1.
|
図書
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久米均, 飯塚悦功著
出版情報: |
東京 : 岩波書店, 1987.10 xii, 242p ; 19cm |
シリーズ名: |
シリーズ入門統計的方法 ; 2 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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2.
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図書
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蓑谷千凰彦著
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2017.3 x, 247p ; 21cm |
シリーズ名: |
統計ライブラリー |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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目次情報:
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1 : 正規線形回帰モデルにおける最小2乗法の主要な結果 |
2 : 回帰診断 |
3 : 影響分析 |
4 : 外れ値への対処—削除と頑健回帰推定 |
5 : 微小影響分析 |
6 : ロジットモデルの回帰診断 |
1 : 正規線形回帰モデルにおける最小2乗法の主要な結果 |
2 : 回帰診断 |
3 : 影響分析 |
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3.
|
図書
|
早川毅著
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 1986.12 v, 207p ; 22cm |
シリーズ名: |
統計ライブラリー |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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4.
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図書
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佐和隆光著
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 1979.4 vi, 187p ; 22cm |
シリーズ名: |
統計ライブラリー |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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5.
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図書
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蓑谷千凰彦著
出版情報: |
東京 : 東京図書, 1985.10 vi, 325p ; 19cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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6.
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図書
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縄田和満著
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 1998.9 v, 177p ; 21cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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7.
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図書
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丹後俊郎, 山岡和枝, 高木晴良著
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 1996.6 vi, 245p ; 22cm |
シリーズ名: |
統計ライブラリー |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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8.
|
図書
|
蓑谷千凰彦著
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2016.2 ix, 178p ; 22cm |
シリーズ名: |
統計ライブラリー |
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所蔵情報: |
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目次情報:
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1 最小2乗法と頑健回帰推定 : M推定量 |
影響関数 ほか |
2 再下降Ψ関数 : AndrewsのΨ関数 |
CollinsのΨ関数 ほか |
3 頑健回帰推定 : 1)—LMS、LTS、BIE(外れ値 |
L推定 ほか |
4 頑健回帰推定 : 2)—3段階S推定、τ推定(S推定 |
3段階S推定とアルゴリズム ほか |
5 頑健回帰推定 : 3)—MM推定、1ステップM推定、1ステップBIE(MM推定 |
MM推定のアルゴリズム ほか |
1 最小2乗法と頑健回帰推定 : M推定量 |
影響関数 ほか |
2 再下降Ψ関数 : AndrewsのΨ関数 |
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9.
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図書
|
竹澤邦夫著
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10.
|
図書
|
刈屋武昭著
出版情報: |
東京 : 岩波書店, 1979.3 ix, 273p ; 21cm |
シリーズ名: |
一橋大学経済研究叢書 ; 31 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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11.
|
図書
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豊田秀樹編著
出版情報: |
東京 : 東京図書, 2012.1 x, 252p ; 21cm |
シリーズ名: |
Rで学ぶ最新データ解析 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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12.
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図書
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上田尚一著
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13.
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図書
東工大 目次DB
|
中村剛著
目次情報:
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1. 生存時間データ解析とは 1 |
1.1 生存時間関数 1 |
1.2 ハザード 4 |
1.3 センサー標本 7 |
練習問題 9 |
2. KM 曲線とログランク検定 11 |
2.1 まえがき 11 |
2.2 Kaplan-Meier (KM) 法 11 |
2.3 ログランク検定 16 |
2.4 層別ログランク検定 21 |
2.5 k 標本ログランク検定 29 |
2.6 傾向性の検定 31 |
練習問題 32 |
3. Cox 比例ハザードモデルの目的 33 |
3.1 Cox モデルの使用例 33 |
3.2 比例ハザードモデル 37 |
3.3 回帰係数推定のための部分尤度法 40 |
3.4 生存率曲線 43 |
3.5 変数選択 44 |
3.6 時間依存型共変量 47 |
3.7 交互作用効果 49 |
3.8 必要 sample size の計算法 52 |
練習問題 56 |
4. 比例ハザード性の検証と拡張 58 |
4.1 まえがき 58 |
4.2 log-log プロットと層別 59 |
4.3 Time 関数を利用した適合度検定 63 |
4.4 非線形性と折れ線ハザード 66 |
練習問題 73 |
5. モデル不適合の影響と対策 75 |
5.1 まえがき 75 |
5.2 モデル不適合のタイプと一般的影響 75 |
5.3 共変量の欠落 78 |
5.4 ハザード関数形の誤り 81 |
5.5 共変量における測定誤差の影響 83 |
練習問題 91 |
6. 部分尤度と全尤度 93 |
6.1 まえがき 93 |
6.2 全尤度法 94 |
6.3 周辺尤度法 97 |
6.4 Breslow 法 98 |
6.5 タイがあるときの尤度 100 |
6.6 グループ化時間モデルおよび離散時間モデル 103 |
6.7 拡張ログランク検定と部分尤度 106 |
6.8 対データ 107 |
6.9 死因が複数ある場合 108 |
練習問題 111 |
付 録 : 加算過程表現と残差 112 |
文 献 116 |
練習問題解答 121 |
索 引 129 |
1. 生存時間データ解析とは 1 |
1.1 生存時間関数 1 |
1.2 ハザード 4 |
|
14.
