡単に計算できる! 266 |
| 発展 2 ペテルスブルクのパラドックス 269 |
| 発展 3 男の集まり、姉妹より兄弟のほうが多い!? 272 |
| 発展 4 直線モデルか、それとも曲線モデルか? 276 |
| 参考文献 281 |
| さくいん 283 |
| 目次 |
| はじめに 5 |
| 第Ⅰ章 統計学=データの科学とは何か－統計学の体系・データの見方 11 |
|
| 68.
|
図書
東工大
目次DB
|
清水邦夫著
| 出版情報: |
東京 : 共立出版, 2006.11 iv, 208p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
目次情報:
続きを見る
| 第1章 クレーム頻度の分析 1 |
| 1.1 ポアソン分布 1 |
| 1.2 ポアソン分布の推定 24 |
| 1.3 負の二項分布 40 |
| 第2章 クレーム額の分析 59 |
| 2.1 ガンマ分布 59 |
| 2.2 免責金額 : 例題と解答 70 |
| 2.3 対数正規分布 82 |
| 2.4 逆ガウス型分布 92 |
| 第3章 クレーム総額の分析 109 |
| 3.1 複合分布 110 |
| 3.2 複合ポアソン分布 118 |
| 3.3 複合負の二項分布 : 例題と解答 128 |
| 第4章 破産問題 137 |
| 4.1 逆三項分布 137 |
| 4.1.1 ランダムウォーク 137 |
| 4.1.2 確率関数 138 |
| 4.1.3 モーメント 141 |
| 4.2 逆二項分布 145 |
| 4.2.1 確率関数と確率母関数 145 |
| 4.2.2 分布関数 148 |
| 4.2.3 下降階乗モーメント 150 |
| 4.2.4 逆二項分布の逆ガウス型分布の収束 152 |
| 4.2.5 一般化負の二項分布 153 |
| 第5章 リスクモデルにおける離散確率分布の漸化式 155 |
| 5.1 はじめに 155 |
| 5.2 確率関数の漸化式 157 |
| 5.2.1 二項漸化式 157 |
| 5.2.2 三項漸化式 163 |
| 5.3 一般化Charlier級数分布 175 |
| 5.3.1 定義 176 |
| 5.3.2 性質 177 |
| 5.4 複合分布 180 |
| 5.4.1 定義と性質 180 |
| 5.4.2 ベルヌーイ分布による一般化合流型超幾何分布 184 |
| 5.4.3 Minkovaによる古典離散分布の一般化 187 |
| 5.4.4 漸化式 188 |
| 参考文献 195 |
| 参考書 197 |
| 和英索引 199 |
| 英和索引 204 |
| 第1章 クレーム頻度の分析 1 |
| 1.1 ポアソン分布 1 |
| 1.2 ポアソン分布の推定 24 |
|
| 69.
|
図書
東工大
目次DB
|
西尾敦著
| 出版情報: |
東京 : 新世社 , 東京 : サイエンス社 (発売), 2006.12 viii, 339p ; 21cm |
| シリーズ名: |
グラフィック「経済学」 ; 8 |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
目次情報:
続きを見る
| まえがき ⅰ |
| 第1章 データ 1 |
| 1.1 はじめに 2 |
| 1.2 基礎的な概念 4 |
| 1.3 データの要約・グラフ化 14 |
| 1.4 2次元データ 18 |
| 第2章 基本統計量 31 |
| 2.1 分布の中心・位置 32 |
| 2.2 分布の広がり 48 |
| 2.3 データの変換 56 |
| 2.4 その他の特性と積率 62 |
| 2.5 数学的知識の補足 70 |
| 第3章 変数の間の関係 77 |
| 3.1 カテゴリー変数 78 |
| 3.2 数量変数 90 |
| 3.3 回帰モデル 108 |
| 3.4 数学的知識の補足 126 |
| 第4章 確率論入門 131 |
| 4.1 確立 132 |
| 4.2 確率変数と確率分布 142 |
| 4.3 確率分布の特性値 146 |
| 4.4 離散分布のモデル 160 |
| 4.5 大数法則 168 |
| 4.6 確率分布のその他の特性値 168 |
| 4.7 連続型の確率変数 170 |
| 4.8 正規分布 174 |
| 4.9 中心極限定理 182 |
| 4.10 数学的知識の補足 184 |
| 第5章 標本抽出と推測 197 |
| 5.1 無作為標本と母集団特性の推定 198 |
| 5.2 区間推定 210 |
| 5.3 正規母集団の推測 222 |
| 5.4 尤度に基づく推測 228 |
| 5.5 数学的知識の補足 240 |
| 第6章 仮説の検定 245 |
| 6.1 仮説検定の考え方 246 |
| 6.2 比率と平均の検定 254 |
| 6.3 2母集団の比較 262 |
| 6.4 適合度検定 272 |
| 第7章 モデルとその推測 287 |
| 7.1 回帰モデルの推測 288 |
| 7.2 2値データの回帰分析 304 |
| 問題略解 317 |
| 付表 327 |
| 索引 331 |
| まえがき ⅰ |
| 第1章 データ 1 |
| 1.1 はじめに 2 |
|
| 70.
|
図書
|
横山真一郎, 関哲朗共著
| 出版情報: |
東京 : コロナ社, 2007.1 v, 191p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 71.
|
図書
|
柳谷晃著
| 出版情報: |
東京 : 日本能率協会マネジメントセンター, 2006.3 229p ; 21cm |
| シリーズ名: |
実務入門シリーズ |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 72.
|
図書
|
服部哲也著
| 出版情報: |
東京 : 学術図書出版社, 2006.3 vi, 227p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 73.
|
図書
|
北村隆一, 堀智晴編著 ; 尾崎博明, 東野達, 中北英一著
| 出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2006.3 iv, 207p ; 26cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 74.
|
図書
|
鳥脇純一郎編著
| 出版情報: |
東京 : オーム社, 2001.9 vii, 124p ; 21cm |
| シリーズ名: |
インターユニバーシティ |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 75.
