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書誌情報サマリ

タイトル	データ解析のための線形回帰
人名	Sanford Weisberg／著
人名ヨミ	Sanford Weisberg
出版者・発行者	共立出版
出版年月	2024.1

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

書誌種別	図書
タイトル	データ解析のための線形回帰
タイトルヨミ	データカイセキノタメノセンケイカイキ
人名	Sanford Weisberg／著　宮岡悦良／監訳　下川朝有／訳　黒澤匠雅／訳
人名ヨミ	Sanford Weisberg　ミヤオカエツオ　シモカワアサナオ　クロサワタクマ
出版者・発行者	共立出版
出版者・発行者等ヨミ	キョウリツシュッパン
出版地・発行地	東京
出版・発行年月	2024.1
ページ数または枚数・巻数	16,362p
大きさ	23cm
価格	￥５７００
ISBN	978-4-320-11557-6
ISBN	4-320-11557-6
注記	原タイトル:Applied linear regression 原著第4版の翻訳
注記	文献:p339〜354
分類記号	417
件名	回帰分析
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。
言語区分	JPN
タイトルコード	1009812733738
目次	第1章散布図と回帰
	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
	第2章単回帰
	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
	第3章重回帰
	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
	第4章主効果の解釈
	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
	第5章複雑な説明変数
	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
	第6章仮説検定と分散分析
	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
	第7章分散
	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
	第8章変換
	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
	第9章回帰診断
	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
	第10章変数選択
	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
	第11章非線形回帰
	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
	第12章 2項回帰とポアソン回帰
	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
	付録
	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