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図書
|
竹澤邦夫著
出版情報: |
京都 : 吉岡書店, 2007.3 2冊 ; 21cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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15.
|
図書
|
竹澤邦夫著
出版情報: |
東京 : メタ・ブレーン, 2009.10 151p ; 21cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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16.
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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 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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目次情報:
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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。
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17.
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図書
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前野昌弘著
出版情報: |
東京 : 技術評論社, 2012.2 149p ; 21cm |
シリーズ名: |
知識ゼロでもわかる統計学 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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18.
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図書
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David G.Kleinbaum, Mitchel Klein著
出版情報: |
東京 : 丸善出版, 2012.3 xiii, 592p ; 26cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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19.
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図書
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星野匡郎, 田中久稔共著
出版情報: |
東京 : オーム社, 2016.11 xii, 274p ; 21cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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1 基礎編 : 回帰分析の目的 |
統計の基礎知識 |
確率論の基礎 |
回帰分析の基礎 |
推測統計の基礎 |
相関関係と因果関係 |
外生変数と内生変数 |
2 実践編 : ランダム化実験 |
マッチング法 |
不連続回帰デザイン |
操作変数法 |
実証分析の手順 |
Rの導入・基本操作 |
1 基礎編 : 回帰分析の目的 |
統計の基礎知識 |
確率論の基礎 |
概要:
「因果分析」を中心テーマに据え、数値シミュレーションによる直感的・ビジュアル的な解説を盛り込み、社会科学における回帰分析の使い方を徹底解説。
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20.
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図書
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Jussi Klemelä著 ; 竹澤邦夫, 西田喜平次, 小林凌雅訳
出版情報: |
東京 : 共立出版, 2017.3 xx, 432p, 図版 [2] p ; 23cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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目次情報:
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第1部 回帰手法と分類手法のいろいろ : 回帰と分類の概観 |
線形手法とその拡張 |
カーネル法とその拡張 |
セミパラメトリックモデルと構造モデル |
経験的リスク最小化 |
第2部 視覚化 : データの視覚化 |
関数の視覚化 |
第1部 回帰手法と分類手法のいろいろ : 回帰と分類の概観 |
線形手法とその拡張 |
カーネル法とその拡張 |
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21.
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図書
|
清水裕士, 荘島宏二郎著
出版情報: |
東京 : 誠信書房, 2017.5 xii, 148p ; 26cm |
シリーズ名: |
心理学のための統計学 ; 3 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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目次情報:
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第1章 : 心についての構成概念の測定—態度測定法 |
第2章 : 対人認知の構造を明らかにする—因子分析 |
第3章 : 他者への期待や信念の類型化—尺度の信頼性と妥当性 |
第4章 : 似ている人は好き?—単回帰分析 |
第5章 : 一緒にいたい気持ちを予測する—重回帰分析 |
第6章 : 集団への所属意識を予測するものは?—準実験と共分散分析 |
第7章 : リーダーシップ・スタイルの相乗効果—階層的重回帰分析と調整分析 |
第8章 : 心の文化差を説明する—媒介効果の分析 |
付録 |
第1章 : 心についての構成概念の測定—態度測定法 |
第2章 : 対人認知の構造を明らかにする—因子分析 |
第3章 : 他者への期待や信念の類型化—尺度の信頼性と妥当性 |
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22.
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図書
|
黒木学著
出版情報: |
東京 : 共立出版, 2017.8 viii, 309p ; 22cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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目次情報:
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第1章 : はじめに |
第2章 : 準備 |
第3章 : 因果ダイアグラムの基礎 |
第4章 : 有向グラフに基づく因果効果の識別可能条件 |
第5章 : 線形構造方程式モデルに基づく因果効果の識別可能条件 |
第6章 : 潜在反応モデル |
第7章 : 原因の確率とその周辺 |
第8章 : 効果の分解問題とその周辺 |
第1章 : はじめに |
第2章 : 準備 |
第3章 : 因果ダイアグラムの基礎 |
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23.
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図書
|
畑農鋭矢, 水落正明著
出版情報: |
東京 : 有斐閣, 2017.10 xiv, 342p ; 19cm |
シリーズ名: |
有斐閣アルマ ; Basic |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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目次情報:
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データ分析マスターへの入口 |
第1部 データと付き合う : データから仮説を探る |
データに親しむ |
データを見る ほか |
第2部 回帰分析を使いこなす : 1つの原因で結果にせまる—単回帰分析 |
複数の原因で結果にせまる—重回帰分析 |
ダミー変数を使いこなす ほか |
第3部 個票データの分析にチャレンジする : 個票データに親しむ |
個票データで回帰分析する |
質的な結果を回帰分析する |
データ分析マスターへの入口 |
第1部 データと付き合う : データから仮説を探る |
データに親しむ |
概要:
データの入手方法・整理方法・読み解き方、また仮説の導き方まで、データ分析に入る前の段階について、じっくり学ぶ。分析編では、回帰分析を中心に個票データの分析まで、基本的なデータ分析手法を紹介。具体例を豊富に、初学者がつまずきやすいところを丁寧
…
に解説。
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24.
|
図書
|
J.P.Sall [著] ; 新村秀一訳著
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 1986.4 189p ; 22cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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25.
