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1.

図書
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1. Arnold applications of statistics series
Everitt, Brian
出版情報: London : Arnold  v ; cm
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2.

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2. The analysis of contingency tables
B.S. Everitt
出版情報: London : Chapman and Hall, 1977  ix, 128 p. ; 23 cm
シリーズ名: Monographs on applied probability and statistics
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3.

図書
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3. Graphical techniques for multivariate data
B. S. Everitt
出版情報: New York : North-Holland, c1978  117 p. ; 22 cm
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4.

図書
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4. Finite mixture distributions
B.S. Everitt and D.J. Hand
出版情報: London ; New York : Chapman and Hall, 1981  ix, 143 p. ; 23 cm
シリーズ名: Monographs on applied probability and statistics
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5.

図書
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5. 統計科学辞典
B. S. Everitt [著] ; 清水良一訳
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2002.9  ii, 518p ; 22cm
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6.

図書
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6. 統計科学辞典. 普及版
B. S. Everitt [著] ; 清水良一訳
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2010.3  ii, 518p ; 21cm
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7.

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7. 医学統計学辞典 (: 新装版)
B.S.エヴェリット著 ; 宮原英夫, 池田憲昭, 鶴田陽和訳
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2020.1  4, 334p ; 21cm
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8.

図書
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8. 多変量グラフィカル表現法. 改訂
Brian Everitt著 ; 医学統計研究会訳
出版情報: 東京 : MPC, 1988.10  169p ; 22cm
シリーズ名: 医学統計ライブラリー
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9.

図書
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9. 事例とSASで学ぶデータ解析
B.S. Everitt, G. Der著 ; 田崎武信監訳
出版情報: 大阪 : アーム , 東京 : サイエンティスト社 (発売), 2001.8  ix, 208p ; 21cm
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10.

図書
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10. 医学統計学辞典
B.S. Everitt [編] ; 宮原英夫, 池田憲昭, 鶴田陽和訳
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2006.6  4, 334p ; 22cm
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11.

図書
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11. 質的データの解析 : カイ二乗検定とその展開
B.S.エヴェリット著 ; 弓野憲一, 菱谷晋介訳
出版情報: 東京 : 新曜社, 1980.9  vi, 138p ; 22cm
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12.

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東工大
目次DB
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東工大
目次DB
12. RとS-PLUSによる多変量解析
B. エヴェリット著 ; 石田基広, 石田和枝, 掛井秀一訳
出版情報: 東京 : シュプリンガー・ジャパン, 2007.6  xii, 242p ; 24cm
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目次情報: 続きを見る
第1章　多変量データと多変量解析 1
   1.1　序 1
   1.2　データのタイプ 1
   1.3　多変量データの要約統計量 4
   　1.3.1　平均 5
   　1.3.2　分散 5
   　1.3.3　共分散 6
   　1.3.4　相関 7
   　1.3.5　距離 8
   1.4　多変量正規分布 9
   1.5　多変量解析の目的 13
   1.6　まとめ 16
第2章　多変量データのグラフィックス表現 17
   2.1　序 17
   2.2　散布図とその応用 18
   　2.2.1　2変量データの凸包 24
   　2.2.2　カイプロット 26
   　2.2.3　2変数箱ヒゲ図 28
   2.3　2変量密度の推定 30
   2.4　散布図に別の変数を加える方法 33
   2.5　散布図行列 34
   2.6　3次元プロット 37
   2.7　条件付きプロットとトレリスグラフィックス 38
   2.8　まとめ 42
   練習問題 44
第3章　主成分分析 45
   3.1　序 45
   3.2　主成分の代数的原理 46
   　3.2.1　主成分の再スケーリング 50
   　3.2.2　主成分の数の選択 50
   　3.2.3　主成分得点の計算 52
   　3.2.4　相関係数がγの2変量データの主成分 52
   3.3　主成分分析の実例 : 米国都市の大気汚染 54
   3.4　まとめ 66
   練習問題 67
第4章　探索的因子分析 71
   4.1　序 71
   4.2　因子分析モデル 71
   　4.2.1　主因子分析 74
   　4.2.2　最尤因子分析 75
   4.3　因子の数の推定 75
   4.4　因子分析の簡単な実例 76
   4.5　因子の回転 78
   4.6　因子得点の推定 83
   4.7　探索的因子分析の二つの事例 83
   　4.7.1　平均余命 83
   　4.7.2　米国の大学生のドラッグ使用 88
   4.8　因子分析と主成分分析の比較 92
   4.9　確証的因子分析 95
   4.10　まとめ 95
   練習問題 97
第5章　多次元尺度構成法と対応分析 99
   5.1　序 99
   5.2　多次元尺度構成法（MDS） 101
   　5.2.1　古典的多次元尺度構成法の実例 104
   5.3　対応分析 112
   　5.3.1　喫煙と母体 118
   　5.3.2　ホジキン病 120
   5.4　まとめ 120
   練習問題 122
第6章　クラスター分析 125
   6.1　序 125
   6.2　凝集型階層的クラスター分析 125
   　6.2.1　クラスター間の非類似度の測定 128
   6.3　k-平均法 132
   6.4　モデルに基づくクラスター分析 138
   6.5　まとめ 144
   練習問題 146
第7章　多群多変量データ : 多変量分散分析と判別分析 147
   7.1　序 147
   7.2　2群の場合 : ホテリングのT2検定とフィッシャーの線形判別分析 147
   　7.2.1　ホテリングのT2検定 147
   　7.2.2　フィッシャーの線形判別関数 152
   　7.2.3　判別関数の効率判定 156
   7.3　3群以上の場合 : 多変量分散分析（MANOVA）と分類関数 157
   　7.3.1　多変量分散分析 157
   　7.3.2　分類関数と正準変量 160
   7.4　まとめ 165
   練習問題 166
第8章　重回帰分析と正準相関分析 167
   8.1　序 167
   8.2　重回帰分析 167
   8.3　正準相関分析 170
   8.4　まとめ 177
   練習問題 179
第9章　反復測定データの分析 183
   9.1　序 183
   9.2　反復測定データのための線形混合効果モデル 186
   9.3　経時測定データにおける脱落 203
   9.4　まとめ 211
   練習問題 212
補遺　RとS-PLUSの備忘録 213
   1.　基本的なコマンド 213
   2.　ベクトル 214
   3.　行列 218
   4.　論理式 219
   5.　リストオブジェクト 221
   6.　データフレーム 223
訳者あとがき 235
索引 237
第1章　多変量データと多変量解析 1
   1.1　序 1
   1.2　データのタイプ 1
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