|
図書
|
大村平著 ; 講談社サイエンティフィク編
| 出版情報: |
東京 : 講談社, 2005.8 viii, 196p ; 21cm |
| シリーズ名: |
今日から使えるシリーズ |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 76.
|
図書
東工大
目次DB
|
馬場浩也著
| 出版情報: |
東京 : 東洋経済新報社, 2005.9 vi, 267p ; 26cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
目次情報:
続きを見る
| Chapter 1 SPSSを始めましょう 2 |
| 1.1 SPSSをインストールする方法 2 |
| 1.2 SPSSを立ち上げる方法 5 |
| 1.3 SPSSを終了する方法 7 |
| Chapter 2 変数に名前をつけましょう 8 |
| 2.1 統計分析に使う変数の種類 8 |
| 2.2 データ値 9 |
| 2.3 SPSSのワークシートを立ち上げる方法 10 |
| 2.4 変数に名前をつける方法 10 |
| 2.5 変数の型を指定する方法 12 |
| 2.6 その他の変数の型を指定する方法 14 |
| 2.7 変数にラベルをつける方法 14 |
| 2.8 カテゴリ変数に値ラベルをつける方法 15 |
| 2.9 欠損値について 16 |
| Chapter 3 データ値を入力しましょう 17 |
| 3.1 データ値を入力する方法 17 |
| 3.2 ケースを追加する方法 18 |
| 3.3 変数を追加する方法 18 |
| 3.4 入力ミスを修正する方法 19 |
| 3.5 データ値を印刷する方法 20 |
| Chapter 4 データ値をファイルに保存しましょう 23 |
| 4.1 ハードディスクに保存する方法 23 |
| 4.2 フロッピーディスクに保存する方法 24 |
| 4.3 保存したファイルを立ち上げる方法 25 |
| Chapter 5 Excelのデータを読み込みましょう 28 |
| 5.1 Excelにデータ値を入力する方法 28 |
| 5.2 Excelのデータを読み込む方法 30 |
| Chapter 6 ファイルのコピーを作りましょう 33 |
| 6.1 「マイ コンピュータ」を使う方法 33 |
| 6.2 デスクトップをフォルダとして利用する方法 35 |
| 6.3 「ディスクのコピー」を使う方法 36 |
| 6.4 ファイルを削除する方法 36 |
| Chapter 7 ファイルを結合しましょう 38 |
| 7.1 ケースによって分割されたファイルの結合方法 38 |
| 7.2 変数によって分割されたファイルの結合 42 |
| Chapter 8 ファイルを分割しましょう 44 |
| 8.1 ケースの順序を並べ替える方法 44 |
| 8.2 複数の変数によるケースの並べ替え 46 |
| 8.3 ファイルを分割する方法 47 |
| Chapter 9 集計値のファイルを作りましょう 50 |
| 9.1 グループ別の平均値を求める方法 50 |
| 9.2 その他のグループ集計値を求める方法 54 |
| Chapter 10 グラフを描きましょう 60 |
| 10.1 棒グラフを描く方法 60 |
| 10.2 デフォルトのグラフを編集する方法 62 |
| 10.3 グラフを印刷・保存する方法 71 |
| Chapter 11 グラフ機能を活用しましょう 72 |
| 11.1 グループ別のグラフを描く方法 72 |
| 11.2 グループ別のグラフを1つのグラフに描く方法 73 |
| 11.3 グループ集計値のグラフを描く方法 75 |
| 11.4 円グラフを描く方法 76 |
| 11.5 折れ線グラフを描く方法 78 |
| Chapter 12 ヒストグラムを描きましょう 81 |
| 12.1 ヒストグラムを描く方法 81 |
| 12.2 ヒストグラムを編集する方法 83 |
| Chapter 13 散布図を描きましょう 85 |
| 13.1 散布図を描く方法 85 |
| 13.2 散布図を編集する方法 87 |
| 13.3 変数の値の分布をドットで描く方法 88 |
| Chapter 14 度数分布表を作りましょう 91 |
| 14.1 度数分布表を作る方法 91 |
| 14.2 度数分布表の見方 92 |
| 14.3 度数分布表を編集する方法 93 |
| 14.4 個々のケースの値の度数分布表を作る方法 96 |
| 14.5 度数分布表と一緒にグラフを描く方法 97 |
| 14.6 度数分布表と一緒に統計量を表示する方法 98 |
| Chapter 15 クロス集計表を作りましょう 100 |
| 15.1 クロス集計表を作る方法 100 |
| 15.2 クロス集計表の見方 102 |
| 15.3 クロス集計表の行と列の決め方 103 |
| 15.4 クロス集計表と一緒にグラフを描く方法 103 |
| 15.5 複数のクロス集計表を一括して作る方法 104 |
| 15.6 クロス集計表で3つ以上の変数の値の関係をあらわす方法 106 |
| Chapter 16 新しい変数を作りましょう 109 |
| 16.1 四則演算を使って新しい変数を作る方法 109 |
| 16.2 数式を使って新しい変数を作る方法 113 |
| 16.3 関数を使って新しい変数を作る方法 114 |
| 16.4 IF条件をつけて新しい変数を作る方法 116 |
| 16.5 最初に別の変数を作っておくメリット 119 |
| 16.6 変数の計算で（ ）を使う方法 119 |
| 16.7 変数の計算で1を使う方法 120 |
| 16.8 ＆と1の使い方の注意点 122 |
| 16.9 欠損値を置き換える方法 123 |
| Chapter 17 必要なケースを選択しましょう 126 |
| 17.1 必要なケースを選択する方法 126 |
| 17.2 ケースの選択に複数の変数を使う方法 128 |
| 17.3 複雑な条件によりケースを選択する方法 129 |
| 17.4 ＆，1，（ ）の使い方の注意点 129 |
| 17.5 数式を使ってケースを選択する方法 130 |
| Chapter 18 多重回答を集計しましょう 131 |
| 18.1 多重回答の選択肢とデータ値 131 |
| 18.2 多重回答を集計する方法 132 |
| 18.3 多重回答の度数分布表の見方 134 |
| 18.4 多重回答をクロス集計表であらわす方法 135 |
| Chapter 19 図表をWordに貼り付けましょう 138 |
| 19.1 Wordで文章を作成する方法 138 |