|
図書
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豊田秀樹編著
出版情報: |
東京 : 東京図書, 2017.6 x, 202p ; 21cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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目次情報:
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第1章 : 死刑判断に関する調査 |
第2章 : データの基礎的要約と回帰分析 |
第3章 : 予測変数が2つの重回帰モデルとその解釈 |
第4章 : 数量化1類 |
第5章 : 直交表を使った分析 |
第6章 : Rによる実装 |
第7章 : 偏回帰係数の集団差の分析 |
第8章 : 偏回帰係数の個人内差の分析 |
第9章 : 交差検証 |
第10章 : 応用例紹介 |
第1章 : 死刑判断に関する調査 |
第2章 : データの基礎的要約と回帰分析 |
第3章 : 予測変数が2つの重回帰モデルとその解釈 |
概要:
偏回帰係数の誤った解釈により、重回帰分析は頻繁に誤用されています。予測変数を直交化し、解釈が容易な偏回帰係数を使いましょう。
|
26.
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図書
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N.R. ドレーパー, H. スミス [著] ; 中村慶一訳
出版情報: |
東京 : 森北出版, 1968.7 3, 4, 378 p ; 23cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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27.
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EB
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高橋将宜著
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統計的因果推論の基礎の基礎 |
潜在的結果変数の枠組み |
統計的因果推論における重要な仮定 |
推測統計の基礎:標準誤差と信頼区間 |
回帰分析の基礎 |
図で理解する重回帰モデルの基礎 |
最小二乗法による重回帰モデルの仮定と診断1 |
最小二乗法による重回帰モデルの仮定と診断2 |
交互作用項のある共分散分析 |
傾向スコア〔ほか〕 |
統計的因果推論の基礎の基礎 |
潜在的結果変数の枠組み |
統計的因果推論における重要な仮定 |
|
28.
|
図書
|
星野匡郎, 田中久稔, 北川梨津共著
出版情報: |
東京 : オーム社, 2023.1 xiv, 349p ; 21cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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目次情報:
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1 基礎編 : 回帰分析の目的 |
統計の基礎知識 |
確率論の基礎 |
回帰分析の基礎 |
推測統計の基礎 |
相関関係と因果関係 |
外生変数と内生変数 |
2 実践編 : ランダム化実験 |
マッチング法 |
不連続回帰デザイン |
操作変数法 |
パネルデータ分析 |
実証分析の手順 |
付録A Rの導入・基本操作 |
付録B : 最尤法と2値選択モデル |
1 基礎編 : 回帰分析の目的 |
統計の基礎知識 |
確率論の基礎 |
概要:
「因果分析」を中心テーマに据え、数値シミュレーションによる直感的・ビジュアル的な解説を盛り込み社会科学における回帰分析の使い方を徹底解説。
|
29.
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図書
|
君山由良著
出版情報: |
札幌 : データ分析研究所, 2011.11 vii, 300p ; 21cm |
シリーズ名: |
統計解説書シリーズ ; A-55 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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30.
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図書
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David W.Hosmer,Jr., Stanley Lemeshow, Rodney X.Sturdivant著 ; 早川有, 川崎洋平, 下川朝有訳
出版情報: |
東京 : 共立出版, 2017.2 xii, 514p ; 23cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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目次情報:
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1 : ロジスティック回帰モデル入門 |
2 : 多重ロジスティック回帰モデル |
3 : 当てはめたロジスティック回帰モデルの解釈 |
4 : ロジスティック回帰におけるモデル構築 |
5 : モデルの適合の評価 |
6 : 異なるサンプリング・モデルでのロジスティック回帰の応用 |
7 : マッチドケース・コントロール研究におけるロジスティック回帰 |
8 : 多項応答と順応応答に対するロジスティック回帰モデル |
9 : 相関のあるデータの解析に関するロジスティック回帰モデル |
10 : 特別なトピック |
1 : ロジスティック回帰モデル入門 |
2 : 多重ロジスティック回帰モデル |
3 : 当てはめたロジスティック回帰モデルの解釈 |
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31.
|
図書
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G.W. インベンス, D.B. ルービン著 ; 星野崇宏, 繁桝算男監訳
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2023.7 xix, 264, 27p ; 21cm |
子書誌情報: |
loading… |
所蔵情報: |
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目次情報:
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第1部 基礎 : 因果性:基本的な枠組み |
因果推論のための潜在的結果変数アプローチ略史 |
割り当てメカニズムの分類 |
第2部 古典的無作為化実験 : 古典的無作為化実験の分類 |
完全無作為化実験のためのFisherの正確確率検定 |
完全無作為化実験でのNeymanの反復実験 |
完全無作為化実験における回帰分析 |
完全無作為化実験に対するモデルベースの推論 |
層別無作為化実験 |
対無作為化実験 |
事例:労働政策プログラムの実験を用いた評価 |
第1部 基礎 : 因果性:基本的な枠組み |
因果推論のための潜在的結果変数アプローチ略史 |
割り当てメカニズムの分類 |
概要:
因果推論に対する本書でのアプローチの背後にある基礎的な考え方と枠組みを明らかにし、古典的無作為化実験への適用を示す。
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32.
