SPSSによる回帰分析

SPSSで回帰分析の手法を学ぶ!!

このような方におすすめ

SPSSのユーザー
SPSSで回帰分析をしたい人
ダイレクトマーケティングなどの分析が必要な人
  • 著者内田 治 著
  • 定価3,080 (本体2,800 円+税)
  • A5 224頁 2013/08発行
  • ISBN978-4-274-06916-1
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SPSSは、IBM社が開発・販売している国内シェアNo1の統計ソフト。本書はSPSSを使いながら回帰分析の手法を学ぶもの。回帰分析とは複雑な統計データを、1本の直線だけで読み解く統計解析の手法です。回帰分析の考え方に基づき、重回帰分析、主成分回帰(PLS回帰)、ロジスティック回帰、COX回帰(比例ハザード分析)、判別分析、分散分析などのデータ分析の一般的な手法を一通り学習します。

https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274069161/
はじめに
第1章 回帰分析入門
第2章 単回帰分析
第3章 重回帰分析
第4章 質的変数とダミー変数
第5章 回帰分析における説明変数の選択
第6章 ロジスティック回帰分析
第7章 生存分析とCox 回帰
第8章 パス解析と因果分析
付録
◇付録(1) 一般化線形モデル
◇付録(2) 曲線回帰
◇付録(3) 回帰木と分類木
◇付録(4) 多重共線性の診断
◇付録(5) ケースの数と説明変数の数
索 引
はじめに
第1章 回帰分析入門
◇1.1 回帰分析の概要
■回帰分析とは
■回帰分析の用語
■回帰分析の用途
◇1.2 回帰分析におけるデータ
■データの種類
■測定の尺度
■変数の種類
第2章 単回帰分析
◇2.1 単回帰分析の基本
■例題1
■回帰式
■回帰式の有意性
■回帰式の有効性
■母回帰係数の信頼区間
◇2.2 残差の検討
■個々の残差
■残差のヒストグラム
■標準化残差の正規確率プロット
◇2.3 区間推定
■母回帰式の信頼区間
■個々のデータの予測区間
◇2.4 SPSS の手順
■単回帰分析
■散布図
第3章 重回帰分析
◇3.1 重回帰分析における予備的解析
■例題2
○3.1.1 1変数の解析
■要約統計量
■データのグラフ化
○3.1.2 2変数の解析
■相関行列
■散布図行列
○3.1.3 説明変数ごとの単回帰分析
■x1による単回帰分析
■x2による単回帰分析
■x3による単回帰分析
■x4による単回帰分析
■単回帰分析のまとめ
◇3.2 重回帰分析の実際
○3.2.1 重回帰分析の基本
■回帰式
■回帰式の有意性
■回帰式の有効性
■回帰係数の有意性
■標準偏回帰係数
○3.2.2 残差の検討
■個々の残差
■残差のヒストグラム
○3.2.3 回帰診断
■てこ比
■Cook の距離
■DfBeta
○3.2.4 相互検証法とリサンプリング法
(1)予測精度の検証
■Hold out 法
■K-fold 法
■Leave-One-Out 法
(2)回帰係数の検証
■Jackknife 法
■Bootstrap 法
◇3.3 SPSS の手順
■要約統計量
■ヒストグラム・箱ひげ図・幹葉図
■ドットプロット
■相関行列
■散布図行列
■3次元散布図
■単回帰分析
■重回帰分析
■回帰診断
■Bootstrap法
第4章 質的変数とダミー変数
◇4.1 質的変数を含んだ回帰分析
■例題3
■データのグラフ化
○4.1.1 質的変数とダミー変数
○4.1.2 ダミー変数の使い方
■数値例1
■数値例2
■数値例3
○4.1.3 カテゴリの数が3 つ以上のダミー変数
○4.1.4 ダミー変数の作成
◇4.2 数量化理論I類と共分散分析
○4.2.1 数量化理論I類
■例題4
○4.2.2 一般線形モデル
○4.2.3 共分散分析
■例題5
■質的変数を含んだ重回帰分析
■データのグラフ化
■ダミー変数による重回帰分析の結果
■共分散分析の結果
◇4.3 SPSS手順
第5章 回帰分析における説明変数の選択
◇5.1 変数選択の方法
○5.1.1 変数選択の必要性
■重要な変数と不要な変数
■良い回帰式
■説明変数の選択方法
■変数選択の基準
○5.1.2 ステップワイズ法
■例題6
■変数選択基準の設定
■ステップワイズ法の結果
○5.1.3 ベストサブセット法
◇5.2 説明変数の組合せで生じる問題
○5.2.1 多重共線性
■多重共線性とは
■許容度
■VIF
■例題7
■説明変数同士の相関行列
■説明変数ごとの単回帰分析
■回帰係数の符号逆転
○5.2.2 解の一意性
■例題8
○5.2.3 欠損値の扱い
■例題9
■リストごとに除外した解析結果
■ペアごとに除外した解析結果
■平均値で置き換えた解析結果
◇5.3 SPSS の手順
■重回帰分析(ステップワイズ法)
■ベストサブセット法
第6章 ロジスティック回帰分析
◇6.1 ロジスティック回帰の基本
○6.1.1 ロジスティック回帰とは
■例題10
■ロジスティック回帰の概念
■データのグラフ化
■ロジスティック回帰の結果
○6.1.2 完全分離
■例題11
○6.1.3 SPSS の手順
◇6.2 ロジスティック回帰の実践
○6.2.1 多重ロジスティック回帰
■ロジスティック回帰の種類
■例題12
■ロジスティック回帰の結果
■データのグラフ化
■ロジスティック回帰の結果
○6.2.2 変数選択
■変数選択の方法
■変数選択の結果
◇6.3 SPSS の手順
■ロジスティック回帰
■ロジスティック回帰(尤度比による変数減少法)
第7章 生存分析とCox 回帰
◇7.1 生存分析
○7.1.1 Kaplan- Meier 法による生存率曲線
■例題13
■生存分析とは
■生存率
■生存率曲線
○7.1.2 生存率曲線の比較と検定
■例題14
■2つの生存率の違いに関する検定
■ログランク検定の結果
◇7.2 Cox 回帰
○7.2.1 比例ハザードモデル
■例題15
■比例ハザードモデル
■Cox回帰の結果
○7.2.2 複数の説明変数を含むCox 回帰
■例題16
■複数の説明変数
◇7.3 SPSS の手順
■Kaplan- Meier 法による生存率曲線の作成
■ログランク検定
■Cox 回帰
■複数の説明変数を含むCox 回帰
第8章 パス解析と因果分析
◇8.1 因果関係の解析
○8.1.1 説明変数間の因果関係
■因果関係の整理
○8.1.2 パス解析の概念
■パス図
■パス解析
◇8.2 パス解析の実際
○8.2.1 回帰分析を用いたパス解析
■x1を説明変数、x2を目的変数とする回帰分析
■x1を説明変数、x3を目的変数とする回帰分析
■x2とx3を説明変数、x4を目的変数とする回帰分析
■x4を説明変数、yを目的変数とする回帰分析
○8.2.2 共分散構造分析を用いたパス解析
■共分散構造分析
■AMOS による解析結果
付録
◇付録(1) 一般化線形モデル
◇付録(2) 曲線回帰
◇付録(3) 回帰木と分類木
■決定木
■回帰木の例
■分類木の例
◇付録(4) 多重共線性の診断
◇付録(5) ケースの数と説明変数の数
索 引