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SAS Enterprise Guide 多変量解析編

・著者:SAS Institute Japan 監修/高柳 良太 著978-4-274-05014-5
・定価:3,024 円(本体2,800 円+税)
・A5 208頁

・ISBN

・発売日


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SAS社のソフトウェア、SAS Enterprise Guideを解説したシリーズの多変量解析編!!

 

SAS 社が開発・販売するSAS Baseに含まれているEnterprise Guide(EG)の操作解説書のシリーズ「SAS Enterprise Guide」の第4弾、『多変量解析編』です。本ソフトウェアでは、多くの多変量解析手法を実行することが可能ですが、その中からよく使われている手法である、線形回帰分析、主成分分析、因子分析、判別分析などを取り上げ、各手法について、その基本的な考え方と実行結果の見方を解説します。

 本シリーズは、基本操作・データ編集編/基本統計編/アンケート解析編/多変量解析編/SAS Enterprise Guide+Enterprise Miner 顧客分析編/保健・看護統計編/時系列分析編/品質管理編/の計8巻の予定です。

2014/07
★このような方におすすめ
SASの企業ユーザーの社内研鑽用として SASのユーザー・導入検討者
主要目次
著者のことば
第1章 線形回帰分析(重回帰分析)
第2章 一元配置分散分析とノンパラメトリックな一元配置分散分析
第3章 二元配置分散分析(線形モデル)
第4章 主成分分析
第5章 因子分析
第6章 判別分析
第7章 ロジスティック回帰分析
第8章 クラスター分析
参考文献
索引
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詳細目次
著者のことば
第1章 線形回帰分析(重回帰分析)
1.1 ● 線形回帰分析とは
COLUMN 線形回帰か線型回帰か
1.2 ● 回帰分析をするためのデータの把握
COLUMN 回帰直線の考え方
1.3 ● 説明変数の選択と変数選択モデル
1.4 ● EG で行う線形回帰分析
1.4.1 今回使用するデータ
1.4.2 分析の指定
1.4.3 結果の出力
COLUMN ステップワイズの途中経過
1.5 ● 説明変数に名義尺度がある場合 ダミー変数の利用
1.5.1 ダミー変数の考え方
1.5.2 ダミー変数と多重共線性
COLUMN 線形回帰分析を実行する場合の注意点
第2章  一元配置分散分析とノンパラメトリックな一元配置分散分析
2.1 ● 検定の考え方
2.2 ● 分散分析と多重比較
COLUMN 古い手法が統計ソフトウェアにある理由
2.3 ● EG で行う一元配置分散分析
2.4 ● EG で行う一元配置分散分析の出力
COLUMN ケース数が多いと有意差が出やすくなるカラクリ
COLUMN 分散分析と多重比較の関係
2.5 ● ノンパラメトリックな一元配置分散分析の考え方
2.6 ● EG で行うノンパラメトリックな一元配置分散分析の実際
2.7 ● EG で行うノンパラメトリックな一元配置分散分析の出力
2.8 ● ノンパラメトリックな一元配置分散分析と多重比較
第3章 二元配置分散分析(線形モデル)
3.1 ● 二元配置分散分析の考え方
3.2 ● EG の二元配置分散分析メニュー
3.3 ● EG で行う二元配置分散分析(線形モデル)
3.3.1 今回使用するデータ
3.3.2 EG で行う二元配置分散分析(線形モデル)の実際
3.4 ● EG で行う二元配置分散分析(線形モデル)の出力
COLUMN 多重比較について
3.5 ● 混合モデルの場合
第4章 主成分分析
4.1 ● 主成分分析とは
4.2 ● 主成分分析と因子分析の違い
4.3 ● EG で行う主成分分析
4.3.1 今回使用するデータ
4.3.2 EG で行う主成分分析の実際
4.3.3 EG で行う主成分分析の出力
COLUMN データと「めんたいこ」の表記について
COLUMN 比率データとそのままのデータ
第5章 因子分析
5.1 ● 因子分析とは
5.2 ● 因子抽出法
5.3 ● 因子軸の回転
COLUMN 斜交回転はなぜポピュラーでないのか
5.4 ● EG で行う因子分析
5.4.1 今回使用するデータ
COLUMN 因子分析とアンケートデータ
5.4.2 EG で行う因子分析の実際
5.4.3 EG で行う因子分析の出力
5.4.4 因子の回転と因子負荷量
5.5 ● 比較のために他の抽出法も実行してみる
COLUMN 因子分析の考え方
第6章 判別分析
6.1 ● 判別分析とは
6.2 ● EG で行う判別分析
6.2.1 今回使用するデータ
6.2.2 EG で行う判別分析の実際
6.2.3 EG で行う判別分析の出力
COLUMN SAS やEG 以外の判別分析との比較
6.3 ● 変数の影響の比較
6.3.1 変数の大きさと標準化
6.3.2 標準化の実際
6.3.3 標準化したデータでの分析と出力
COLUMN 「 既存の変数を置き換える」の利点
6.4 ● 他のデータへの適用
COLUMN 判別分析と数量化II類
第7章 ロジスティック回帰分析
7.1 ● ロジスティック回帰分析とは
7.2 ● 判別分析とロジスティック回帰分析の違い
7.3 ● EG で行うロジスティック回帰分析
7.3.1 今回使用するデータ
7.3.2 分析の指定
7.3.3 結果の出力
COLUMN ロジスティック回帰分析の式
7.3.4 変数選択を実施した場合
7.4 ● 他のデータへの適用
第8章 クラスター分析
8.1 ● クラスター分析とは
8.2 ● データ間の距離
8.3 ● EG で行うクラスター分析
8.3.1 今回使用するデータ
8.3.2 分析の指定
COLUMN コマンドで選択できるクラスター手法
8.3.3 結果の出力
COLUMN エラーメッセージについて
8.3.4 クラスター手法を変更することによる比較
8.4 ● クラスター情報を利用した分析
8.5 ● 標準化データの利用
参考文献
索引
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