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図書
|
G.W. インベンス, D.B. ルービン著 ; 星野崇宏, 繁桝算男監訳
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2023.7 xxip, p268-622, 27p ; 21cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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第3部 正則な割り当てメカニズム—デザイン : 非交絡な処置割り当て |
傾向スコアの推定 ほか |
第4部 正則な割り当てメカニズム—解析 : 傾向スコアによる層別解析 |
マッチング推定量 ほか |
第5部 正則な割り当てメカニズム—補助的な分析 : 非交絡仮定の評価 |
感度分析と限界 |
第6部 非順守がある場合の割り当てメカニズム—解析 : 片側に非順守がある場合の操作変数法 |
両側に非順守がある場合の操作変数法 ほか |
第7部 結論 / 結論と拡張 |
第3部 正則な割り当てメカニズム—デザイン : 非交絡な処置割り当て |
傾向スコアの推定 ほか |
第4部 正則な割り当てメカニズム—解析 : 傾向スコアによる層別解析 |
概要:
上巻の議論をより一般的な観察研究の設定に拡張。非交絡性、傾向スコア、割り当て非順守などの重要テーマについて議論する。
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33.
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図書
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丹後俊郎, 山岡和枝, 高木晴良著
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2013.11 viii, 281p ; 21cm |
シリーズ名: |
統計ライブラリー |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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目次情報:
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1 ロジスティック回帰分析の歴史と応用分野 : フラミンガム研究—コホート研究 |
ケースコントロール研究 ほか |
2 ロジスティック回帰モデル : ロジスティック回帰分析の前に |
モデルの概要 ほか |
3 SASを利用した解析例 : 解析での留意点 |
低体重児のリスクファクターに関するケースコントロール研究 ほか |
4 他の関連した方法 : Mantel‐Haenszel型の推測 |
比例オッズモデル ほか |
5 統計的推測 : 一般化モデルと尤度の構成法 |
最尤法 ほか |
1 ロジスティック回帰分析の歴史と応用分野 : フラミンガム研究—コホート研究 |
ケースコントロール研究 ほか |
2 ロジスティック回帰モデル : ロジスティック回帰分析の前に |
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34.
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図書
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内田治著
出版情報: |
東京 : オーム社, 2016.2 viii, 246p ; 21cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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目次情報:
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第1章 : ロジスティック回帰入門 |
第2章 : ロジスティック回帰の実践 |
第3章 : ロジスティック回帰の応用 |
第4章 : 説明変数の選択 |
第5章 : ロジスティック回帰の留意点 |
第6章 : 条件付きロジスティック回帰 |
第7章 : ロジスティック回帰の拡張 |
第8章 : 一般化線形モデル |
第9章 : 傾向スコアとロジスティック回帰 |
付録 |
第1章 : ロジスティック回帰入門 |
第2章 : ロジスティック回帰の実践 |
第3章 : ロジスティック回帰の応用 |
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35.
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図書
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Paul D. Allison著 ; 池田裕 [ほか] 訳
出版情報: |
東京 : 共立出版, 2022.1 viii, 156p ; 19cm |
シリーズ名: |
計量分析one point |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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第1章 はじめに |
第2章 線形固定効果モデル—基礎編 |
第3章 固定効果ロジスティックモデル |
第4章 カウントデータのための固定効果モデル |
第5章 イベント・ヒストリー・データの固定効果モデル |
第6章 固定効果を含む構造方程式モデル |
付録A Stateプログラム / 第2章〜第5章 |
付録B Mplusプログラム / 第6章 |
第1章 はじめに |
第2章 線形固定効果モデル—基礎編 |
第3章 固定効果ロジスティックモデル |
概要:
パネルデータの分析では定番の固定効果モデルについて、従属変数のタイプ別にデータの準備の仕方、推定方法、プログラム例、結果の解釈といった手順から、推定にかかりうるバイアスなどの注意点まで、初学者が知りたいポイントを簡潔にまとめた入門書!
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36.
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図書
|
Richard Breen著 ; 水落正明訳
出版情報: |
東京 : 共立出版, 2022.2 xii, 120p ; 19cm |
シリーズ名: |
計量分析one point |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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目次情報:
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第1章 はじめに : 打ち切り、標本選択、切断 |
2段階モデリング ほか |
第2章 打ち切りデータのためのトービット・モデル : 打ち切られた潜在変数 |
第3章 標本選択モデルと切断回帰モデル : 標本選択モデル |
パラメータの解釈 ほか |
第4章 基本モデルの拡張 : 複数の閾値を持つ選択過程 |
内生的選択と結果を伴う標本選択モデル |
第5章 使用にあたっての注意 : 分布の仮定に対する感度 |
識別性と頑健性 ほか |
第1章 はじめに : 打ち切り、標本選択、切断 |
2段階モデリング ほか |
第2章 打ち切りデータのためのトービット・モデル : 打ち切られた潜在変数 |
概要:
手法の理解から実践するためのアプローチを丁寧に解説!制限従属変数—打ち切りや切断によるバイアス、選択バイアスを含むデータから、いかに正しい関係性をとらえるか...バイアスが生じる背景、どのように除去し、分析結果をどう解釈するか、について理論
…
的・実証的に説明する。
続きを見る
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37.
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図書
|
中村剛著
目次情報:
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1 : 生存時間データ解析とは |
2 : KM曲線とログランク検定 |
3 : Cox比例ハザードモデルの目的 |
4 : 比例ハザード性の検証と拡張 |
5 : モデル不適合の影響と対策 |
6 : 部分尤度と全尤度 |
7 : 競合リスク |
8 : クロスする生存率曲線 |
付録:加算過程表現と残差 |
1 : 生存時間データ解析とは |
2 : KM曲線とログランク検定 |
3 : Cox比例ハザードモデルの目的 |
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38.
