恋する統計学[回帰分析入門(多変量解析1)]

概 要

よく「気温が1度上昇するとアイスクリームの売上が1割増える」と言われます。このように、“気温”と“アイスクリームの売上”という、変動する多数の観測データの関係を統計的に解析する手法が多変量解析です。本書は、多変量解析のうち、データマイニングでは必須といえる回帰分析や相関分析を中心に取り上げ、入門者向けにやさしく解説した入門書です。数式嫌いでもつまづかないようにポイントごとに細かく注釈をいれました。

著者 金城俊哉
価格 本体1500円(税別)
ISBN 978-4-7980-5072-0
発売日 2017/11/15
判型 A5
ページ数 260
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目次

Chapter0 多変量解析のススメ

01 多変量解析について

02 多変量解析って何のこと?

Chapter1 データの「結びつき」の強さを測定する (相関分析)

01 点数が良かったから勉強時間が長くなった?(相関関係と因果関係)

02 グラフ上に点を付けていくとデータの関係が見えてくる

03 2つのデータの関係の強さを数値で知る(相関係数)

04 相関係数はどうして「?1≧r≦1」なの?

05 係数が1に近いほど相関が強くなる理由を直感的に理解する

Chapter2 「気温が1度上がるとアイスが何個売れるか」を予測する(単回帰分析)

01 単回帰分析で未来を知る

02 数学的な話(偏微分)

03 講座受講後の実力はいかに?(相関関係と線形単回帰分析)

コラム 回帰直線は必ず(x,y)を通る

04 回帰式の精度を調べよう

05 エナジードリンクの売上と気温の関係(回帰係数の検定)

06 回帰直線の傾きと切片を幅付きで推定する

07 母回帰「ax+b」を幅付きで推定する(母回帰の推定)

08 エナジードリンクの売上を幅付きで予測する(予測区間)

Chapter3 「気温が高くなったら、どこでアイスを売ればよいか」を分析する(重回帰分析)

01 2つ以上の要因を使って予測を行う(重回帰分析)

02 数学的な準備(行列のキホンと多変数関数の微分)

03 広告とキャンペーン、どちらに費用をかければ売上が増える?

04 重回帰式の精度を調べよう

Chapter4 バラバラのデータを一定の法則でグループ分けする(判別分析)

01 線形判別分析

02 数学的な準備(ラグランジュの未定乗数法/固有値・固有ベクトル)

03 あなたは楽天的なタイプ? それとも悲観的なタイプ?

04 同じ点数なのに評価が低いのはなぜ?(マハラノビスの距離)

05 私の知的レベルはどっちのグループ?(2変量のマハラノビスの距離)

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