Excelで学ぶ多変量解析入門 Excel2013/2010対応版

Excelでデータ分析の評価と検証ができる!!

このような方におすすめ

Excelで多変量解析の勉強をしたい人
Excelでデータ分析をしたい人
  • 著者菅 民郎 著
  • 定価3,080 (本体2,800 円+税)
  • B5変 296頁 2013/04発行
  • ISBN978-4-274-06914-7
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  • 概要
  • 主要目次
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 本書は『Excelで学ぶ多変量解析入門 第2版』(2007年11月発行)のExcel2013/2010対応版。多変量のデータ分析手法の理解のためには、実際にデータを解析してみるのがよいので、例題を設け、これについて計算方法や解釈の仕方を説明しています。 また新たにマルチ回帰分析の章を設けています。マルチ回帰分析は重回帰分析や判別分析と同様に、関係式(予測モデル式ともいう)を導き、目的変数の予測、その予測に重要な影響を及ぼす要因を解明する手法です。

https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274069147/
はじめに
本書のねらい
第1部 多変量解析を学ぶための基本的統計解析法
第1章 基本統計量
第2章 相関分析
第3章 直線回帰分析
第4章 曲線回帰分析
第5章 CS分析
第2部 多変量解析法
第6章 多変量解析の概要
第7章 重回帰分析
第8章 時系列重回帰分析
第9章 主成分分析
第10章 コンジョイント分析
第11章 マルチ回帰分析
付録
付 録
付-1 ゴールシークとソルバー
付-2 最小2乗法による回帰式の係数の算出方法
付-3 直交表
付-4 本書で利用する「多変量解析ソフトウェア」のダウンロード方法
付-5 Excelデータ分析の組み込み
第1部 多変量解析を学ぶための基本的統計解析法
第1章 基本統計量
1.1 基本統計量とは
1.2 Excelデータ分析で基本統計量を出力する
1.3 基本統計量の解説
◆標本サイズ(サンプルサイズ)
◆合 計
◆平 均
◆中央値
◆最 大
◆最 小
◆範 囲
◆分 散
◆標準偏差
◆標準誤差
◆尖 度
◆歪 度
◆最頻値
1.4 出力オプション[平均の信頼区間の出力]
◆母平均の推定
第2章 相関分析
2.1 相関の種類
◆集団の特色や傾向を明らかにする「平均」と「比率」
◆項目間の関係を明らかにする3つの相関係数
2.2 単相関係数
◆単相関係数の求め方
◆単相関係数はいくつ以上あれば良いか
◆Excelのデータ分析で相関係数を求める
2.3 相関比
◆相関比の求め方
◆級内変動
◆級間変動
◆相関比はいくつ以上あれば良いか
2.4 クラメール連関係数
◆クラメール連関係数の求め方
◆クラメール連関係数はいくつ以上あれば良いか
2.5 相関分析のまとめ
第3章 直線回帰分析
3.1 関数関係
3.2 相関関係
3.3 回帰分析とはなにか
3.4 直線回帰式算出の考え方
3.5 直線回帰式算出の計算手順
3.6 決定係数
3.7 理論値の区間推定
3.8 Excelのデータ分析で回帰分析を行う
第4章 曲線回帰分析
4.1 曲線回帰とはなにか
4.2 関数式の形状
◆直 線
◆分 数
◆ルート
◆自然対数
◆べき乗
◆指 数
4.3 曲線回帰の求め方
◆一次式への変換
◆Y=AX+BにおけるA, Bの算出
◆係数の変換
◆a, b算出のための計算手順
4.4 ルート関数を当てはめる
4.5 指数関数を当てはめる
第5章 CS分析
5.1 CS分析とはなにか
5.2 CS分析の計算方法
5.3 改善度の求め方
5.4 Excelアドインソフトを使ってCS分析を行う
◆ソフトウェアの実行
第2部 多変量解析法
第6章 多変量解析の概要
6.1 多変量解析とはなにか
◆広告費や営業担当者数の売上貢献度
◆G営業所の売上予測
◆評価項目の重要度
◆受験者の合否判定、採用後のキャラクター決定