| 19.2 図表をWordの文章に貼り付ける方法 139 |
| 19.3 ペイントで貼り付ける方法 142 |
| Chapter 20 平均値，分散，標準偏差を調べましょう 146 |
| 20.1 平均値，分散，標準偏差を調べる方法 146 |
| 20.2 平均値，分散，標準偏差の意味 147 |
| 20.3 性別にみた成績の分布 151 |
| Chapter 21 母集団の平均値を推計しましょう 153 |
| 21.1 母集団の平均値を推計する方法 153 |
| 21.2 確率変数の意味 155 |
| 21.3 標本の平均値の分布 156 |
| 21.4 標本の平均値と正規分布 157 |
| 21.5 正規分布表 158 |
| 21.6 母集団の平均値の95％の信頼区間 160 |
| 21.7 母集団の平均値の推計における残された2つの問題 161 |
| 21.8 学生全体の成績の平均値の推計 163 |
| 21.9 統計的推計の一般的な注意点 164 |
| Chapter 22 母集団の平均値の差を推計しましょう 166 |
| 22.1 母集団の平均値の差を推計する方法 166 |
| 22.2 標本の平均値の差は確率変数 168 |
| 22.3 標本の平均値の差は標準誤差 169 |
| 22.4 標準誤差の近似値 169 |
| 22.5 ｔ値による信頼区間の推計 171 |
| 22.6 母集団の平均値の差の推計 171 |
| 22.7 信頼区間と母集団の平均値の差 172 |
| 22.8 ｔ値による仮説の検定 172 |
| 22.9 母集団の平均値の差の推計の一般的な注意点 174 |
| Chapter 23 相関分析をしましょう 175 |
| 23.1 相関関係を調べる方法 175 |
| 23.2 相関係数の意味 177 |
| 23.3 相関係数の値とグラフの4つの領域 178 |
| 23.4 相関係数の値とXとYの共分散の関係 178 |
| 23.5 相関係数は相対的な統計量 180 |
| 23.6 相関関係の強さの基準 181 |
| 23.7 相関係数の値の計算 181 |
| 23.8 母集団における相関関係の推計 182 |
| 23.9 複数の変数間の相関係数を一括して求める方法 182 |
| 23.10 相関分析の一般的な注意点 183 |
| Chapter 24 回帰分析をしましょう 184 |
| 24.1 回帰分析をする方法 184 |
| 24.2 回帰分析の分析結果 185 |
| 24.3 独立変数と従属変数 186 |
| 24.4 回帰線と回帰式 186 |
| 24.5 推計誤差の最小化 187 |
| 24.6 最小二乗法 188 |
| 24.7 最小二乗法による回帰係数の計算 188 |
| 24.8 推計結果の統計的有意性 189 |
| 24.9 R2の意味 192 |
| 24.10 回帰分析の一般的な注意点 195 |
| Chapter 25 重回帰分析をしましょう 196 |
| 25.1 重回帰分析をする方法 196 |
| 25.2 重回帰分析の分析結果 196 |
| 25.3 重回帰分析の最小二乗法 197 |
| 25.4 重回帰分析の回帰係数の意味 198 |
| 25.5 代数変数 199 |
| 25.6 推計結果の統計的有意性 200 |
| 25.7 回帰式に3つ以上の独立変数を使う方法 202 |
| 25.8 重回帰分析の一般的な注意点 203 |
| Chapter 26 回帰分析にダミー変数を使いましょう 205 |
| 26.1 回帰式にダミー変数を使う方法 205 |
| 26.2 ダミー変数を使った推計結果 206 |
| 26.3 回帰式にダミー変数を使う理由 207 |
| 26.4 ダミー変数を使った回帰係数の意味 208 |
| 26.5 推計結果の統計的有意性 209 |
| 26.6 従属変数の推計値 210 |
| 26.7 推計結果の比較 212 |
| 26.8 種類の異なる複数のダミー変数を使う方法 212 |
| 26.9 複数のカテゴリをあらわすダミー変数を使う方法 214 |
| 26.10 ダミー変数を使う一般的な注意点 215 |
| Chapter 27 2次関数の回帰式を推計しましょう 217 |
| 27.1 2次関数を使った回帰式を推計する方法 217 |
| 27.2 2次関数の回帰式を使った推計結果 219 |
| 27.3 2次関数の回帰式を使った回帰分析の意味 219 |
| 27.4 従属変数の推計値と実際の値 220 |
| 27.5 2次関数を使った回帰分析の応用 221 |
| 27.6 2次関数を使った回帰分析の一般的な注意点 222 |
| Chapter 28 対数関数の回帰式を推計しましょう 224 |
| 28.1 対数関数を使った回帰分析をする方法 224 |
| 28.2 対数関数を回帰式に使う理由 226 |
| 28.3 回帰係数bの意味 228 |
| 28.4 線型回帰式と対数回帰式の比較 229 |
| 28.5 従属変数の値の推計 230 |
| 28.6 対数関数の回帰式の応用 232 |
| 28.7 その他の対数回帰式 233 |
| 28.8 回帰分析の一般的な注意点 234 |
| Chapter 29 四半期別データを分析しましょう 236 |
| 29.1 四半期別データを入力する方法 236 |
| 29.2 売上高の四半期別の変動 237 |
| 29.3 線型回帰式による回帰分析 238 |
| 29.4 ダミー変数を使った回帰式 240 |
| 29.5 ダミー変数を使ったケーキの売上高の推計 242 |
| 29.6 ダミー変数を使った回帰式の一般的な注意点 243 |
| Chapter 30 年次データを分析しましょう 244 |
| 30.1 年次データを入力する方法 244 |
| 30.2 年末ボーナスの支給率の推移 245 |
| 30.3 年末ボーナスの支給率の推計（推計モデル1） 245 |
| 30.4 移動平均値 247 |
| 30.5 国内総生産の実質成長率 249 |
| 30.6 ラグ変数 250 |
| 30.7 完全失業率 253 |
| 30.8 年末ボーナスの支給率の推計（推計モデル2） 255 |
| 30.9 ダミー変数を使った回帰式の推計（推計モデル3） 256 |
| 30.10 時系列分析の一般的な注意点 258 |
| 補足説明 259 |
| おわりに 263 |
| 索引 264 |
| Chapter 1 SPSSを始めましょう 2 |
| 1.1 SPSSをインストールする方法 2 |
| 1.2 SPSSを立ち上げる方法 5 |
|
| 77.
