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1.

図書

図書
内田治著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2003.2  xii, 225p ; 21cm
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2.

図書

図書
国友直人著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2011.11  viii, 218p ; 22cm
シリーズ名: シリーズ多変量データの統計科学 / 藤越康祝, 杉山高一, 狩野裕編集 ; 10
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3.

図書

図書
山際勇一郎, 田中敏著
出版情報: 東京 : 教育出版, 1997.11  vii, 223p ; 21cm
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4.

図書

図書
甘利俊一 [ほか著]
出版情報: 東京 : 岩波書店, 2002.12  xiii, 223p ; 22cm
シリーズ名: 統計科学のフロンティア / 甘利俊一 [ほか] 編 ; 5
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多変量解析の新しい方向 : 編集にあたって / 竹内啓 [執筆]
独立成分分析とその周辺 / 甘利俊一 [執筆]
構造方程式モデリング,因果推論,そして非正規性 / 狩野裕 [執筆]
疫学・臨床研究における因果推論 / 佐藤俊哉, 松山裕 [執筆]
分布の非正規性の利用 / 竹内啓 [執筆]
多次元ARモデルと因果関係 / 石黒真木夫 [執筆]
多変量解析の新しい方向 : 編集にあたって / 竹内啓 [執筆]
独立成分分析とその周辺 / 甘利俊一 [執筆]
構造方程式モデリング,因果推論,そして非正規性 / 狩野裕 [執筆]
5.

図書

図書
Y. Sakamoto, M. Ishiguro, and G. Kitagawa
出版情報: Tokyo : KTK Scientific Publishers , Dordrecht ; Tokyo : D. Reidel, c1986  xix, 290 p. ; 23 cm
シリーズ名: Mathematics and its applications ; . Japanese series
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6.

図書

図書
石村貞夫 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2010.2  vi, 192p ; 21cm
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7.

図書

図書
藤越康祝, 杉山高一著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2012.2  viii, 208p ; 22cm
シリーズ名: シリーズ多変量データの統計科学 / 藤越康祝, 杉山高一, 狩野裕編集 ; 4
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8.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
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藤越康祝著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2009.4  viii, 208p ; 22cm
シリーズ名: シリーズ多変量データの統計科学 / 藤越康祝, 杉山高一, 狩野裕編集 ; 6
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1. 経時データとモデル 1
   1.1 経時データとは 1
   1.2 経時データの表記 5
   1.3 モデル 6
2. 線形回帰モデル 11
   2.1 線形回帰法とは 11
   2.2 線形回帰モデルにおける推測 12
   2.3 1群の場合 18
    2.3.1 各個体の回帰係数が等しい場合 18
    2.3.2 各個体の回帰係数が異なる場合 20
    2.3.3 数値例 22
   2.4 多群の場合 24
    2.4.1 各個体の回帰係数が等しい場合 24
    2.4.2 回帰係数が個体ごとに異なる場合 28
3. 混合効果分散分析モデル 30
   3.1 混合効果分散分析モデルとは 30
   3.2 混合効果分散分析法 31
    3.2.1 分散分析法 31
    3.2.2 導出と推定 33
   3.3 共分散構造の検証 36
   3.4 多群の場合の混合効果分散分析法 38
    3.4.1 分散分析法 38
    3.4.2 導出・推定・共分散構造 41
    3.4.3 数値例 44
   3.5 モデル選択基準 46
4. 多重比較法 49
   4.1 多重比較法とは 49
   4.2 各種多重比較法 51
   4.3 同時信頼区間 55
   4.4 混合効果モデルにおける多重比較法 56
    4.4.1 推定量の分布 56
    4.4.2 各種多重比較法 58
    4.4.3 多群の場合 62
5. 成長曲線モデル 61
   5.1 成長曲線モデルとは 64
   5.2 推測-1群の場合 67
    5.2.1 適合性検定 68
    5.2.2 推定・検定 71
    5.2.3 数値例 77
   5.3 成長曲線モデル-多群の場合 79
    5.3.1 推測法 79
    5.3.2 数値例 84
   5.4 推測法の導出-多群の場合 87
   5.5 モデル選択基準 94
    5.5.1 AICおよびCAIC基準 94
    5.5.2 CAICの導出 96
6. 拡張成長曲線モデル 99
   6.1 拡張成長曲線モデルとは 99
   6.2 階層型拡張成長曲線モデル 101
    6.2.1 モデルと推測法 101
    6.2.2 最大尤度の導出 08
    6.2.3 モデル選択基準 111
    6.2.4 数値例 113
   6.3 プロファイル分析 113
    6.3.1 推測法 113
    6.3.2 2群の場合と数値例 117
    6.3.3 数値例 119
    6.3.4 推測法の導出 120
    6.3.5 モデル選択基準 127
7. ランダム係数モデル 129
   7.1 ランダム係数モデルとは 129
   7.2 推測 132
    7.2.1 推定 132
    7.2.2 検定 139
    7.2.3 数値例 141
   7.3 部分ランダム係数モデル 142
   7.4 モデル選択基準 146
    7.4.1 ランダム係数モデル 146
    7.4.2 部分ランダム係数モデル 148
8. 線形混合モデル 150
   8.1 線形混合モデルとは 150
   8.2 推定 154
    8.2.1 平均パラメータと変量効果の推定 154
    8.2.2 分散パラメータの推定 158
   8.3 条件付AIC基準へ 160
9. 離散型経時データモデル 165
   9.1 離散型経時データモデルとは 165
   9.2 一般化線形モデル 168
    9.2.1 指数型分布族 168
    9.2.2 モデルと推測 169
   9.3 離散型経時データ 171
    9.3.1 モデル 171
    9.3.2 推側 173
付録 175
   A 行列・極値問題 176
    A.1 行列式・逆行列 176
    A.2 最大・最小問題 177
   B 多変量標本分布 181
    B.1 多次元正規分布 182
    B.2 ウイシャート分布 183
    B.3 ホテリング・ラムダ分布 186
   C 多変量線形回帰モデル 190
    C.1 モデル 190
    C.2 推側 192
    C.3 モデル選択基準 197
文献 201
索引 205
1. 経時データとモデル 1
   1.1 経時データとは 1
   1.2 経時データの表記 5
9.

