内容説明
重回帰分析をはじめとして、因子分析や主成分分析、階層型ニューラルネットワークや決定木、プロビット分析、パス解析、共分散構造分析などの１６の手法をわかりやすく解説。とまどいがちなデータの入力から“出力結果の読み取り方”まで、ＳＰＳＳの画面を１枚１枚追っていけば、誰でもすぐに使えるよう書かれている。
目次
重回帰分析
階層型ニューラルネットワーク
ロジスティック回帰分析
プロビット分析
非線型回帰分析
対数線型分析
ロジット対数線型分析
決定木
主成分分析
因子分析
判別分析
クラスター分析
多次元尺度法
コンジョイント分析
パス解析
共分散構造分析
著者等紹介
石村光資郎［イシムラコウシロウ］
２００２年慶応義塾大学理工学部数理科学科卒業。２００８年慶応義塾大学大学院理工学研究科基礎理工学専攻修了。現在、東洋大学総合情報学部専任講師。博士（理学）
石村貞夫［イシムラサダオ］
１９７５年早稲田大学理工学部数学科卒業。１９７７年早稲田大学大学院修士課程修了。１９８１年東京都立大学大学院博士課程単位取得。現在、石村統計コンサルタント代表。理学博士・統計アナリスト（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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