|
図書
|
渡辺利夫著
| 出版情報: |
京都 : ナカニシヤ出版, 2005.9 vi, 286p ; 26cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 78.
|
図書
|
鈴木義一郎著
| 出版情報: |
東京 : 森北出版, 2005.5 vii, 148p ; 22cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 79.
|
図書
東工大
目次DB
|
濱田昇, 田澤新成著
| 出版情報: |
東京 : 共立出版, 2005.9 vi, 136p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
目次情報:
続きを見る
| 第1章 事象と確率 1 |
| 1.1 事象とは何か 1 |
| 1.2 和事象・積事象・余事象・排反事象 3 |
| 1.3 確率とは何か 4 |
| 1.4 確率の性質 6 |
| 1.5 確率の計算 7 |
| 1.6 確率の公理化 9 |
| 1.7 条件付き確立 12 |
| 第1章の問題 13 |
| 第2章 確率変数と確率分布 15 |
| 2.1 確率変数と確率分布 15 |
| 2.2 離散型確率変数の期待値 17 |
| 2.3 連続型確率変数の期待値 18 |
| 第2章の問題 20 |
| 第3章 離散型の確率分布 22 |
| 3.1 二項分布B(n,p) 22 |
| 3.2 幾何分布G(p) 25 |
| 3.3 ポアソン分布Po(λ) 26 |
| 第3章の問題 28 |
| 第4章 連続型の確率分布 31 |
| 4.1 一様分布U(a,b) 31 |
| 4.2 指数分布Ex(a) 33 |
| 4.3 正規分布N(μ,σ2) 34 |
| 4.4 カイ二乗分布x2(n) 39 |
| 第4章の問題 40 |
| 第5章 2変量の確率分布 42 |
| 5.1 2変量の離散型確率分布 42 |
| 5.2 2変量の連続型確率分布 46 |
| 第5章の問題 49 |
| 第6章 標本分布 52 |
| 6.1 母集団・標本・母集団分布 52 |
| 6.2 標本分布の求め方 54 |
| 6.3 正規分布に関する標本分布 58 |
| 6.4 カイ二乗分布に関する標本分布 59 |
| 6.5 t分布に関する標本分布 59 |
| 6.6 F分布に関する標本分布 60 |
| 6.7 大数の法則 61 |
| 第第6章の問題 63 |
| 第7章 点推定 64 |
| 7.1 点推定の方法 64 |
| 7.2 点推定の基準 68 |
| 7.3 クラーメル・ラオの不等式 70 |
| 7.4 最尤推定法 72 |
| 第7章の問題 73 |
| 第8章 区間推定 75 |
| 8.1 区間推定の方法 75 |
| 8.2 母平均の区間推定 76 |
| 8.3 母分散の区間推定 76 |
| 8.4 母比率の区間推定 83 |
| 8.5 2つの正規母集団の母平均の差の区間推定 85 |
| 第8章の問題 86 |
| 第9章 仮説検定 88 |
| 9.1 仮説検定の考え方と方法 88 |
| 9.2 母平均の検定 91 |
| 9.3 母分散の検定 93 |
| 9.4 母比率の検定 94 |
| 9.5 2つの正規母集団の等平均の検定 95 |
| 9.6 2つの正規母集団の等分散の検定・ 96 |
| 9.7 カイ二乗適合度検定 97 |
| 9.8 独立性の検定 98 |
| 第9章の問題 99 |
| 付録A 確率の公理化 101 |
| 付録B t分布の確率密度関数の求め方 104 |
| 付録C 定理6.6と定理6.8の証明 106 |
| 練習問題・章の問題の解答と証明のヒント 109 |
| 第1章の練習問題・問題 109 |
| 第2章の練習問題・問題 111 |
| 第3章の練習問題・問題 112 |
| 第4章の練習問題・問題 113 |
| 第5章の練習問題・問題 115 |
| 第6章の練習問題・問題 117 |
| 第7章の練習問題・問題 118 |
| 第8章の練習問題・問題 121 |
| 第9章の練習問題・問題 122 |
| 付表 125 |
| A 正規分布表 125 |
| B カイ二乗分布 126 |
| C ｔ分布 127 |
| D Ｆ分布 128 |
| E ポアソン分布表 132 |
| F ギリシア文字表 133 |
| 索引 135 |
| 第1章 事象と確率 1 |
| 1.1 事象とは何か 1 |
| 1.2 和事象・積事象・余事象・排反事象 3 |
|
| 80.
|
図書
|
広田すみれ著
| 出版情報: |
東京 : 慶應義塾大学出版会, 2005.10 vii, 234p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 81.
