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1.

図書
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1. 基礎(いち)から学ぶ!行動科学 : 理論とその技法
日本ファーマシューティカルコミュニケーション学会編
出版情報: 東京 : 薬事日報社, 2018.4  174p ; 26cm
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2.

図書
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2. 行動医学テキスト : behavioral medicine
日本行動医学会編
出版情報: 東京 : 中外医学社, 2015.10  viii, 248p ; 26cm
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1 総論 : 行動医学とは:行動医学の歴史と発展
行動の生物学的理解
行動の心理学的理解
行動の社会医学的理解
行動の全人的理解
2 各論 : 行動心理学理論
行動変容技法
行動変容の応用 ほか
1 総論 : 行動医学とは:行動医学の歴史と発展
行動の生物学的理解
行動の心理学的理解
3.

図書
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3. 市民生活行動学
土木学会土木計画学研究委員会市民生活行動研究小委員会編集
出版情報: 東京 : 土木学会 , 東京 : 丸善 (発売), 2015.3  xii, 374p ; 26cm
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4.

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4. 国際比較データの解析 : 意識調査の実践と活用
吉野諒三, 林文, 山岡和枝著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2010.7  x, 208p ; 21cm
シリーズ名: シリーズ「行動計量の科学」 / 日本行動計量学会編集 ; 5
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5.

図書
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5. 学習評価の新潮流
植野真臣, 荘島宏二郎著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2010.7  ix, 187p ; 21cm
シリーズ名: シリーズ「行動計量の科学」 / 日本行動計量学会編集 ; 4
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6.

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6. 行動経済学 : 感情に揺れる経済心理
依田高典著
出版情報: 東京 : 中央公論新社, 2010.2  iv, 242p ; 18cm
シリーズ名: 中公新書 ; 2041
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7.

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7. 応用行動分析学
ジョン・O・クーパー, ティモシー・E・ヘロン, ウィリアム・L・ヒューワード著 ; 中野良顯訳
出版情報: 東京 : 明石書店, 2013.6  xxix, 1269p ; 27cm
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第1部 : 序論と基本概念
第2部 : 行動を選択し定義し測定する
第3部 : 行動改善を評価し分析する
第4部 : 強化
第5部 : 弱化
第6部 : 先行変数
第7部 : 新しい行動を形成する
第8部 : 非罰的手続きによって行動を減らす
第9部 : 関数分析
第10部 : 言語行動
第11部 : 特別な応用
第12部 : 般性の行動改善を促進する
第13部 : 倫理
第1部 : 序論と基本概念
第2部 : 行動を選択し定義し測定する
第3部 : 行動改善を評価し分析する
8.

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8. データの見えざる手 : ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会の法則
矢野和男著
出版情報: 東京 : 草思社, 2014.7  251p, 図版 [4] p ; 19cm
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第1章 : 時間は自由に使えるか
第2章 : ハピネスを測る
第3章 : 「人間行動の方程式」を求めて
第4章 : 運とまじめに向き合う
第5章 : 経済を動かす新しい「見えざる手」
第6章 : 社会と人生の科学がもたらすもの
第1章 : 時間は自由に使えるか
第2章 : ハピネスを測る
第3章 : 「人間行動の方程式」を求めて
概要: 人間の行動を支配する隠れた法則を、「方程式」に表す。ヒューマンビッグデータがそれを初めて可能にした!時間の使い方・組織運営・経済現象など、人間と社会に関する認識を根底からくつがえす科学的新事実。科学としての確立と現場での応用が同時進行し、世 … 界を変えつつある新たなサイエンスの登場を、世界の第一人者が自ら綴る! 続きを見る
9.

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9. 非計量多変量解析法 : 主成分分析から多重対応分析へ
足立浩平, 村上隆著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2011.8  vi, 171p ; 21cm
シリーズ名: シリーズ「行動計量の科学」 / 日本行動計量学会編集 ; 9
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10.