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東工大
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図書
東工大
目次DB
秋川卓也著
出版情報: 大阪 : プレアデス出版, 2007.8  174p ; 21cm
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はじめに 3
第1章 SPSSの入力・加工 13
   1-1 SPSSの立ち上げ方 15
   1-2 データの入力 16
   1-3 変数の設定 18
   1-4 簡単なデータ操作とファイル操作 31
   1-5 変数の加工 35
第2章 グラフと表の作成 41
   2-1 度数分布表 42
   2-2 ヒストグラム 45
   2-3 グラフ-棒グラフ 47
   2-4 グラフ-散布図 48
   2-5 クロス表 49
   2-6 異常値の発見 51
   補足 ビューアについて 54
第3章 代表値について 55
   3-1 平均値・分散・標準偏差 56
   3-2 SPSSの操作 59
   3-3 その他の代表値 60
第4章 分散と相関係数 63
   4-1 共分散と相関係数とは? 65
   4-2 SPSSの操作 69
第5章 回帰分析 73
   5-1 回帰分析とは? 74
   5-2 SPSSの操作 77
   5-3 結果の解釈 80
   5-4 多重共線性について 85
   5-5 多重共線性の発見の仕方 87
   5-6 多重共線性の克服方法 89
第6章 判別分析 91
   6-1 判別分析とは? 92
   6-2 SPSSの操作 100
   6-3 結果の解釈 104
   6-4 注意点 108
第7章 クラスター分析 113
   7-1 クラスター分析とは? 114
   7-2 SPSSの操作 120
   7-3 結果の解釈 124
第8章 因子分析 127
   8-1 因子分析とは? 129
   8-2 SPSSの操作 130
   8-3 結果の解釈 132
   8-4 主因子法とは 139
第9章 主成分分析 141
   9-1 主成分分析とは? 142
   9-2 SPSSの操作 149
   9-3 結果の解釈 152
   9-4 主成分分析と因子分析の違いは? 158
補論 統計的仮説検定 161
   1 統計的仮説検定とは? 162
   2 母平均に対する検定 164
   3 独立性の検定 167
参考文献 171
索引 172
はじめに 3
第1章 SPSSの入力・加工 13
   1-1 SPSSの立ち上げ方 15
10.

図書

図書
寺島拓幸著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2018.7  xi, 283p ; 21cm
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第1章 : データについての基礎知識—分析の前に
第2章 : 変数の加工—効果的な分析をするために
第3章 : 一般線形モデル—正規分布にしたがうデータを説明する
第4章 : 重回帰分析—連続データを説明する
第5章 : 一般化線形モデル—さまざまな分布にしたがうデータを説明する
第6章 : Poisson回帰分析—計数データを説明する
第7章 : ロジスティック回帰分析—質的データを説明する
第8章 : ログリニア分析—クロス表のセル度数を説明する
第9章 : マルチレベル分析—階層化されたデータを説明する
第10章 : 主成分分析—データの次元を縮約する
第11章 : 因子分析—データの共通因子を抽出する
第1章 : データについての基礎知識—分析の前に
第2章 : 変数の加工—効果的な分析をするために
第3章 : 一般線形モデル—正規分布にしたがうデータを説明する
概要: 理論7+手順3の手ごたえ。レポート、論文作成、意思決定などに役立つ!SPSSの操作手順はもちろん、アウトプットで差が出る理論部分を強化。
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