|
図書
東工大
目次DB
|
小野寺孝義, 菱村豊著
| 出版情報: |
京都 : ナカニシヤ出版, 2005.10 vii, 165p ; 26cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
目次情報:
続きを見る
| 第0章統計を始める前に 1 |
| 0.1記号一覧 1 |
| 0.2データの種類 2 |
| 0.2.1定数と変数 2 |
| 0.2.2独立変数と従属変数 2 |
| 0.2.3データの尺度 2 |
| 0.3信頼性と妥当性 3 |
| 0.3.1信頼性 3 |
| 0.3.2妥当性 4 |
| 0.4母集団と標本 4 |
| 0.5図表による表現 5 |
| 第1章記述統計 7 |
| 1.1代表値 7 |
| 1.1.1平均値 8 |
| 1.1.2中央値 8 |
| 1.1.3最頻値 9 |
| 1.2散布度 9 |
| 1.2.1分散 10 |
| 1.2.2標準偏差 11 |
| 1.2.3標準誤差 11 |
| 1.2.4範囲 12 |
| 1.3正規分布 12 |
| 1.4標準化 14 |
| 1.5演習問題 14 |
| 1.5.1演習問題1-1:サイコロでみる中心極限定理 14 |
| 1.5.2演習問題1-2:不偏分散は母集団の不偏推定値か 15 |
| 1.5.3演習問題1-3:標準化得点(Z得点)の計算 15 |
| 第2章相関 17 |
| 2.1散布図 17 |
| 2.2共分散 18 |
| 2.3共分散による相関関係 19 |
| 2.4相関係数 19 |
| 2.5相関の強さ 20 |
| 2.6相関の検定 22 |
| 2.7相関の注意点 22 |
| 2.7.1外れ値の影響 22 |
| 2.7.2無相関に隠れた相関Ⅰ 23 |
| 2.7.3無相関に隠れた相関Ⅱ 23 |
| 2.7.4相関と因果 24 |
| 2.8偏相関と部分相関 24 |
| 2.9演習問題 25 |
| 2.9.1演習問題2-1:散布図と相関係数の関係 25 |
| 第3章単回帰分析 289 |
| 3.1単回帰分析とは 29 |
| 3.2回帰直線 30 |
| 3.3最小2乗法 30 |
| 3.4モデルの適合度Ⅰ 32 |
| 3.5モデルの適合度Ⅱ 34 |
| 3.6回帰係数の検定 34 |
| 3.7演習問題 35 |
| 3.7.1演習問題3-1:回帰係数と平方和 35 |
| 第4章重回帰分析 37 |
| 4.1重回帰分析とは 37 |
| 4.2重回帰式 37 |
| 4.3独立変数の選択 39 |
| 4.4仮想データの計算結果 39 |
| 4.5標準偏回帰係数 40 |
| 4.6重相関係数と重決定係数(モデルの適合度) 40 |
| 4.7外れ値の影響 41 |
| 4.8モデルの一般化 41 |
| 4.9多重共線性 42 |
| 第5章ロジスティック回帰分析 45 |
| 5.1ロジスティック回帰分析とは 45 |
| 5.2係数の決定方法と変数の選択 46 |
| 5.3オッズ、対数オッズ、オッズ比 47 |
| 5.4仮想データによる計算 47 |
| 5.4.1計算結果 48 |
| 5.5多重共線性 50 |
| 第6章t検定 53 |
| 6.1独立なサンプルのt検定:従来型の説明 53 |
| 6.1.1統計検定のロジック 56 |
| 6.1.2面積と確率の互換性 57 |
| 6.1.3有意水準 59 |
| 6.1.4第一種の誤りと第二種の誤り 60 |
| 6.1.5片側検定と両側検定 60 |
| 6.1.6検定の限界 61 |
| 6.2独立なサンプルのt検定:一般線形モデルによる説明 62 |
| 6.2.1一般線形モデル(GLM)とは何か 62 |
| 6.3対応のあるt検定 67 |
| 6.4演習問題 68 |
| 6.4.1演習問題6-1:式が同等であることの確認 68 |
| 6.4.2演習問題6-2:母集団の平均値と標本平均の期待値は同じになる?分散は? 68 |
| 第7章分散分析と一般線形モデル:ANOVAとGLM 71 |
| 7.1t検定と分散分析 71 |
| 7.2多重比較の問題 71 |
| 7.3分散分析を行う前提条件 73 |
| 7.4古典的な分散分析の説明 73 |
| 7.4.1自由度 75 |
| 7.4.2分散分析の帰無仮説 75 |
| 7.4.3分散分析における計算例 76 |
| 7.5多元配置分散分析と交互作用 79 |
| 7.6GLMによる説明 86 |
| 7.6.1GIJMによる1元配置分散分析 87 |
| 7.6.2固定因子と変量因子 96 |
| 7.6.3平方和の分解:TypeⅠ～TypeⅣ 96 |
| 7.6.4GLMによる2元配置分散分析 97 |
| 7.6.5多重比較:その後の検定･事後検定 101 |
| 7.6.6対比:事前の比較･計画的比較 102 |
| 7.7演習問題 103 |
| 7.7.1演習問題7-1:手計算による分散分析 103 |
| 7.7.2演習問題7-2:分散分析の計算 103 |
| 7.7.3演習問題7-3:GLMの計算 103 |
| 第8章共分散分析:ANCOVA 105 |
| 8.1共変量 105 |
| 8.2ANCOVAとGLM 106 |
| 第9章反復測定分散分析Repeated measures ANOVA 111 |
| 9.1反復測定のデータ入力 111 |
| 9.2球状性の仮定 112 |
| 9.3反復測定での平方和分解の考え方 113 |
| 9.4結果出力の見方 114 |
| 9.4.1Mauchlyの球状性検定 114 |
| 9.4.2被験者内効乗の検定 114 |
| 1.4.3被験者内対比の検定 115 |
| 第10章多変量分散分析:MANOVA 117 |
| 10.1MANOVAの考え方 117 |
| 10.2MANOVAの仮定 120 |
| 10.2.1Boxの共分散行列の等質性の検定 120 |
| 10.2.2Bartlettの球状性の検定 120 |
| 10.2.3正規性 121 |
| 10.3結果出力 121 |
| 第11章ノンパラメトリック検定 123 |
| 11.1ノンパラメトリック検定とは何か 123 |
| 11.2x2検定 124 |
| 11.2.1カテゴリカル変数がひとつの場合 124 |
| 11.2.2カテゴリカル変数が2つの場合 124 |
| 11.3さまざまなノンパラメトリック検定 126 |
| 11.3.11グループ内の値と理論値との比較 126 |
| 11.3.2独立した2グループの比較 127 |
| 11.3.3独立した3グループ以上の比較 128 |
| 11.3.4対応のある2グループの比較 128 |
| 11.3.5対応のある3グループ以上の比較 128 |
| 11.3.6ブートストラップ法 129 |
| 11.4演習問題 130 |
| 11.4.1演習問題11-1:x2の手計算 130 |
| 11.4.2演習問題11-2:ブートストラップ 130 |
| 第12章メタ分析と効果サイズ 133 |
| 12.1メタ分析 133 |
| 12.2効果サイズ 134 |
| 第13章多変量解析 139 |
| 13.1因子分析 139 |
| 13.1.1因子回転 141 |
| 13.1.2因子数の決定 142 |
| 13.2主成分分析 142 |
| 13.3共分散構造分析(SEM) 143 |
| 13.3.1適合度指標 144 |
| 13.3.2適用上の注意 144 |
| 13.4パス解析 145 |
| 13.5数量化Ⅲ類 145 |
| 13.6多次元尺度構成法(ALSCAL) 146 |
| 13.7判別分析 147 |
| 13.8数量化Ⅱ類 148 |
| 13.9数量化Ⅰ類 148 |
| 13.10対数線形モデル 148 |
| 13.11クラスター分析 149 |
| 13.12多水準分析 149 |
| 付録統計数値表 153 |
| 索引 159 |
| 第0章統計を始める前に 1 |
| 0.1記号一覧 1 |
| 0.2データの種類 2 |
|
| 82.