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図書
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上村龍太郎, 吉田文彦, 山下俊恵 [著] ; 東海大学総合情報センター新情報教育プロジェクト編
出版情報: |
秦野 : 東海大学出版会, 2007.2 vi, 123p ; 26cm |
子書誌情報: |
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39.
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図書
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岩波データサイエンス刊行委員会編
出版情報: |
東京 : 岩波書店, 2015.10-2017.6 6冊 ; 21cm |
子書誌情報: |
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目次情報:
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特集「地理空間情報処理」 : 実践編(地理空間情報入門—QGISを使って |
RとGISの連携 ほか |
事例紹介編 : 顧客動線研究入門—人の動きを捉える |
空間疫学への誘い—難病の地図から何が見えるか ほか |
連載 正定値行列の情報幾何 : 3 / 最終回 |
その他・小説 : 計算機で作る面白いナンプレ / 4 |
掌編小説 : 海に溺れて(4)体表地図 |
特集 スパースモデリングと多変量データ解析 : 基礎編 |
展開編 |
応用編 |
話題 : ことばの見分け方—テキスト言語判定 |
医学研究におけるメタアナリシス—科学的根拠に基づく医療におけるエビデンス統合の方法 |
計算機で作る面白いナンプレ5 |
掌編小説“海に溺れて”5 深い谷を渡る |
掌編漫画1 : 偶然の気配 |
特集「ベイズ推論とMCMCのフリーソフト」 : ベイズ超速習コース |
2ページでわかるMCMCの秘密 |
階層ベイズ最初の一歩—JAGSを使って |
時系列・空間データのモデリング |
MCMCソフトを使う前に—一般的な準備から統計モデリングまで |
Stan入門—次世代のベイジアンモデリングツール |
Pythonとは |
PythonのMCMCライブラリPyMC |
MCMCソフトウェアの比較 |
時間・空間を含むベイズモデルのいろいろな表現形式 |
赤池スクールとベイズ統計—1980年代の統計数理研究所 |
話題 : 脳とディープニューラルネットワーク—視覚情報の復号化 |
インタビュー 林隆介 |
連載 確率と論理を融合した確率モデリングへの道 1 |
その他・小説 : 計算機で作る面白いナンプレ |
掌編小説“海に溺れて”1 対戦 |
特集「時系列解析—状態空間モデル・因果解析・ビジネス応用」 : 状態空間モデル |
Rによる状態空間モデリング—dlmとKFASを用いて |
粒子フィルタを実装してみる |
状態空間モデルのマーケティングへの応用 |
VARモデルによる因果関係の推論—内閣支持率と株価を例に |
小特集「シミュレーションとデータサイエンス」 : シミュレーション、データ同化、そしてエミュレーション |
天気予報とデータサイエンス |
揺らぐタンパク質と老いる私—ミスフォールディング時代のデータサイエンス |
リアルなSimCityの夢 |
話題 |
パズル・小説・漫画 |
特集 統計的自然言語処理—ことばを扱う機械 : ことばのモデル入門 |
言葉の個性をとらえるトピックモデル |
創発する記号—ことばを知るロボット |
Pythonでword2vec |
単語の意味をコンピュータに教える |
自然言語の意味に対する2つのアプローチ—記号表現と分散表現 |
人間の翻訳、機械の翻訳 |
機械翻訳の現在と将来 |
自然言語処理のためのソフトウェア |
話題 ナンプレと魔方陣—作る・解く・数える : ナンプレの自動生成 |
ナンプレと統計物理—物理の研究者がナンプレを素人的に考えてみた |
稀な事象のサンプリングと魔方陣 |
レプリカ交換モンテカルロ法とマルチカノニカル法 |
比熱の正体はフィッシャー情報量 |
連載 : 正定値行列の情報幾何‐1 |
確率と論理を融合した確率モデリングへの道‐2 |
その他・小説 : 計算機で作る面白いナンプレ2 |
掌編小説・海に溺れて(2)対話 |
特集「地理空間情報処理」 : 実践編(地理空間情報入門—QGISを使って |
RとGISの連携 ほか |
事例紹介編 : 顧客動線研究入門—人の動きを捉える |
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40.
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図書
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佐和隆光著
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2020.1 vi, 187p ; 21cm |
シリーズ名: |
統計ライブラリー |
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1 : 回帰分析への誘い |
2 : ベクトルと行列 |
3 : 多変量正規分布 |
4 : 線形回帰モデル |
5 : 仮説検定、区間推定、予測 |
6 : 標準的諸仮定からのズレ |
7 : 説明変数の問題 |
1 : 回帰分析への誘い |
2 : ベクトルと行列 |
3 : 多変量正規分布 |
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41.
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図書
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Michael D. Ward, Kristian Skrede Gleditsch著 ; 田中章司郎, 西井龍映訳
出版情報: |
東京 : 共立出版, 2023.7 xvi, 149p ; 19cm |
シリーズ名: |
計量分析one point |
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第1章 : 社会科学における空間分析 |
第2章 : 情報を表示する地図 |
第3章 : 観測値の相互依存性 |
第4章 : 空間隣接性を考慮した目的変数 |
第5章 : 空間誤差モデル |
第6章 : 発展的内容 |
第1章 : 社会科学における空間分析 |
第2章 : 情報を表示する地図 |
第3章 : 観測値の相互依存性 |
概要:
実践的な例をもとに、ひとつの手法を深く掘り下げて解説!社会科学における空間データの解析についての実践的なアプローチを解説。空間的な位置関係や依存性を考慮した回帰モデルの有効性を示す。GDP、民主化度、紛争件数、選挙行動など、多岐にわたる実例
…
を紹介。
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42.