6.2 多変量解析の種類
◆目的変数がある場合の多変量解析
◆目的変数がない場合の多変量解析
第7章 重回帰分析
7.1 重回帰分析で明らかにできること
7.2 重回帰分析で適用できるデータ
◆ダミー変数
◆説明変数と個体の数
7.3 重回帰式の係数はどのように求めるか
◆回帰係数の算出方法
◆公式はどのように作られたか
7.4 説明変数の目的変数に対する貢献度
7.5 説明変数の目的変数に対する重要度ランキング
◆標準回帰変数
7.6 予測及び分析精度
◆予 測
◆重回帰式の精度
◆個体数が少ない場合の精度ー自由度修正済の決定係数
◆決定係数はいくつ以上あれば良いか
◆決定係数を検定する
7.7 説明変数の選択
◆説明変数選択の方法
◆係数符号の逆転現象「マルチコ」
7.8 重回帰分析を使用してはいけない場合
7.9 Excelのデータ分析で重回帰分析を行う
第8章 時系列重回帰分析
8.1 時系列重回帰分析とはなにか
8.2 時系列重回帰分析の手順
◆傾向線T の算出
◆予 測
◆回帰分析によるトレンドTの設定
8.3 時系列重回帰分析におけるマルチコ
8.4 Excelデータ分析で時系列重回帰分析を行う
第9章 主成分分析
9.1 主成分分析で明らかにできること
9.2 主成分分析でできる適用データ
◆カテゴリーデータの適用は
◆主成分分析が適用できない数量データもある
◆変数の個数とマルチコについて
9.3 主成分分析の係数はどうのように求められるか
◆関係式1(式6.2)の係数
◆関係式2(式6.3)の係数
9.4 主成分分析における用語
9.5 相関行列、主成分分析分列
◆具体例での固有ベクトルの算出
◆様々なデータ種別、データ単位に適用できる相関行列主成分分析
9.6 分散共分散行列主成分分析
◆具体例で固有ベクトルの算出
◆分散共分散主成分分析における係数の意味
9.7 主成分得点
◆分散共分散行列主成分分析の主成分得点
◆相関行列主成分分析の主成分得点
9.8 関係式(主成分)の数
◆寄与率と累積寄与率
◆関係式(主成分)の数
9.9 Excelアドインソフトを使って、主成分分析を行う
◆ソフトウェアの実行
第10章 コンジョイント分析
10.1 コンジョイント分析とはなにか
10.2 コンジョイントカード
10.3 直交表とはなにか
◆直交表の特色
◆直交表の名称
◆成 分
10.4 直交表の使い方
◆どの直交表を使うか
◆コンジョイントカードの作成方法
10.5 水準数に「2」と「3」が混在している場合の処理
◆直交表の種類
◆混在している場合のコンジョイントカードの作成
10.6 コンジョイントカードに対する評価測定方法
◆順位評価
◆一対比較評価
◆得点評価
10.7 計算方法
◆部分効用値
◆重要度
◆全体効用値
◆分析精度
10.8 結果の見方
◆部分効用値
◆重要度
◆分析精度
10.9 個人別分析
10.10 コンジョイント分析が処理できない場合
10.11 コンジョイント分析を行う
第11章 マルチ回帰分析
11.1 マルチ回帰とはなにか
11.2 マルチ回帰の解説で適用する例題
◆データ
11.3 マルチ回帰の関係式(予測モデル式)
11.4 マルチ回帰の結果から把握できること
◆関係式の係数の解釈
◆説明変数の重要度
◆予測モデル式の精度を調べる
11.5 関係式(予測モデル式)の係数の算出方法
11.6 マルチ回帰分析の応用
◆目的変数と説明変数の関係が曲線的傾向にある場合
◆曲線的傾向を考慮した関係式の作成方法
11.7 市販ソフトウェアを使って、マルチ回帰を行う
◆ソフトウェアについて
◆ソフトの使い方
付 録
付-1 ゴールシークとソルバー
◆ゴールシーク
◆ソルバー
付-2 最小2乗法による回帰式の係数の算出方法
付-3 直交表
付-4 本書で利用する「多変量解析ソフトウェア」のダウンロード方法
◆多変量解析ソフトウェアの内容
◆多変量解析ソフトウェアの入手方法
◆多変量解析ソフトウェアの実行上の注意
付-5 Excelデータ分析の組み込み
◆Excelデータ分析の組み込み(Excel 2010、2013共通)
◆データ分析がインストールされていない場合
索 引