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1.

図書

図書
芝祐順著
出版情報: 東京 : 東京大学出版会, 1979.1  vi, 298p ; 22cm
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2.

図書

図書
浅野長一郎著
出版情報: 東京 : 共立出版, 1971.8  ix, 481p ; 22cm
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3.

図書

図書
芝祐順著
出版情報: 東京 : 東京大学出版会, 1972.4  viii, 424p ; 22cm
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4.

図書

図書
丘本正著
出版情報: 東京 : 日科技連出版社, 1986.3  ii, 123p ; 22cm
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5.

図書

図書
安本美典, 本多正久共著
出版情報: 東京 : 培風館, 1981.9  viii, 212p ; 22cm
シリーズ名: 現代数学レクチャーズ / 赤攝也監修 ; D-2
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6.

図書

図書
A.L.コムリー著 ; 芝祐順訳
出版情報: 東京 : サイエンス社, 1979.1  ix, 239p ; 22cm
シリーズ名: サイエンスライブラリ統計学 ; 12
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7.

図書

図書
奥喜正, 高橋裕共著
出版情報: 東京 : 丸善プラネット , 東京 : 丸善出版 (発売), 2013.10  v, 162p ; 21cm
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1 心理的イメージを可視化する多次元尺度法 : 多次元尺度法とは
通常のユークリッドモデル ほか
2 線形代数からみた因子分析 : 因子分析のイメージ
因子分析のモデル ほか
3 単回帰分析とその応用 : 回帰分析とは
単回帰分析 ほか
4 重回帰分析とその応用 : 重回帰分析とは
回帰係数の検定(F検定) ほか
1 心理的イメージを可視化する多次元尺度法 : 多次元尺度法とは
通常のユークリッドモデル ほか
2 線形代数からみた因子分析 : 因子分析のイメージ
概要: 本書はビジネスの企画・調査やアカデミックな研究で幅広く使われる多次元尺度法、因子分析、そして回帰分析を解説。仕組みを「知って使う分析者」になるための情報源。
8.

図書

図書
石田基広著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2014.1  vii, 204p ; 19cm
シリーズ名: とある弁当屋の統計技師 (データサイエンティスト) ; 2
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第1章 : 新校舎と引越し
第2章 : 因子分析
第3章 : 統計モデル
第4章 : 因子分析大作戦
第5章 : 学期末試験
第6章 : 試験結果
第7章 : 引越しクラス発表
第1章 : 新校舎と引越し
第2章 : 因子分析
第3章 : 統計モデル
概要: データの背後には何が潜んでいる?探る手法とその意図を物語風に解説。
9.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
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
10.

図書

図書
松浦義行著
出版情報: 東京 : 不昧堂出版, 1972.9  501p ; 22cm
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