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図書
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萩原克幸著
出版情報: |
東京 : 共立出版, 2022.12 ix, 228p ; 26cm |
子書誌情報: |
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序章 |
第1章 : 線形回帰 |
第2章 : 線形回帰の変数選択 |
第3章 : 回帰におけるモデル選択 |
第4章 : 一般化線形モデル |
第5章 : ノンパラメトリック回帰 |
第6章 : 非線形回帰 |
付録 |
序章 |
第1章 : 線形回帰 |
第2章 : 線形回帰の変数選択 |
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43.
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図書
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佐野雅隆著
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第1章 相関と回帰 : 2変数のヒストグラム—2つの変数の関係を視覚的に把握する その1 |
散布図—2つの変数の関係を視覚的に把握する その2 ほか |
第2章 単回帰分析 : 単回帰分析とは |
最小2乗法 ほか |
第3章 重回帰分析 : 重回帰分析とは |
回帰係数の推定方法 ほか |
第4章 その他の手法 : 中心複合計画を用いた応答曲面法 |
ロジスティック回帰 |
付表 |
第1章 相関と回帰 : 2変数のヒストグラム—2つの変数の関係を視覚的に把握する その1 |
散布図—2つの変数の関係を視覚的に把握する その2 ほか |
第2章 単回帰分析 : 単回帰分析とは |
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44.
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図書
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畑農鋭矢, 水落正明著
出版情報: |
東京 : 有斐閣, 2022.12 xvi, 334p ; 19cm |
シリーズ名: |
有斐閣アルマ ; Basic |
子書誌情報: |
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データ分析マスターへの入口 |
第1部 データと付き合う : データから仮説を探る |
データに親しむ |
データを見る ほか |
第2部 回帰分析を使いこなす : 原因から結果にせまる |
ダミー変数を使いこなす |
パネルデータ(2時点)に親しむ ほか |
第3部 個票データの分析にチャレンジする : 個票データに親しむ |
個票データで回帰分析する |
質的な従属変数を回帰析する |
データ分析マスターへの入口 |
第1部 データと付き合う : データから仮説を探る |
データに親しむ |
概要:
仮説の導き方、データの入手方法・記述統計についてしっかり解説し、回帰分析を中心に個票データの分析手法まで扱います。新版では、3時点以上のパネルデータを扱う章を新たに設置したほか、分析例や使用データなどもアップデート。
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45.
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図書
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蓑谷千凰彦著
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2015.3 xii, 345p ; 22cm |
シリーズ名: |
統計ライブラリー |
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1 : 単純回帰モデルのパラメータ推定 |
2 : 単純回帰モデルにおける説明力、仮説検定および予測 |
3 : 重回帰モデルのパラメータ推定と説明力 |
4 : 重回帰モデルにおける仮説検定と予測 |
5 : 定式化テスト |
6 : 不均一分散 |
7 : 自己相関 |
数学付録 |
1 : 単純回帰モデルのパラメータ推定 |
2 : 単純回帰モデルにおける説明力、仮説検定および予測 |
3 : 重回帰モデルのパラメータ推定と説明力 |
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46.
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図書
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松林哲也著
出版情報: |
東京 : 岩波書店, 2021.11 ix, 206p ; 19cm |
シリーズ名: |
シリーズソーシャル・サイエンス |
子書誌情報: |
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第1章 : 政治学と因果推論 |
第2章 : 因果効果の定義と自己選択バイアス |
第3章 統制に基づく比較の限界と自己選択 : バイアスの克服 |
第4章 : 無作為割り当てを利用する比較:無作為化実験 |
第5章 : 偶然の割り当てを利用する比較:自然実験 |
第6章 : カットオフ周辺での割り当てを利用する比較:不連続回帰デザイン |
第7章 : 偶然が引き起こす連鎖反応を利用する比較:操作変数法 |
第8章 : 経時的変化を利用する比較:差の差法 |
第9章 : 因果推論のはじめかた |
第10章 : 因果推論のゆくえ |
第1章 : 政治学と因果推論 |
第2章 : 因果効果の定義と自己選択バイアス |
第3章 統制に基づく比較の限界と自己選択 : バイアスの克服 |
概要:
政治学の分野で重要性を増している「因果推論」。本書ではその基礎から書き起こし、さまざまな研究例を用いて無作為化実験、自然実験、不連続回帰デザイン、操作変数法、差の差法といった具体的手法を解説していく。さらに研究の基本的な流れや進めかたなども
…
論じ、読者を研究の実践へといざなう。
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47.
