close
1.

図書

東工大
目次DB
図書
東工大
目次DB
1. Data analysis of asymmetric structures : advanced approaches in computational statistics
Takayuki Saito, Hiroshi Yadohisa
出版情報: New York : M. Dekker, c2005  vii, 258 p. ; 24 cm
シリーズ名: Statistics : textbooks and monographs ; v. 179
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
1. Introduction 1
   1.1. What is Asymmetry? 1
   1.2. Asymmetric Data 1
   1.3. Analysis of Asymmetric Structures 3
   1.4. Overview of the Book 3
   1.5. Prospective Fields and Readers 5
   1.6. Suggestions for Reading 6
   1.7. Notation 6
2. Paired Comparisons with Asymmetry 8
   2.1. Overview and Preliminaries 8
   2.2. Detection of Ordinal Structure 9
   2.3. Analysis of Variance 15
   2.4. Psychological Scaling 21
   2.5. Operational Scaling 41
   2.6. Summary 49
3. Graphical Representation of Asymmetric Data 51
   3.1. Overview and Preliminaries 51
   3.2. Gower's Procedure 52
   3.3. Escoufier and Grorud's Procedure 69
   3.4. Vector Model 80
   3.5. Vector Field Model 89
4. Multidimensional Scaling of Asymmetric Data 103
   4.1. Overview and Preliminaries 103
   4.2. Generalization of Scalar Product Models 109
   4.3. Similarity and Bias Model 124
   4.4. Generalization of Distance Models 128
   4.5. Feature-Matching Model and TSCALE 159
5. Cluster Analysis of Asymmetric Data 164
   5.1. Overview and Preliminaries 164
   5.2. Hubert Algorithms and their Extensions
   (One-Mode Approach) 165
   5.3. Classic (One-Mode Approach) 173
   5.4. Brossier Algorithm (One-Mode Approach) 180
   5.5. De Soete et al. Algorithm (Two-Mode Approach) 185
   5.6. Bond Energy Algorithm (Two-Mode Approach) 188
   5.7. Centroid Effect Algorithm (Two-Mode Approach) 190
   5.8. Gennclus (Alternating Least Squares Approach) 194
6. Network Analysis of Asymmetric Data 199
   6.1. Overview and Preliminaries 199
   6.2. Detection of Cohesive Groups 201
   6.3. Network Scaling 206
   6.4. Statistical Models for Social Network 208
7. Multivariate Analysis of Asymmetry Between Data Sets 215
   7.1. Overview and Preliminaries 215
   7.2. Redundancy Analysis 220
   7.3. Multivariate Regression on Composite Variates 225
   7.4. Comparision of Related Procedures 229
   7.5. Numerical Example 234
Bibliography 243
Index 252
1. Introduction 1
   1.1. What is Asymmetry? 1
   1.2. Asymmetric Data 1
2.

図書
図書
2. 統計解析環境XploRe : ラーニングガイド
W. Härdle, S.K linke, M. Müller著 ; 森裕一 [ほか] 訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 2001.7  xxi, 500p ; 21cm
所蔵情報: loading…
3.