|
図書
|
釜江哲朗著
|
| 83.
|
図書
|
藤井宏行著
| 出版情報: |
東京 : 東京化学同人, 2005.4 vii, 164p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 84.
|
図書
東工大
目次DB
|
小笠原正明, 細川敏幸, 米山輝子著
| 出版情報: |
東京 : 東京化学同人, 2004.3 vii, 165p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
目次情報:
続きを見る
| 1 実験の前に 1 |
| 1・1 測定値とは 1 |
| 1・2 測定データの分類 4 |
| 1・3 単位 8 |
| 1・4 測定値の精確さと誤差 12 |
| 1・5 有効数字 19 |
| 1・6 まとめ 24 |
| 2 データをとる 25 |
| 2・1 計測器 25 |
| 2・2 測定 32 |
| 2・3 データの読み取り 34 |
| 2・4 記録 39 |
| 2・5 まとめ 43 |
| 3 データの解析 44 |
| 3・1 データの整理 44 |
| 3・2 測定誤差と計算誤差 45 |
| 3・3 相関のある場合 49 |
| 3・4 相関の定量的取り扱い 53 |
| 3・5 まとめ 56 |
| 4 身につけておきたい数学的常識 58 |
| 4・1 はじめに 58 |
| 4・2 最も基礎的な自然の定数πとe 58 |
| 4・3 グラフによる実験データの表示 62 |
| 4・4 微分の復習 65 |
| 4・5 積分の復習 68 |
| 4・6 テイラー展開とマクローリン展開 70 |
| 4・7 微分方程式を解く 73 |
| 4・8 フーリエ変換 78 |
| 5 統計学的分析とは何か 85 |
| 5・1 はじめに 85 |
| 5・2 統計学の基礎 87 |
| 5・3 平均値、自由度、標準偏差、標準誤差の定義と計算 93 |
| 6 検定方法の実際 99 |
| 6・1 はじめに 99 |
| 6・2 相関係数の検定(回帰分析) 99 |
| 6・3 平均値の差の検定{t検定} 104 |
| 6・4 X2検定 108 |
| 6・5 U検定 110 |
| 6・6 X2分布を利用した適合度の検定 112 |
| 6・5 t分布を利用した増山の棄却検定 113 |
| 6・6 分散分析 113 |
| 7 統計学あれこれ 117 |
| 7・1 はじめに 117 |
| 7・2 統計学的検定の手法の種類 117 |
| 7・3 パーソナルコンピューターによる統計処理 121 |
| 7・4 英文表記 124 |
| 7・5 統計学をいかに利用するか 125 |
| 8 レポートを書こう 129 |
| 8・1 はじめに 129 |
| 8・2 学生実験のレポート 130 |
| 8・3 レポートの文体 131 |
| 8・4 文章の構造 136 |
| 8・5 レポートを書く前に 138 |
| 8・6 レポート作成の実際 140 |
| 8・7 レポートを書き終わったら 144 |
| 8・8 終わりに 145 |
| 参考図書 147 |
| 付録A 数学 150 |
| 付録B 検定に使用される表 154 |
| 索 引 163 |
| コラム |
| 華 氏 9 |
| pH メーターの校正 18 |
| ロバの感度限界はワラ1本 18 |
| 伊能忠敬の測量 26 |
| 気圧計を使った測定 29 |
| 検量線 30 |
| 副尺 38 |
| 偶然か必然か 43 |
| 体脂肪計 57 |
| 算木 84 |
| 科学における外来語について 146 |
| 1 実験の前に 1 |
| 1・1 測定値とは 1 |
| 1・2 測定データの分類 4 |
|
| 85.