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図書
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伊藤公一朗著
出版情報: |
東京 : 光文社, 2017.4 284p ; 18cm |
シリーズ名: |
光文社新書 ; 878 |
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第1章 なぜデータから因果関係を導くのは難しいのか |
第2章 現実の世界で「実際に実験をしてしまう」—ランダム化比較試験 / RCT |
第3章 「境界線」を賢く使うRDデザイン |
第4章 「階段状の変化」を賢く使う集積分析 |
第5章 「複数期間のデータ」を生かすパネル・データ分析 |
第6章 実践編:データ分析をビジネスや政策形成に生かすためには? |
第7章 上級編:データ分析の不完全性や限界を知る |
第8章 : さらに学びたい方のために:参考図書の紹介 |
第1章 なぜデータから因果関係を導くのは難しいのか |
第2章 現実の世界で「実際に実験をしてしまう」—ランダム化比較試験 / RCT |
第3章 「境界線」を賢く使うRDデザイン |
概要:
ビッグデータが存在するだけでは、「因果関係」の見極めはできない。データの扱い、分析、解釈においては、人間の判断が重要な役割を担う—。本書では「広告が売り上げに影響したのか?」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか?」といった
…
、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。序章では、なぜ因果関係を見極めることがビジネスや政策の成功の鍵を握るのか、様々な実例を使いながら解説します。第2章以降では、ランダム化比較試験、RDデザイン、パネル・データ分析など、因果関係に迫る最先端のデータ分析手法について、数式を使わず、具体例とビジュアルな描写を用いて解説していきます。
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48.
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図書
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岩崎学著
目次情報:
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1 : 基礎的事項 |
2 : 群間比較の統計数理 |
3 : 統計的因果推論の枠組み |
4 : 傾向スコア |
5 : マッチング |
6 : 層化解析法 |
7 : 重み付け法 |
8 : 操作変数法とノンコンプライアンス |
9 : ケース・コントロール研究 |
10 : 欠測への対処法 |
SupplementA : 数学的定式化と因果推論 |
1 : 基礎的事項 |
2 : 群間比較の統計数理 |
3 : 統計的因果推論の枠組み |
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49.
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図書
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Haiyan Bai, M.H. Clark著 ; 大久保将貴, 黒川博文訳
出版情報: |
東京 : 共立出版, 2023.1 x, 163p ; 19cm |
シリーズ名: |
計量分析one point |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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第1章 傾向スコアの基本的な考え方 : 因果推論 |
傾向スコア ほか |
第2章 共変量選択と傾向スコア推定 : 共変量選択 |
傾向スコア推定 ほか |
第3章 傾向スコア調整法 : 傾向スコアマッチング |
その他の傾向スコア調整法 ほか |
第4章 共変量評価と因果効果推定 : 共変量分布のバランスの評価 |
因果効果の推定 ほか |
第5章 まとめ : 傾向スコア法の限界とその対処法 |
分析手順のまとめ ほか |
第1章 傾向スコアの基本的な考え方 : 因果推論 |
傾向スコア ほか |
第2章 共変量選択と傾向スコア推定 : 共変量選択 |
概要:
実践的な例をもとにひとつの手法を深く掘り下げて解説!傾向スコアの推定からマッチングなど各手法を手順ごとに紹介。基本的な考え方をやさしく明快に説明。制約や限界を理解し、適切に傾向スコアを利用した因果推論を学ぶ。
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50.
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図書
東工大 目次DB
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宮川雅巳著
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2004.3 x, 178p ; 22cm |
シリーズ名: |
シリーズ予測と発見の科学 ; 1 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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1. 古典的問題意識 1 |
1.1 Boxの警告 : 回帰分析のabuse 1 |
1.1.1 回帰分析の2つの使われ方 1 |
1.1.2 回帰分析に対する現場の期待 3 |
1.1.3 問題の所在 4 |
1.2 YuleとSimpsonの指摘 5 |
1.2.1 分割表解析でのパラドックス 5 |
1.2.2 定式化 6 |
1.2.3 層別は常に正しいか 8 |
1.3 交絡因子の同定とそれによる調整 9 |
1.3.1 交絡因子とは 9 |
1.3.2 因果ダイアグラムが示す交絡因子の要件 10 |
1.3.3 回帰分析での交絡因子による調整 11 |
1.3.4 MantelとHaenszelの貢献 12 |
1.4 本書のプラン 14 |
2. 因果推論の基礎概念 17 |
