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Excelで学ぶ時系列分析と予測 [[Excelデマナブジケイレツブンセキトヨソク]]
Excelで学ぶ時系列分析と予測 [[Excelデマナブジケイレツブンセキトヨソク]]
Pubbl/distr/stampa 東京, : オーム社, 2006.11
Descrizione fisica オンライン資料1件
Soggetto topico 経済予測 -- データ処理
時系列
統計 -- データ処理
ISBN 4-274-80111-X
Classificazione 331.19
417.6
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione jpn
Nota di contenuto 表紙 -- はじめに -- 目次 -- 第1部　時系列分析（解説編） -- 第1章　時系列分析とは -- 1.1　時系列分析とは何か -- 1.2　時系列データの4つの基本パターン（変動要因） -- 1.2.1　時系列データの4つの変動要因 -- 1.2.2　時系列データの組み合わせモデル -- 1.3　時系列グラフの描き方 -- 1.4　季節調整 -- 1.4.1　12ヶ月移動平均 -- 1.5　本書で紹介する時系列分析手法 -- 第2章　単回帰分析 -- 2.1　1次式による近似 -- 2.1.1　単回帰分析 -- 2.1.2　相関係数 -- 2.2　対数近似 -- 2.3　べき乗近似 -- 2.4　指数近似 -- 第3章　重回帰分析 -- 3.1　重回帰分析 -- 3.1.1　最適な回帰式を求める手順 -- 3.1.2　時系列データを対象とした重回帰分析の例 -- 3.2　2次式による近似 -- 3.3　多項式による近似 -- 3.4　自己回帰モデル -- 3.5　数量化理論I類 -- 第4章　成長曲線 -- 4.1　成長曲線とは -- 4.2　ソルバーの活用 -- 4.3　ロジスティック曲線 -- 4.4　ゴンペルツ曲線 -- 4.5　遅れS字曲線（遅延S字型モデル） -- 第5章　従来の予測手法 -- 5.1　差の平均法 -- 5.1.1　差の平均法とは -- 5.1.2　実際のデータをExcelで予測する -- 5.2　指数平滑法 -- 5.2.1　指数平滑法とは -- 5.2.2　実際のデータをExcelで予測する -- 5.2.3　α値について -- 5.3　ブラウン法 -- 5.3.1　ブラウン法とは -- 5.3.2　実際のデータをExcelで予測する -- 5.3.3　最適なα値の求め方 -- 5.3.4　ブラウン法が得意・不得意とするデータ -- 5.3.5　百貨店の売上高の予測事例 -- 5.4　移動平均法 -- 5.4.1　移動平均法による予測とは -- 5.4.2　実際のデータをExcelを使用して移動平均法で予測値を求める -- 5.4.3　Excelのグラフ機能を用いて移動平均線を求める -- 第6章　最近隣法 -- 6.1　最近隣法とは -- 6.2　実際のデータを最近隣法で予測する -- 6.2.1　データを準備する -- 6.2.2　最近隣法による予測値の算出 -- 6.3　予測算出における工夫--黄金分割比の採用 -- 6.4　Excelで作る最近隣法計算シート -- 6.5　最近隣法を適応しにくいケース -- 第7章　灰色理論 -- 7.1　灰色理論とは -- 7.2　実際のデータをExcelで予測する -- 7.3　灰色理論が適応しにくいケース -- 第2部　具体的データによる予測事例 -- 第8章　単回帰分析による予測 -- 8.1　手法の整理 -- 8.1.1　Excelの散布図での近似直線の挿入 -- 8.1.2　Excelの分析ツールの「回帰分析」の利用 -- 8.1.3　ExcelのFORECAST関数の利用 -- 8.1.4　Excelの計算シートの利用 -- 8.1.5　対数近似、べき乗近似、指数近似の方法の整理 -- 8.2　道路の面積データの予測事例 -- 8.3　広告総額データの予測事例 -- 第9章　重回帰分析による予測 -- 9.1　手法の整理 -- 9.1.1　Excelの「散布図」での近似曲線の挿入（ただし多項式近似のみ） -- 9.1.2　Excelの分析ツール「回帰分析」の利用 -- 9.2　広告総額データの予測事例 -- 9.3　農林業就業者データの予測事例 -- 9.4　数量化理論I類を利用した農林業就業者データの予測事例 -- 9.5　繊維業界の使用電力量データの予測事例 -- 第10章　成長曲線による予測 -- 10.1　プログラムの累積バグ数の予測事例 -- 10.2　セミナーの受講申込数の予測事例 -- 第11章　最近隣法による予測 -- 11.1　市場の需要額の予測事例 -- 11.1.1　予測の目的とデータの準備 -- 11.1.2　計算シートによる予測値の算出 -- 11.2　スーパーの販売点数の予測事例 -- 11.2.1　予測の目的とデータの準備 -- 11.2.2　自動計算シートによる予測値の算出 -- 第12章　灰色理論による予測.
