出版社内容情報
重回帰分析、因子分析、MDS、クラスター分析、判別分析、数量化理論、共分散構造分析――そのプログラムを、丁寧に解説。
1 R の基礎
1．R 言語のインストール
2．R で行列演算
3．R でグラフィックス
4．R で独自プログラミング
5．システム関数
2 R で重回帰分析
1．単回帰分析
2．重回帰分析
3．重回帰分析の特殊な場合
3 R で因子分析
1．因子分析の考え方
2．バリマックス回転とプロマックス回転
3．因子得点について
4．主成分分析と因子分析の関係
5．R で因子分析
4 R でMDS
1．MDS の考え方
2．MDS と因子分析との関係
3．R でMDS
5 R でクラスター分析
1．クラスター分析の考え方
2．R でクラスター分析
6 R で判別分析
1．判別分析の考え方
2．線形判別分析について
3．分散共分散行列の等質性の検定
4．判別分析の例
5．R で判別分析
7 R で数量化理論
1．数量化?類
2．数量化?類
3．数量化?類
4．数量化?類
8 R で共分散構造分析
1．共分散構造分析の考え方
2．R で共分散構造分析
渡辺 利夫［ワタナベ トシオ］
同志社大学文学部文化学科心理学専攻卒業慶應義塾大学大学院社会学研究科心理学専攻修士課程修了カリフォルニア大学アーバイン校社会科学部認知科学科大学院博士課程修了（Ph.D.）慶應義塾大学環境情報学部専任講師慶應義塾大学環境情報学部教授専門分野 数理モデル構成，空間の知覚と認知，ライフデザインホームページ http://web.sfc.keio.ac.jp/‾watanabe
目次
１ Ｒの基礎
２ Ｒで重回帰分析
３ Ｒで因子分析
４ ＲでＭＤＳ
５ Ｒでクラスタ分析
６ Ｒで判別分析
７ Ｒで数量化理論
８ Ｒで共分散構造分析
著者等紹介
渡辺利夫［ワタナベトシオ］
心理学博士（カリフォルニア大学、１９８８年）。現職：慶應義塾大学環境情報学部教授（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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