2.1 因果推論を構成するもの 17 |
2.1.1 変数とその分類 17 |
2.1.2 実験研究と観察研究 19 |
2.1.3 観察研究のデザイン 20 |
2.2 因果推論の課題 23 |
2.2.1 因果推論の3つの目的 23 |
2.2.2 因果関係を同定する4つの方法 24 |
2.2.3 因果メカニズムの解明 24 |
2.3 潜在反応モデル 25 |
2.3.1 反事実的モデルによる因果的効果の定義 25 |
2.3.2 無作為化の威力 27 |
2.3.3 強い意味での無視可能性 28 |
2.4 傾向スコアによる層別 30 |
2.4.1 傾向スコアとは 30 |
2.4.2 傾向スコアのバランシング性 31 |
2.4.3 傾向スコアの適用例 33 |
3. パス解析 36 |
3.1 構造方程式とパスダイアグラム 36 |
3.1.1 構造方程式モデルとは 36 |
3.1.2 外生変数と内生変数 37 |
3.1.3 パスダイアグラム 38 |
3.2 相関の生成と分解 40 |
3.2.1 構造方程式が与える相関関係 40 |
3.2.2 直接効果と間接効果および総合効果 42 |
3.2.3 選択による偏り 45 |
3.2.4 構造方程式の誘導形 46 |
3.3 回帰モデルとの違い 48 |
3.3.1 実験研究での回帰モデル 48 |
3.3.2 観察研究での回帰モデル 50 |
4. 非巡回的有向独立グラフ 53 |
4.1 条件付き独立性の基礎数理 53 |
4.1.1 定義と表記法 53 |
4.1.2 基本定理 54 |
4.1.3 多変量正規分布における共分散選択モデル 56 |
4.1.4 多元分割表における対数線形モデル 57 |
4.2 非巡回的有向グラフで規定される確率モデル 59 |
4.2.1 グラフ用語 59 |
4.2.2 非巡回的有向独立グラフ 60 |
4.2.3 パスダイアグラムとの関係 61 |
4.2.4 両側矢線の混在への対応 62 |
4.3 マルコフ性 64 |
4.3.1 局所的マルコフ性 64 |
4.3.2 大域的マルコフ性 66 |
4.4 忠実性と観察的同値性 70 |
4.4.1 忠実性 70 |
4.4.2 観察的同値性 71 |
5. 介入効果とその識別可能条件 74 |
5.1 因果ダイアグラムと介入効果 74 |
5.1.1 構造方程式による因果ダイアグラムの定義 74 |
5.1.2 介入効果の数学的定義 75 |
5.1.3 介入効果の定義は合理的か 76 |
5.1.4 総合効果との関係 77 |
5.1.5 推測ルール 79 |
5.2 バックドア基準 81 |
5.2.1 定義と識別可能性 81 |
5.2.2 バックドア基準の解釈 83 |
5.2.3 強い意味での無視可能性との関係 86 |
5.2.4 オッズ比の併合可能条件との関係 87 |
5.3 フロントドア基準 88 |
5.3.1 古典的アイデア : 媒介変数法 88 |
5.3.2 定義と識別可能性 90 |
5.3.3 フロントドア基準の解釈 92 |
5.4 操作変数法と条件付き操作変数法 92 |
5.4.1 操作変数法 92 |
5.4.2 条件付き操作変数法 94 |
6. 回帰モデルによる因果推論 96 |
6.1 回帰係数と直接効果・総合効果との関係 96 |
6.1.1 回帰モデルと線形構造方程式モデル 96 |
6.1.2 偏回帰係数とパス係数(直接効果)との関係 97 |
6.1.3 偏回帰係数と総合効果との関係 99 |
6.1.4 偏回帰係数の併合可能条件 101 |
6.2 推定精度を考慮した共変量選択 104 |
6.2.1 構造方程式モデルでの推定論 104 |
6.2.2 バックドア基準を満たす共変量の選択 106 |
6.2.3 フロントドア基準を満たす中間特性の選択 109 |
6.3 分散への介入効果とその推定 111 |
6.3.1 分散への介入効果 111 |
6.3.2 線形構造方程式モデルでの考察 112 |
6.3.3 分散に関する不等式 114 |
6.4 通用例 116 |
6.4.1 用いるデータの説明 116 |
6.4.2 因果ダイアグラムとその統計的推測 117 |
6.4.3 総合効果の推定と回帰分析結果との比較 118 |
6.4.4 分散への介入効果の推定 120 |
7. 条件付き介入と同時介入 122 |
7.1 条件付き介入効果とその識別可能性 122 |
7.1.1 ノンパラメトリックな定義 122 |
7.1.2 条件付き介入効果の識別可能条件 123 |
7.1.3 線形構造方程式モデルの場合 125 |
7.2 条件付き介入の適応制御への応用 128 |
7.2.1 最適な適応制御方式 128 |
7.2.2 分散を低減させる必要十分条件 130 |
7.2.3 制御のための変数集合の選択基準 132 |
7.2.4 識別のための変数集合の選択基準 133 |
7.2.5 通用例 135 |
7.3 同時介入効果とその識別可能性 138 |
7.3.1 ノンパラメトリックな定義 138 |
7.3.2 識別可能条件(その1) 139 |
7.3.3 識別可能条件(その2) 140 |
7.4 回帰モデルによる同時介入効果の推論 142 |
7.4.1 線形構造方程式モデルでの同時介入効果の表現 142 |
7.4.2 許容性基準を満たすときの回帰モデルとの関係 145 |
7.4.3 適用例 147 |
8. 非巡回的有向独立グラフの復元 149 |
8.1 独立性・条件付き独立性からの復元 149 |
8.1.1 非巡回的有向独立グラフの基本的性質 149 |
8.1.2 SGSアルゴリズム 150 |
8.1.3 オリエンテーション・ルール 152 |
8.1.4 PCアルゴリズム 155 |
8.2 先験情報の利用 157 |
8.2.1 先行関係が既知の場合 157 |
8.2.2 外生変数が既知の場合 159 |
8.3 潜在変数の探索 162 |
8.3.1 潜在変数について 162 |
8.3.2 テトラッド方程式 163 |
8.3.3 テトラッド方程式によるモデル探索 165 |
8.3.4 離散変数に対するテトラッド方程式 167 |
引用文献 168 |
参考図書(あとがきにかえて) 171 |
索引 175 |
1. 古典的問題意識 1 |
1.1 Boxの警告 : 回帰分析のabuse 1 |
1.1.1 回帰分析の2つの使われ方 1 |
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