|
図書
東工大
目次DB
|
James N.Miller, Jane C.Miller著 ; 宗森信, 佐藤寿邦訳
| 出版情報: |
東京 : 共立出版, 2004.5 xvii, 329p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
目次情報:
続きを見る
| まえがき iii |
| 第2版へのまえがき v |
| 第4版へのまえがき vii |
| 記号一覧 xi |
| 1. 序論 |
| 1.1 分析の課題 1 |
| 1.2 定量分析における誤差 2 |
| 1.3 誤差の種類 4 |
| 1.4 滴定分析における偶然誤差と系統誤差 8 |
| 1.5 系統誤差の取り扱い 12 |
| 1.6 実験の計画と設計 17 |
| 1.7 統計計算における計算機器とコンピュータ 18 |
| 参考文献 21 |
| 演習問題 22 |
| 2. 繰り返し測定の統計学 |
| 2.1 平均と標準偏差 25 |
| 2.2 繰り返し測定値の分布 27 |
| 2.3 対数正規分布 32 |
| 2.4 ‘サンプル’の定義 33 |
| 2.5 平均値のサンプリング分布 33 |
| 2.6 多数サンプルの平均値の信頼限界 35 |
| 2.7 少数サンプルの平均値の信頼限界 37 |
| 2.8 結果の表し方 38 |
| 2.9 信頼区間の応用 40 |
| 2.10 対数正規分布における幾何平均の信頼限界 41 |
| 2.11 偶然誤差の伝搬 42 |
| 2.12 系統誤差の伝搬 45 |
| 参考文献 47 |
| 演習問題 47 |
| 3. 有意差検定 |
| 3.1 はじめに 51 |
| 3.2 実験の平均値と既知の値との比較 51 |
| 3.3 二つのサンプル平均の比較 54 |
| 3.4 対になったデータ t検定 58 |
| 3.5 片側検定と両側検定 61 |
| 3.6 標準偏差の比較に用いられるF検定 63 |
| 3.7 外れ値 65 |
| 3.8 分散分析 69 |
| 3.9 いくつもの平均値の比較 70 |
| 3.10 分散分析の計算法 74 |
| 3.11 カイ二乗検定 78 |
| 3.12 分布の正規性の検定 80 |
| 3.13 有意差検定からの結論 82 |
| 参考文献 85 |
| 演習問題 85 |
| 4. 分析測定の品質 |
| 4.1 はじめに 91 |
| 4.2 サンプリング 92 |
| 4.3 分散分析による分散の分離と評価 93 |
| 4.4 サンプリング計画 95 |
| 4.5 品質管理―序論 96 |
| 4.6 平均値のシューハート図 98 |
| 4.7 範囲のシューハート図 99 |
| 4.8 工程能力の確定 103 |
| 4.9 平均連長さ : 異和図 106 |
| 4.10 技能検定計画 109 |
| 4.11 共同実験 113 |
| 4.12 不確かさ 119 |
| 4.13 受容サンプリング 123 |
| 参考文献 125 |
| 演習問題 125 |
| 5. 機器分析における校正 : 相関と回帰 |
| 5.1 はじめに : 機器分析 129 |
| 5.2 機器分析における校正図 131 |
| 5.3 積率相関係数 133 |
| 5.4 x に対する y の回帰線 137 |
| 5.5 回帰線の傾斜と切片の誤差 139 |
| 5.6 濃度の計算とその偶然誤差 142 |
| 5.7 検出限界 144 |
| 5.8 標準添加法 148 |
| 5.9 回帰線による分析方法の比較 150 |
| 5.10 重み付き回帰線 156 |
| 5.11 2直線の交点 162 |
| 5.12 分散分析と回帰計算 163 |
| 5.13 曲線回帰－序論 165 |
| 5.14 曲線のあてはめ 169 |
| 5.15 回帰における外れ値 174 |
| 参考文献 175 |
| 演習問題 176 |
| 6. 迅速法とノンパラメトリック法 |
| 6.1 はじめに 181 |
| 6.2 中央値 : 初期データ解析 182 |
| 6.3 符号検定 188 |
| 6.4 ワルド-ウォルフォヴィッツの連検定 192 |
| 6.5 ウィルコクスンの符号付き順位検定 193 |
| 6.6 二つの独立なサンプルについての簡単な検定法 196 |
| 6.7 三つ以上のサンプルのノンパラメトリック検定 200 |
| 6.8 順位相関 204 |
| 6.9 ノンパラメトリック回帰法 206 |
| 6.10 ロバストな方法 209 |
| 6.11 ロバストな回帰分析法 213 |
| 6.12 コルモゴロフの適合度検定 214 |
| 6.13 まとめ 216 |
| 参考文献 217 |
| 演習問題 218 |
| 7. 実験計画と最適化 |
| 7.1 はじめに 221 |
| 7.2 ランダム化とブロッキング 222 |
| 7.3 二元配置分散分析 224 |
| 7.4 ラテン方格と他の計画 228 |
| 7.5 交互作用 229 |
| 7.6 要因計画と一時一事計画 234 |
| 7.7 要因計画と最適化 235 |
| 7.8 最適化 : 基本原理と一変量法 240 |
| 7.9 交互変数探索法による最適化 244 |
| 7.10 最大勾配上昇法 247 |
| 7.11 シンプレックス最適化 250 |
| 7.12 模擬焼なまし法 254 |
| 参考文献 255 |
| 演習問題 255 |
| 8. 多変量解析 |
| 8.1 はじめに 259 |
| 8.2 初期解析 261 |
| 8.3 主成分分析 262 |
| 8.4 クラスター分析 267 |
| 8.5 判別分析 272 |
| 8.6 K-最近隣法 277 |
| 8.7 クラス解体モデリング 278 |
| 8.8 多重回帰 279 |
| 8.9 主成分回帰分析 279 |
| 8.10 多変量回帰分析 280 |
| 8.11 PLS回帰分析 280 |
| 8.12 多変量校正 281 |
| 8.13 人工神経回路網 284 |
| 8.14 まとめ 285 |
| 参考文献 285 |
| 演習問題 286 |
| 演習問題の解答 289 |
| 付録1 よく利用される統計的検定法 301 |
| 付録2 統計数値表 304 |
| 訳者あとがき（第2版の翻訳にあたって） 317 |
| 訳者あとがき（第4版の翻訳にあたって） 319 |
| 索引 321 |
| まえがき iii |
| 第2版へのまえがき v |
| 第4版へのまえがき vii |
|
| 86.
|
図書
|
新納浩幸著
| 出版情報: |
東京 : 森北出版, 2004.5 vi, 175p ; 22cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 87.
