Rによる多変量解析入門―データ分析の実践と理論

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Rによる多変量解析入門―データ分析の実践と理論

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  • サイズ A5判/ページ数 437p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784274222368
  • NDC分類 417
  • Cコード C3041

目次

第1部 多変量解析の基礎
第2部 量的変数の説明・予測
第3部 心理尺度の分析
第4部 質的変数の説明・予測
第5部 個体と変数の分類
第6部 多変量解析を使いこなす

著者等紹介

川端一光[カワハシイッコウ]
2008年早稲田大学大学院文学研究科博士後期課程単位取得退学、博士(文学)。現在、明治学院大学心理学部准教授。専門、心理統計学・教育測定学

岩間徳兼[イワマノリカズ]
2011年早稲田大学大学院文学研究科博士後期課程修了、博士(文学)。現在、北海道大学高等教育推進機構講師。専門、心理統計学・教育測定学

鈴木雅之[スズキマサユキ]
2013年東京大学大学院教育学研究科博士課程修了、博士(教育学)。現在、横浜国立大学教育学部准教授。専門、教育心理学(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。

出版社内容情報

多変量解析手法の理論と実践をバランス解説することで、多変量解析手法を実務に応用できるまで習得できる内容。多変量解析手法の理論と実践をバランスよく習得できる!
様々な媒体、経路を通じて大規模データが、驚くほど低コストで入手できるようになった現在、多変量解析手法に習熟したデータサイエンティストに対する学術界、ビジネス界からのニーズは非常に高まっており、これに対して大学や企業では、高いデータ解析力を持った人材の育成に注力し始めています。しかし、多くの多変量解析についての学習書は、理論的な説明に終始し、実務場面でどのように利用されているかについて、殆ど配慮がない野が現状です。
そこで本書は、多変量解析手法の理論と実践をバランスよく解説することで、統計が得意ではない大学生や実務者にも利用しやすい構成とし、本書1冊で多変量解析手法を実務に応用できるまで習得できる内容となっています。

第?部 多変量解析入門
第1章 Rによる多変量データの基本的な統計処理
第2章 Rによるデータハンドリング

第?部 量的変数の予測
第3章 どの要因が影響しているのかが知りたい?―重回帰分析―
第4章 どの要因が影響しているのかが知りたい?―階層的重回帰分析―
第5章 様々な集団から得られたデータを分析したい―マルチレベルモデル―
第6章 複雑な統計的仮説を統計モデルとして表したい? ―パス解析―

第?部 尺度の分析
第7章 尺度を科学的に開発したい―探索的因子分析―
第8章 尺度を科学的に開発したい―確認的因子分析―
第9章 複雑な統計的仮説を統計モデルとして表したい? ―潜在変数を伴うパス解析―

第?部 質的変数の予測
第10章 クロス集計表をもっと丁寧に分析したい―対数線形モデル―
第11章 質的結果を予測したい―ロジスティック回帰分析―

第?部 個体と変数の分類
第12章 傾向が似ているものを分類したい―クラスタ―分析―
第13章 質的変数間の連関を視覚化したい―コレスポンデンス分析―

第?部 多変量解析を使いこなす
第14章 多変量データのもつ情報を効率的に可視化したい
第15章 多変量解析手法を実践で生かすために

川端 一光[カワハシ イッコウ]
著・文・その他

岩間 徳兼[イワマ ノリカズ]
著・文・その他

鈴木 雅之[スズキ マサユキ]
著・文・その他