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

菅 民郎【著】

オーム社（2016/11発売）

• サイズ A5判／ページ数 411p／高さ 21cm
• 商品コード 9784274219658
• NDC分類 417
• Cコード C3041

出版社内容情報

「予測」の解析に焦点を当てて解説。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。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！
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。
具体的には、重回帰分析、判別分析、正準判別分析、ロジスティック回帰分析、数量化?類（（ダミー変数）重回帰分析）、数量化2類（判別分析）、拡張型数量化1類(重回帰の目的変数を予測する)、拡張型数量化2類(判別分析；説明変数のデータタイプがカテゴリーデータと数量データ両方を適用できること)、コンジョイント分析など、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。


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　ロジスティック回帰分析
第9章　数量化2類
第10章　多群数量化2類
第11章　拡張型数量化2類
第12章　コンジョイント分析

菅　民郎［カン タミオ］

目次

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

著者等紹介

菅民郎［カンタミオ］
１９６６年東京理科大学理学部応用数学科卒業。中央大学理工学研究科にて理学博士取得。２００５年ビジネス・ブレークスルー大学院教授。２０１１年市場調査・統計解析・予測分析・統計ソフトウェア・統計解析セミナーを行う会社として、株式会社アイスタットを設立、代表取締役会長（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[壱萬参仟縁]

K図書館。院を終えてずいぶん経過するが、リスキリングの時代ゆえ、避けて通れない本。実は、『Excelで学ぶ多変量解析入門』が本屋で見ていいのだが、図書館ではなかなかおいていない。この最後のPRページのがよいのだが。。でも、本書は、習熟度別で書かれており、読者のレベルに沿って徐々に進めていけるつくり。付録の数学的知識の確認もできる。無料で分析ツールソフトの利用もできるようだ。第４課題は主成分分析なので、回帰分析のあたりを読んでから返却しよう。

2024/03/07

[jjm]

判別分析とマハラノビス距離を感覚的に理解したかったが、後者は式が出てくるだけで消化不良だった。判別分析の目的やモデル式は回帰分析と同じ。マハラノビス距離はユークリッド距離を各次元の相関を考慮して拡張した概念、各次元に相関がない場合は分散共分散行列を用いた距離の補正は標準化によって均される、逆に言えば、各次元に相関がある場合は，各次元の分布を標準化したとしても相関の影響をなくすことはできない、という他のサイトの説明がわかりやすい。

2024/07/27