菅民郎

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例題とexcel演習で学ぶ多変量解析 回帰分析・判別分析・コンジョイント分析編

菅民郎

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Product Details

Genre
：
Sciences&Physics
ISBN/Catalogue Number
：
ISBN 13 : 9784274219658
ISBN 10 : 4274219658
Format
：
Books
Publisher
：
オーム社
Release Date
：
November/2016
Release Country
：
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:
菅民郎 ,  

Content Description

目次 : 第１章　多変量解析を学ぶための基礎統計/ 第２章　多変量解析の概要/ 第３章　重回帰分析/ 第４章　数量化１類/ 第５章　拡張型数量化１類/ 第６章　判別分析/ 第７章　正準判別分析/ 第８章　コンジョイント分析

【著者紹介】
菅民郎 : １９６６年東京理科大学理学部応用数学科卒業。中央大学理工学研究科にて理学博士取得。２００５年ビジネス・ブレークスルー大学院教授。２０１１年市場調査・統計解析・予測分析・統計ソフトウェア・統計解析セミナーを行う会社として、株式会社アイスタットを設立、代表取締役会長（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）

（「BOOK」データベースより）

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  • 1.3manen

    読了日：2024/03/07

    K図書館。院を終えてずいぶん経過するが、リスキリングの時代ゆえ、避けて通れない本。実は、『Excelで学ぶ多変量解析入門』が本屋で見ていいのだが、図書館ではなかなかおいていない。この最後のPRページのがよいのだが。。でも、本書は、習熟度別で書かれており、読者のレベルに沿って徐々に進めていけるつくり。付録の数学的知識の確認もできる。無料で分析ツールソフトの利用もできるようだ。第４課題は主成分分析なので、回帰分析のあたりを読んでから返却しよう。

  • jjm

    読了日：2024/07/27

    判別分析とマハラノビス距離を感覚的に理解したかったが、後者は式が出てくるだけで消化不良だった。判別分析の目的やモデル式は回帰分析と同じ。マハラノビス距離はユークリッド距離を各次元の相関を考慮して拡張した概念、各次元に相関がない場合は分散共分散行列を用いた距離の補正は標準化によって均される、逆に言えば、各次元に相関がある場合は，各次元の分布を標準化したとしても相関の影響をなくすことはできない、という他のサイトの説明がわかりやすい。

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