出版社内容情報
●内容
この本は，一般線形モデルを使ったデータ解析の基本的な原理をわかりやすく解説したものである．生命現象を扱う研究では，生物データに含まれる信号と雑音を分離し，信号部分の信頼性を共通の尺度で評価することは，結論を下すための必要な作業である．これを行うために，これまでt-検定，分散分析，重回帰分析等，様々な統計解析が開発されてきたが，一般線形モデルはこれらをまとめた統計解析であり，一つの概念体系の下で統一的にすべての解析を行おうとするものに他ならない．今日多用される様々なコンピューター統計パッケージソフトでも，このような個別の統計解析を異なる形式で取り扱っていたのは過去の話であり，すでに一般線形モデルの概念体系に従った共通のモデル式や命令文を基にしたやり方が標準的に整備されてきている．よって生物を材料にした卒業研究を予定する学部生，また大学院生，プロの研究者・技術者にとって，一般線形モデルの基本的な原理を学んでおくことは，自分のデータの統計解析のために欠かすことができない研究の一部であるといえるだろう．その点本書は，一般線形モデルについて，基本的な原理から始めてその応用的な取扱いまでを，わかりやすく丁寧に解説した教科書であり，入門書として最適である．本書の特徴の１つとして，数学的証明よりもむしろ幾何的な類似を用いて分散分析や回帰分析における変量の分解を説明している点は，数多くの統計学教科書の中でもユニークであり，特別な理解のしやすさを与えている．各章末に練習問題，巻末にその答えが丁寧に掲載されている．また，ウエップサイトに挙げられた補足では，Minitabをはじめとした主要な統計パッケージに対応した説明や練習用データも用意されている．
●目次
なぜこの本を使うのか
１章 分散分析への招待
２章 回帰
３章 モデル、母数、GLM
４章 ２つ以上の説明変数を使う
５章 実験の計画－簡潔に行おう
６章 連続型変数とカテゴリカル型変数を混在させる
７章 交互作用－もっと複雑なモデルを扱う
８章 モデルの検査I：独立性
９章 モデルの検査II：さらなる３つの仮定
10章 モデル選択I：モデル選択の原理と実験計画
11章 モデル選択II：複数の説明変数をもつデータセット
12章 変量効果
13章 カテゴリカル型データ
14章 さらに向こうにあるもの
15章 練習問題の解答
復習 統計の基礎
付録１ ｐ値の意味と信頼区間
付録２ 標本平均の分散に関する解析学的な結果
付録３ 確率分布
参考文献
目次
分散分析への招待
回帰
モデル、母数、ＧＬＭ
２つ以上の説命変数を使う
実験の計画―簡潔に行おう
連続型変数とカテゴリカル型変数を混在させる
交互作用―もっと複雑なモデルを扱う
モデルの検査１：独立性
モデルの検査２：さらなる３つの仮定
モデル選択１：モデル選択の原理と実験計画
モデル選択２：複数の説明変数をもつデータセット
変量効果
カテゴリカル型データ
さらに向こうにあるもの
練習問題の解答
著者等紹介
野間口謙太郎［ノマクチケンタロウ］
１９５１年生まれ。１９７４年九州大学理学部数学科卒業。１９７８年九州大学理学部理学研究科数学専攻中退。専攻は数理統計学。高知大学理学部理学科教授・理学博士
野間口眞太郎［ノマクチシンタロウ］
１９５５年生まれ。１９８７年九州大学理学部理学研究科博士課程修了。専攻は行動生態学。佐賀大学農学部応用生物科学科助教授・理学博士（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）
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感想・レビュー
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Bon Voyage
すぐる
hetarency
