タイトルコード |
1000101128828 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
データ解析のための線形回帰 |
書名ヨミ |
データ カイセキ ノ タメ ノ センケイ カイキ |
言語区分 |
日本語 |
著者名 |
Sanford Weisberg/著
宮岡 悦良/監訳
下川 朝有/訳
黒澤 匠雅/訳
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著者名ヨミ |
Sanford Weisberg ミヤオカ エツオ シモカワ アサナオ クロサワ タクマ |
著者名原綴 |
Weisberg Sanford |
出版地 |
東京 |
出版者 |
共立出版
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出版年月 |
2024.1 |
本体価格 |
¥5700 |
ISBN |
978-4-320-11557-6 |
ISBN |
4-320-11557-6 |
数量 |
16,362p |
大きさ |
23cm |
分類記号 |
417
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件名 |
回帰分析
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注記 |
原タイトル:Applied linear regression 原著第4版の翻訳 |
注記 |
文献:p339〜354 |
内容紹介 |
統計の基礎の次に必ず学習すべき手法で、もっとも良く利用されている回帰分析。線形回帰分析の基本的な概念や方法を豊富なデータを用いて、モデル構築、パラメータや当てはまりの良さの理解、結論の導き方などを丁寧に解説。 |
目次タイトル |
第1章 散布図と回帰 |
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1.1 散布図 1.2 平均値関数 1.3 分散関数 1.4 要約グラフ 1.5 散布図を見るための道具 1.6 散布図行列 1.7 問題 |
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第2章 単回帰 |
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2.1 最小2乗推定 2.2 最小2乗基準 2.3 分散σ[2]の推定 2.4 最小2乗推定の性質 2.5 分散の推定量 2.6 信頼区間とt検定 2.7 決定係数R[2] 2.8 残差 2.9 問題 |
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第3章 重回帰 |
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3.1 単回帰モデルに1つの説明変数を追加する 3.2 重回帰モデル 3.3 説明変数とリグレッサー 3.4 最小2乗法 3.5 予測,当てはめ値,および,線形結合 3.6 問題 |
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第4章 主効果の解釈 |
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4.1 パラメータ推定値の理解 4.2 説明変数の削除 4.3 実験と観察 4.4 正規母集団からの標本抽出 4.5 R[2]の詳細 4.6 問題 |
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第5章 複雑な説明変数 |
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5.1 因子 5.2 複数の因子 5.3 多項式回帰 5.4 スプライン 5.5 主成分 5.6 欠損データ 5.7 問題 |
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第6章 仮説検定と分散分析 |
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6.1 F検定 6.2 分散分析 6.3 平均の比較 6.4 検出力と非帰無分布 6.5 ワルド検定 6.6 検定の解釈 6.7 問題 |
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第7章 分散 |
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7.1 重み付き最小2乗法 7.2 分散の誤特定 7.3 一般相関構造 7.4 混合モデル 7.5 分散安定化変換 7.6 デルタ法 7.7 ブートストラップ 7.8 問題 |
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第8章 変換 |
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8.1 変換の基本 8.2 変換への一般的なアプローチ 8.3 応答変数の変換 8.4 非正の変数の変換 8.5 加法モデル 8.6 問題 |
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第9章 回帰診断 |
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9.1 残差 9.2 湾曲性に関する検定 9.3 定数でない分散 9.4 外れ値 9.5 影響のある症例 9.6 正規性の仮定 9.7 問題 |
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第10章 変数選択 |
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10.1 変数選択とパラメータの評価 10.2 発見のための変数選択 10.3 予測のためのモデル選択 10.4 問題 |
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第11章 非線形回帰 |
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11.1 非線形平均値関数の推定 11.2 大標本下における推測 11.3 初期値 11.4 ブートストラップ推測 11.5 参考にすべき文献 11.6 問題 |
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第12章 2項回帰とポアソン回帰 |
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12.1 カウントデータの分布 12.2 カウントに対する回帰モデル 12.3 ポアソン回帰 12.4 線形モデルに関する知識の利用 12.5 一般化線形モデル 12.6 問題 |
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付録 |
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A.1 ウェブサイト A.2 平均,分散,共分散,相関 A.3 単回帰における最小2乗法 A.4 最小2乗推定量の平均と分散 A.5 平滑化曲線を用いたE(Y|X)の推定 A.6 行列とベクトルの簡単な紹介 A.7 確率ベクトル A.8 行列を用いた最小2乗法 A.9 QR分解 A.10 スペクトル分解 A.11 最尤推定値 A.12 Box‐Cox変換 A.13 線形回帰における症例除去 |