図書

東工大
目次DB
図書
東工大
目次DB
3. 関連性データの解析法 : 多次元尺度構成法とクラスター分析法
齋藤堯幸, 宿久洋著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2006.9  viii, 234p ; 21cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 関連性データと解析法の概要 1
   1.1 はじめに 1
   1.1.1 関連性データの種類 1
   1.1.2 関連性データの具体例 2
   1.2 関連性データの収集と形式 3
   1.2.1 データの収集 3
   1.2.2 データの形態 6
   1.3 多次元尺度構成とメトリック 7
   1.3.1 メトリックの概念 7
   1.3.2 多次元尺度構成と距離関数 9
   1.4 クラスター分析とメトリック 11
   1.5 尺度水準とデータ変換 13
   1.5.1 データの測定尺度 14
   1.5.2 計量的データと非計量的データ 15
   1.5.3 データ変換 16
   1.6 多変量データからの関連性データの生成 17
   1.6.1 カテゴリカルデータの場合 18
   1.6.2 順序データの場合 21
   1.6.3 数値データの場合 23
   1.7 多次元尺度の構成 24
   1.7.1 多次元尺度構成法の特徴 24
   1.7.2 尺度レベルと手法 27
   1.8 分類とクラスタリング 29
   1.8.1 分類の特徴と諸概念 29
   1.8.2 クラスター分析法 31
   1.8.3 クラスタリング法の基礎概念 33
   1.9 設問 35
第2章 軽量的多次元尺度構成法 37
   2.1 はじめに 37
   2.2 基礎的な理論 38
   2.2.1 非負定符号行列 38
   2.2.2 いくつかの定理 40
   2.2.3 ユークリッド距離行列と座標行列の関係 44
   2.3 非類似性データの多次元尺度構成法 46
   2.3.1 空間配置の導出 50
   2.3.2 適合度の検討 51
   2.3.3 空間配置の幾何的性質 53
   2.4 類似性データの多次元尺度構成法 55
   2.4.1 類似性に関する内積モデル 55
   2.4.2 主座標分析 58
   2.4.3 2値変量データから生成した類似性データの解析 61
   2.4.4 尺度混在データから生成した類似性データの解析 65
   2.5 数値列と設問 67
   2.5.1 色の非類似性データの解析例 67
   2.5.2 果物の非類似性データの解析例 73
   2.5.3 多変量データから生成した類似性データの解析例 75
   2.5.4 設問 78
第3章 準計量的多次元尺度構成法 79
   3.1 はじめに 79
   3.2 1次元尺度の構成 80
   3.3 多次元尺度の構成 82
   3.4 基本方程式の性質 85
   3.4.1 データの1次変換に対する固有値の変化 85
   3.4.2 固有値の分布の検討 87
   3.5 次元数と適合度の関係 89
   3.6 数値例と設問 92
   3.6.1 色の非類似性データの解析例 92
   3.6.2 果物の非類似性データの解析例 93
   3.6.3 設問 95
第4章 非計量的多次元尺度構成法 97
   4.1 はじめに 97
   4.2 非計量的アプローチ 98
   4.2.1 単調性の設定 98
   4.2.2 適合度と問題の定式化 99
   4.3 単調回帰のアルゴリズム 102
   4.3.1 ディスパリティの生成 102
   4.3.2 単調回帰原理の性質 105
   4.3.3 勾配法とストレスの微分 107
   4.3.4 標準化 109
   4.3.5 初期値の計算法 110
   4.4 非計量的手法の理論的背景 111
   4.4.1 心理的距離にかかわるメトリック 111
   4.4.2 距離関数型と順序データとの関連 114
   4.4.3 ρメトリックと順序データとの関連 116
   4.5 数値例と設問 117
   4.5.1 人工データの解析例 117
   4.5.2 果物の空間配置の総合的比較 121
   4.5.3 設問 123
第5章 階層的クラスター分析法 125
   5.1 はじめに 125
   5.1.1 クラスター構造 126
   5.1.2 クラスタリング法のアルゴリズム 130
   5.2 階層的クラスタリング法 134
   5.2.1 アルゴリズムとクラスター間の非類似性 135
   5.2.2 更新式によるアルゴリズムの表現 140
   5.2.3 更新式の拡張 146
   5.2.4 その他のクラスタリング法 147
   5.3 クラスタリング結果の表現 148
   5.3.1 グラフによる表現 148
   5.3.2 接続行列、距離行列による表現 150
   5.4 クラスター数の決定 151
   5.5 クラスタリング法の性質 152
   5.5.1 空間のゆがみ 152
   5.5.2 単調性 158
   5.5.3 可約性 161
   5.5.4 LW法の性質とパラメータの関係 162
   5.6 数値例と設問 164
   5.6.1 ソフト飲料の類似性データの解析例 164
   5.6.2 果物の非類似性データの解析例 166
   5.6.3 設問 169
第6章 非階層的クラスター分析 171
   6.1 はじめに 171
   6.2 移動中心法 172
   6.2.1 クラスター中心の初期値の決定 173
   6.2.2 対象とクラスター中心間の非類似性 175
   6.2.3 クラスター中心の決定 175
   6.2.4 アルゴリズム 180
   6.3 交換法 182
   6.4 接続法 184
   6.4.1 単一接続法 184
   6.4.2 局所探索接続法 187
   6.4.3 拡張局所探索接続法 189
   6.5 クラスタリング結果の表現 190
   6.5.1 分割の表現 190
   6.5.2 グラフによる表現 193
   6.5.3 多次元尺度構成法の併用 193
   6.6 クラスター数の決定 194
   6.7 数値例と設問 194
   6.7.1 アイリスの多変量データの解析例 194
   6.7.2 設問 198
第7章 クラスタリングの評価法 199
   7.1 はじめに 199
   7.2 階層構造の評価 200
   7.3 分割の評価 202
   7.3.1 適合性基準による評価 203
   7.3.2 非適合性基準による評価 205
   7.3.3 分割の良さに関する指標 205
   7.3.4 分割の比較 207
   7.3.5 クラスター数の分布を表す指標 209
   7.3.6 分割の視覚化による評価 209
   7.4 クラスタリング法の評価 210
   7.4.1 代表的な許容性 211
   7.4.2 その他の許容性 213
   7.5 数値例と設問 215
   7.5.1 階層構造の適合性基準による評価例 215
   7.5.2 分割の適合性基準による評価例 216
   7.5.3 分割の非適合性基準による評価例 216
   7.5.4 分割の良さに関する指標による評価例 217
   7.5.5 設問 219
参考文献 221
索引 229
第1章 関連性データと解析法の概要 1
   1.1 はじめに 1
   1.1.1 関連性データの種類 1
4.

図書
図書
4. 確率と統計の基礎 (1 ; 2)
宿久洋, 村上享, 原恭彦著
出版情報: 京都 : ミネルヴァ書房, 2009.6  2冊 ; 21cm
シリーズ名: MINERVA数学講義
所蔵情報: loading…
文献の複写および貸借の依頼を行う
 文献複写・貸借依頼