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東工大
目次DB
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東工大
目次DB
10. 因子分析
市川雅教著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2010.1  vi, 173p ; 21cm
シリーズ名: シリーズ「行動計量の科学」 / 日本行動計量学会編集 ; 7
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1　はじめに 1
   1.1　因子分析とは 1
   1.2　因子分析の発展 4
2　因子分析モデル 7
   2.1　モデルの定義 7
   2.2　モデルの性質（1） 10
   　2.2.1　尺度不変性 10
   　2.2.2　（Λ,ｆ,Φ）の不定性 12
   　2.2.3　（Λ,ｆ）の不定性 15
   　2.2.4　因子得点の不定性 17
   　2.2.5　直交モデルにおける因子の寄与 18
   2.3　共通因子分解Σ＝ΛΛ'十Ψ 20
   　2.3.1　共通因子分解の存在 20
   　2.3.2　共通因子分解の一意性 23
   2.4　モデルの性質（2） 26
   　2.4.1　Σ^(-1)の分解 26
   　2.4.2　1因子モデル 27
   2.5　不等式 29
   　2.5.1　共通性と重相関係数の2乗（SMC）の関係 29
   　2.5.2　因子数の下限 29
   　2.5.3　共分散行列や相関係数行列の固有値に関する不等式 30
   　2.5.4　1因子モデル 32
   2.6　関連するモデル 32
   　2.6.1　主成分分析 32
   　2.6.2　イメージ理論 35
3　母数の推定 41
   3.1　不一致度関数の最小化による方法 41
   　3.1.1　最尤法 42
   　3.1.2　最小2乗法 45
   　3.1.3　標本相関係数行列の利用 45
   3.2　その他の方法 47
   　3.2.1　主因子法 47
   　3.2.2　正準因子分析 50
   　3.2.3　アルファ因子分析 53
   3.3　最尤推定値を求めるアルゴリズム 56
   　3.3.1　ニュートン・ラフソン法 57
   　3.3.2　不適解 65
   　3.3.3　数値例 67
4　推定量の標本分布と因子数の選択 69
   4.1　最尤推定量の標本分布 69
   　4.1.1　漸近分布 69
   　4.1.2　漸近展開 77
   4.2　因子数の選択 83
   　4.2.1　標本相関係数行列の固有値に基づく基準 83
   　4.2.2　尤度比検定 84
   　4.2.3　情報量規準 90
   　4.2.4　適合度指標 92
   4.3　ブートストラップ法の利用 94
5　因子の回転（1） 100
   5.1　因子の回転の基礎 100
   　5.1.1　直交回転と斜交回転 100
   　5.1.2　準拠因子と準拠構造 104
   　5.1.3　斜交モデルにおける因子の寄与 106
   5.2　解析的回転とその基準 107
   　5.2.1　単純構造 107
   　5.2.2　直交回転の基準 109
   　5.2.3　斜交回転の基準 113
   　5.2.4　直交回転と斜交回転の統一的な基準 115
   5.3　プロクラステス回転とその他の方法 121
   5.4　因子の回転の例 128
6　因子の回転（2） 130
   6.1　解析的回転のアルゴリズム 130
   　6.1.1　直交回転 130
   　6.1.2　直交回転（同時法） 136
   　6.1.3　斜交回転 138
   　6.1.4　その他のアルゴリズム 143
   6.2　回転後の因子負荷量の標準誤差 144
   　6.2.1　制約付き最尤推定量の漸近分布 145
   　6.2.2　共分散行列の因子分析 145
   　6.2.3　相関係数行列の因子分析 148
7　因子得点 152
   7.1　因子得点に関する推測 152
   　7.1.1　線形予測子 153
   　7.1.2　線形条件付不偏予測子 155
   　7.1.3　線形相関係数保存予測子 157
   　7.1.4　直交モデルの場合 160
A　付録 161
   A.1　統計ソフトウェアについて 161
文献 163
索引 171
1　はじめに 1
   1.1　因子分析とは 1
   1.2　因子分析の発展 4
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