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

分析手法を「目的変数(予測したい変数)がある場合」と「ない場合」に分け、それぞれの手法を更に丁寧に解説、本書は「予測」の解析に焦点を置いた!

このような方におすすめ

多変量解析の手法を手早くマスターしたい方
データをExcelにより効率的・実践的に分析したい方
  • 著者菅 民郎 著
  • 定価3,024 (本体2,800 円+税)
  • A5 424
  • ISBN978-4-274-21965-8
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  • 概要
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多変量解析を行う目的としては、大きく分けて「予測」と「要約」の2つがあります。本書では、「予測」の解析に焦点を当てて解説します。

本書では、主に重回帰分析、判別分析、正準判別分析、数量化I類((ダミー変数)重回帰分析)、拡張型数量化1類(重回帰の目的変数を予測する)、コンジョイント分析などの手法を扱います。

各手法の解説には身近で実践的な例題を豊富に設け、これについて計算・解釈の方法を、Excelと著者自ら作成したアドインソフトウェアを活用して詳細かつ実践的に説明していきます。

https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274219658/
第1章 多変量解析を学ぶための基礎統計
第2章 多変量解析の概要
第3章 重回帰分析
第4章 数量化1類
第5章 拡張型数量化1類
第6章 判別分析
第7章 正準判別分析
第8章 コンジョイント分析
付録I ベクトルと行列
付録II 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」
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