|
図書
東工大
目次DB
|
長谷川孝著
| 出版情報: |
東京 : 万来舎, 2005.12 251p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
目次情報:
続きを見る
| 監修者まえがき 3 |
| はじめに 9 |
| 第1章 統計の基本 |
| 1.1 なぜ統計を学ぶのか 17 |
| 1.2 標本調査と母集団の標本 18 |
| 1.3 なぜ標本調査をするのか 19 |
| 1.4 標本調査の注意点 20 |
| 1.5 集団の特徴や性質 22 |
| 1.6 平均値 23 |
| 1.7 中央値・最頻値 25 |
| 1.8 バラツキの度合い 28 |
| 1.9 レンジ 30 |
| 1.10 分散 31 |
| 1.11 標準偏差 34 |
| 1.12 バラツキの度合いを比べる 39 |
| 1.13 母集団と標本における記号 40 |
| 1.14 度数分布表 42 |
| 1.15 グラフ化する 46 |
| 第2章 確率 |
| 2.1 確率とは 49 |
| 2.2 確率の基本 50 |
| 2.3 経験による確率 52 |
| 2.4 確率の安定 54 |
| 2.5 全部で何とおり 56 |
| 2.6 全部で何とおり―順列 58 |
| 2.7 全部で何とおり―組合せ 60 |
| 2.8 事象 63 |
| 2.9 足し算で求める確立 64 |
| 2.10 かけ算で求める確立 67 |
| 2.11 少なくとも 71 |
| 2.12 期待値 75 |
| 第3章 分布 |
| 3.1 確率変数と確率分布 79 |
| 3.2 2項分布 82 |
| 3.3 2項分布の平均値と分散 90 |
| 3.4 離散量と連続量 92 |
| 3.5 正規分布の性質 95 |
| 3.6 標準正規分布 100 |
| 3.7 標準正規分布表の使い方 103 |
| 3.8 中心極限定理 115 |
| 3.9 標本平均の分布の平均と分散 118 |
| 第4章 推定 |
| 4.1 推定とは 123 |
| 4.2 標準正規分布による母平均の区間推定 125 |
| 4.3 ｔ分布 132 |
| 4.4 ｔ分布表 136 |
| 4.5 標本の大きさと推定・検定の関係 137 |
| 4.6 標本分散の計算方法 139 |
| 4.7 t分布に夜母平均の区間推定 140 |
| 4.8 割合の推定 144 |
| 4.9 2項分布の正規近似 147 |
| 4.10 母集団における割合の区間推定 148 |
| 4.11 標準正規分布による母平均の差の推定 152 |
| 4.12 t分布による母平均の差の推定 159 |
| 4.13 対応のあるデータの母平均の差の推定 163 |
| 4.14 母集団における割合の差の推定 170 |
| 4.15 推定のまとめ 173 |
| 第5章 検定 |
| 5.1 検定とは 177 |
| 5.2 帰無仮説と対立仮説 180 |
| 5.3 標準正規分布による母平均の検定 187 |
| 5.4 t分布による母平均の検定 198 |
| 5.5 母集団における割合の検定 203 |
| 5.6 標準正規分布による母平均の差の検定 206 |
| 5.7 t分布による母平均の差の検定 209 |
| 5.8 対応のあるデータの母平均の差の検定 212 |
| 5.9 母集団における割合の差の検定 218 |
| 5.10 検定のまとめ 222 |
| 総合問題 225 |
| 付表 241 |
| おわりに 247 |
| さくいん 250 |
| 監修者まえがき 3 |
| はじめに 9 |
| 第1章 統計の基本 |
|
| 88.
|
図書
|
石黒真木夫, 松本隆, 乾敏郎, 田邉國士 [著]
目次情報:
続きを見る
| 階層ベイズ法 : ベイズ統計の新しい展開 : 編集にあたって / 伊庭幸人 [執筆] |
| 事前情報を利用した複雑な系の解析 / 石黒真木夫 [執筆] |
| 非線型ダイナミカルシステムの再構成と予測 / 松本隆 [執筆] |
| 視覚計算とマルコフ確率場 / 乾敏郎 [執筆] |
| 帰納推論と経験ベイズ法 : 逆問題の処理をめぐって / 田邉國士 [執筆] |
| 階層ベイズ法 : ベイズ統計の新しい展開 : 編集にあたって / 伊庭幸人 [執筆] |
| 事前情報を利用した複雑な系の解析 / 石黒真木夫 [執筆] |
| 非線型ダイナミカルシステムの再構成と予測 / 松本隆 [執筆] |
|
| 89.
|
図書
|
[林知己夫著] ; 林知己夫著作集編集委員会編
|
| 90.
|
図書
|
[林知己夫著] ; 林知己夫著作集編集委員会編
|
| 91.
|
図書
|
[林知己夫著] ; 林知己夫著作集編集委員会編
|
| 92.
|
図書
|
[林知己夫著] ; 林知己夫著作集編集委員会編
|
| 93.
|
図書
|
[林知己夫著] ; 林知己夫著作集編集委員会編
|
| 94.
|
図書
|
[林知己夫著] ; 林知己夫著作集編集委員会編
|
| 95.
|
図書
|
馬場敬之著
| 出版情報: |
川口 : マセマ出版社, [2004.9] 207p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 96.
|
図書
|
山口和範著
| 出版情報: |
東京 : 秀和システム, 2004.12 223p ; 21cm |
| シリーズ名: |
How-nual図解入門 |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 97.
|
図書
|
大川善邦著
| 出版情報: |
東京 : CQ出版, 2005.2 191p ; 24cm |
| シリーズ名: |
計測・制御シリーズ |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 98.
|
図書
|
押川元重著
| 出版情報: |
東京 : 培風館, 2005.1 vii, 221p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 99.
|
図書
|
海老崎美由紀著
| 出版情報: |
東京 : 保険毎日新聞社, 2009.7 v, 278p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
| 100.
|
図書
|
前園宜彦著
| 出版情報: |
東京 : サイエンス社, 2009.9 v, 165p ; 21cm |
| シリーズ名: |
数学基礎コース ; Q5 |
| 子書誌情報: |
loading… |
| 所蔵情報: |
loading… |
|
