目次
第１章 対応しているデータから予測する回帰分析（相関係数とは？；順位相関係数）
第２章 回帰式と回帰直線（相関係数と回帰直線；曲線で回帰分析；重回帰分析 ほか）
第３章 実験計画法と分散分析（誤差と実験；ラテン方格で因子を調べる；直交配列表の作り方 ほか）
著者等紹介
前野昌弘［マエノマサヒロ］
兵庫県神戸市出身。東京大学大学院工学系研究科修了（工学博士）。化学系企業の研究所長を歴任後、東京理科大学材料工学科教授および米国イリノイ州立大学客員教授。論文・発明特許、研究の企業化に対し、多数受賞。現在、公立技術センターにて研究指導に当たる（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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あきら
2
回帰分析について分かりやすく具体例を用いた一冊。しかし、自分にはまだ実践は早いようなので、ここでは回帰分析によりこういった事が分析できる、また用語の理解までに留めておく。もっと統計の入門から勉強しないと。2024/12/21
葉
2
数量データとカテゴリデータの説明、相関関係、回帰直線について書かれている。わかりやすく書かれているので、学部1年の時にこの本に出会っていれば人生が変わっていたと思う。統計学の楽しさがわかる簡単な本である。実験計画法やラテン方格など説明が難しいものもわかりやすく説明されている。2015/04/06
key-channel
1
回帰分析をざっくりつかむには良い本だと思う。ページ数も少ないので、読みやすい。若干の誤植があるのがいただけないが。順位相関係数が紹介されているのには驚いた2012/04/29
Q_P_
0
知識ゼロでもわかる、とありますが、ゼロだと厳しいと思います。分散分析がわかっている前提で説明されていたりします。本当に知識ゼロの方はある程度知識を付けてからのほうが良いと思います。2021/03/13
malkmusj
0
とても易しく分かりやすい。 QC検定２級の復習として読んだ。 もう一歩踏み込むと難しくて入門者は脱落するかも、というラインで踏みとどまる。 全3章と簡潔で、相関・回帰直線・実験計画法あたりにフォーカスが絞られていて、数時間で読了可。 重回帰分析、直行配列表などQC検定２級の範囲を超えるものも、概要がスルッとわかるので、さらに学習したいと思わせてくれた。2019/02/23
