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 [単行本]

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 の 商品概要

• 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　ロジスティック回帰分析
  第9章　数量化2類
  第10章　多群数量化2類
  第11章　拡張型数量化2類
  第12章　コンジョイント分析

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  菅 民郎(カン タミオ)
  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

• 出版社からのコメント

  「予測」の解析に焦点を当てて解説。Excelと著者自ら作成したアドインソフトウェアを活用して詳細かつ実践的に説明。

• 内容紹介

  分析手法を「目的変数（予測したい変数）がある場合」と「ない場合」に分け、それぞれの手法を更に丁寧に解説、本書は「予測」の解析に焦点を置いた！
  多変量解析を行う目的としては、大きく分けて「予測」と「要約」の2つがあります。本書では、「予測」の解析に焦点を当てて解説します。
  具体的には、重回帰分析、判別分析、正準判別分析、ロジスティック回帰分析、数量化Ⅰ類（（ダミー変数）重回帰分析）、数量化2類（判別分析）、拡張型数量化1類(重回帰の目的変数を予測する)、拡張型数量化2類(判別分析；説明変数のデータタイプがカテゴリーデータと数量データ両方を適用できること)、コンジョイント分析など、目的変数の予測、その予測に重要な影響を及ぼす要因を解明する手法を扱います。
  各手法の解説には身近で実践的な例題を豊富に設け、これについて計算・解釈の方法を、Excelと著者自ら作成したアドインソフトウェアを活用して詳細かつ実践的に説明していきます。
  

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 の商品スペック