例題とExcel演習で学ぶ 多変量解析 回帰分析・判別分析・コンジョイント分析 編

詳細目次

まえがき
第1章　多変量解析を学ぶための基礎統計
A 基礎・実践編
1-1 統計学とは
1-2 基本統計量
1-3 相関分析
1-4 単回帰分析
B 応用・理論編
1-5 曲線回帰
1-6 CS 分析
1-7 オッズ比、リスク比
C Excel演習編
1-8 Excel 機能による基本統計量の算出
1-9 Excel 機能による相関図と単回帰直線
1-10 Excel データ分析による単相関係数
1-11 Excel フリーソフト「Excel 多変量解析」による相関分析
1-12 Excel フリーソフト「Excel 多変量解析」によるCS 分析
1-13 Excel フリーソフト「Excel 多変量解析」による散布図
第2章　多変量解析の概要
A 基礎・実践編
2-1 解決したいテーマ
2-2 多変量解析で解決する
2-3 多変量解析におけるデータ
2-4 目的変数のある場合・目的変数がない場合の多変量解析
2-5 多変量解析の種類と解析手法名
第3章　重回帰分析
A 基礎・実践編
3-1 重回帰分析とは
3-2 回帰係数の算出の考え方
3-3 理論値、残差で個体を評価する
3-4 決定係数により予測精度を調べる
3-5 予測する
3-6 説明変数の選び方
3-7 回帰係数を解釈する
3-8 標準回帰係数で重要度を把握する
3-9 変数相互の影響を除去した真の関係
3-10 係数の符号逆転現象
3-11 多重共線性（マルチコ）とVIF
3-12 重回帰分析の事例＜ 1 ＞
3-13 重回帰分析の事例＜ 2 ＞
3-14 重回帰分析の事例＜ 3 ＞
3-15 重回帰分析の事例＜ 4 ＞
B 応用・理論編
3-16 重回帰分析の用語
3-17 回帰係数の算出方法
3-18 決定係数と自由度修正済み決定係数
3-19 重回帰式が母集団について適用できるかの検討
3-20 モデル選択基準AIC
3-21 総当たり法とモデル選択基準
3-22 回帰式係数の推定・検定
3-23 変数選択法（ステップワイズ法）
3-24 理論値・予測値の区間推定
3-25 ダーヴィンワトソン比
C Excel 演習編
3-26 Excel 分析ツールにより重回帰分析を実施
3-27 フリーソフト｢Excel 多変量解析｣による重回帰分析を実施
3-28 Excel アドイン「マルチ多変量」により重回帰分析を実施
3-29 Excel 関数により回帰係数を算出
第4章　数量化1類
A 基礎・実践編
4-1 数量化1 類とは
4-2 カテゴリースコアとは
4-3 サンプルスコアとは
4-4 決定係数と予測値
4-5 説明変数の選び方
4-6 カテゴリースコアの算出方法
4-7 アイテムの目的変数に対する影響度
4-8 マルチコ（多重共線性）
4-9 数量化1 類の事例＜ 1 ＞
4-10 数量化1 類の事例＜ 2 ＞
B 応用・理論編
4-11 数量化1類の定義との用語
4-12 関係式が母集団について適用できるかの検討
4-13 総当たり法とモデル選定基準
4-14 追加情報の検定
C Excel 演習編
4-15 フリーソフト「Excel 多変量解析」により数量化1 類を実施
4-16 Excel アドイン「マルチ多変量」により数量化1 類を実施
第5章　拡張型数量化1類
A 基礎・実践編
5-1 拡張型数量化1 類とは
5-2 アイテムスコア、カテゴリースコアとは
5-3 サンプルスコアより個体を評価する
5-4 決定係数により予測精度を調べ予測する
5-5 説明変数の選び方
5-6 アイテムスコア、カテゴリースコアの算出方法
5-7 数量項目を分類してカテゴリースコアを算出
5-8 目的変数に対する影響度をレンジで調べる
5-9 マルチコ（多重共線性）
5-10 拡張型数量化1 類の事例
B 応用・理論編
5-11 拡張型数量化1類の定義との用語
5-12 関係式が母集団について適用できるかの検討
5-13 総当たり法とモデル選定基準
5-14 追加情報の検定
C Excel演習編
5-15 フリーソフト「Excel 多変量解析」により拡張型数量化1 類を実施
5-16 Excel アドイン「マルチ多変量」により拡張型数量化1 類を実施
第6章　判別分析
A 基礎・実践編
6-1 判別分析とは
6-2 線形判別関数式による判別係数と判別得点
6-3 線形判別関数式の判別精度
6-4 マハラノビス汎距離による判別
6-5 説明変数の選び方
6-6 標準判別係数で重要度を把握する
6-7 判別分析の事例
B 応用・理論編
6-8 判別分析の用語
6-9 判別係数の算出方法
6-10 等分散性の検定
6-11 マハラノビスの汎距離
6-12 誤判別の確率
6-13 Λ統計量
6-14 追加情報の検定
6-15 総当たり法とモデル選択基準
C Excel演習編
6-16 Excel アドイン「マルチ多変量」により判別分析を実施
第7章　正準判別分析
A 基礎・実践編
7-1 正準判別分析とは
7-2 線形判別関数式による正準判別係数と正準判別得点
7-3 各個体の判別
7-4 線形判別関数式の判別精度
7-5 正準判別得点による予測
7-6 マハラノビス汎距離による判別
7-7 説明変数の選び方
7-8 正準判別分析の事例
B 応用・理論編
7-9 正準判別分析の用語
7-10 判別係数の算出方法
7-11 等分散性の検定
7-12 マハラノビスの汎距離
7-13 追加情報の検定
7-14 総当たり法とモデル選択基準
C Excel演習編
7-15 Excel アドイン「マルチ多変量」により正準判別分析を実施
第8章　コンジョイント分析
A 基礎・実践編
8-1 コンジョイント分析とは
8-2 コンジョイントカード／商品完成予想図
8-3 コンジョイントカードの枚数
8-4 直交表
8-5 コンジョイントカードの作成方法
8-6 コンジョイントカードに対する評価方法
8-7 コンジョイント分析の計算方法
8-8 コンジョイント分析の事例
B 応用・理論編
8-9 コンジョイントカード作成のための直交表
8-10 非直交表
C Excel演習編
8-11 Excel でコンジョイント分析を実施
付録Ⅰ　ベクトルと行列
Ⅰ-1 ベクトル
Ⅰ-2 行列
Ⅰ-3 連立方程式
Ⅰ-4 固有値と固有ベクトル
Ⅰ-5 Excel での行列計算
付録Ⅱ 距離
Ⅱ-1 ユークリッド距離
Ⅱ-2 マハラノビスの汎距離
付録Ⅲ 本書で利用するExcel の分析ツール及び「多変量解析ソフトウェア」
Ⅲ-1 Excel データ分析の組み込み
Ⅲ-2 Excel アドインソフトウェアのダウンロード方法
Ⅲ-3 Excel アドインソフトウェアの起動方法
索引