Rによる多変量解析入門 データ分析の実践と理論

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。多変量解析手法の理論と実践をバランスよく習得できる！　様々な媒体、経路を通じて大規模データが、驚くほど低コストで入手できるようになった現在、多変量解析手法に習熟したデータサイエンティストに対する学術界、ビジネス界からのニーズは非常に高まっており、これに対して大学や企業では、高いデータ解析力を持った人材の育成に注力し始めています。しかし、多くの多変量解析についての学習書は、理論的な説明に終始し、実務場面でどのように利用されているかについて、殆ど配慮がないのが現状です。　そこで本書は、多変量解析手法の理論と実践をバランスよく解説することで、統計が得意ではない大学生や実務者にも利用しやすい構成とし、本書1冊で多変量解析手法を実務に応用できるまで習得できる内容となっています。第I部 多変量解析の基礎第1章 多変量解析の基礎を学びたい―R による多変量データの基本的な統計処理第2章 R によるデータハンドリングを学びたい ―アンケートデータと ID-POS データのハンドリング第II部 量的変数の説明・予測第3章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (1) ―重回帰分析第4章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (2) ―階層的重回帰分析第5章 さまざまな集団から得られたデータを分析したい―マルチレベルモデル第6章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (1)―パス解析第III部 心理尺度の分析第7章 心理尺度を開発したい (1) ―探索的因子分析第8章 心理尺度を開発したい (2) ―確認的因子分析第9章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (2) ―潜在変数を伴うパス解析第IV部 質的変数の説明・予測第10章 クロス集計表をもっとていねいに分析したい―対数線形モデル第11章 カテゴリに所属する確率を説明・予測したい―ロジスティック回帰分析第V部 個体と変数の分類第12章 似たもの同士にグループ分けしたい―クラスター分析第13章 質的変数間の連関を視覚化したい―コレスポンデンス分析第VI部 多変量解析を使いこなす第14章 データが持つ情報を視覚化したい―パッケージggplot2による描画第15章 多変量解析を実践で生かしたい―手法の組み合わせ