12.1　ショッピングセンターのテナント賃料の予測事例 -- 12.1.1　予測の目的とデータの準備 -- 12.1.2　計算シートによる予測値の算出 -- 12.2　ある量販店の来期の売上予測事例 -- 12.2.1　予測の目的とデータの準備 -- 12.2.2　計算シートによる予測値の算出 -- 第13章　予測精度を上げるための工夫 -- 13.1　相似法の事例 -- 13.1.1　相似法とは -- 13.1.2　実際のデータをExcelで予測する -- 13.2　分解法の事例--24ヶ月の売上高から今後の売上高を予測する -- 13.2.1　グラフによる視覚化 -- 13.2.2　分散分析による統計的解析 -- 13.2.3　回帰分析による予測 -- 13.3　最適適応法の事例 -- 13.3.1　最適適応法とは -- 13.3.2　実際のデータを最適適応法で予測する -- 13.3.3　予測手法の最終評価 -- 索引 -- 奥付.
Altri titoli varianti 時系列分析と予測 : Excelで学ぶ
Record Nr. UNINA-9910148976703321
東京, : オーム社, 2006.11
Materiale a stampa
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Excelで学ぶ統計的予測 / / 菅民郎著
Excelで学ぶ統計的予測 / / 菅民郎著
Pubbl/distr/stampa 東京, : オーム社, 2014.3
Descrizione fisica オンライン資料1件
Soggetto topico 数理統計学 -- データ処理
統計 -- データ処理
ISBN 4-274-80216-7
Classificazione 417
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione jpn
Nota di contenuto 表紙 -- クレジット -- まえがき -- 本書のねらい -- 本書で学ぶ内容 -- 目次 -- 第1章　はじめての予測 -- 1.1　予測とは何か -- 1.2　企業における予測 -- 1.3　予測上手はどんな人 -- 1.3.1　予測に取り組む姿勢では -- 1.3.2　予測結果に対する見方では -- 1.4　予測上手な会社は -- 1.5　予測に欠かせない規定要因関連図 -- 1.6　予測目的の明確化 -- 1.6.1　どの分野を予測するのか -- 1.6.2　定性的予測・定量的予測のいずれかを判断する -- 1.6.3　既商品・新商品いずれの予測かを判断する -- 1.6.4　予測したいデータ種別を明確にする -- 1.6.5　予測時期を明確にする -- 1.6.6　予測対象物の区分を明確にする -- 1.7　予測作業の進め方 -- 1.8　予測に用いるデータ -- 1.8.1　時系列データ、クロスセクションデータとは -- 1.8.2　時系列データとクロスセクションデータの違い -- 第2章　予測の仕方 -- 2.1　クロスセクションデータを用いた売上予測の手順と仕方 -- この節で学ぶこと -- クロスセクションデータを用いた売上予測の活用場面 -- クロスセクションデータを用いた売上予測の手順 -- クロスセクションデータを用いた売上予測の仕方 -- 2.2　時系列データを用いた売上予測の手順と仕方 -- この節で学ぶこと -- 時系列データを用いた売上予測の活用場面 -- 時系列データを用いた売上予測の手順 -- 時系列データを用いた売上予測の仕方 -- 2.3　時系列データの予測で最初にするトレンドT、Sの把握 -- この節で学ぶこと -- 変動して推移しているデータの予測は難題 -- 売上予測で最初にすることは売上のトレンドT、季節変動Sを調べること -- トレンドT -- 季節変動 -- 2.4　トレンドT(傾向線)の作成の考え方と仕方 -- この節で学ぶこと -- トレンドTを求める解析手法 -- 回帰式 -- トレンドTの値 -- 当てはまりの良さ -- 変動幅の大きい売上におけるトレンドT -- 変動幅の大きいデータにおけるトレンドTの作成の考え方 -- 2.5　トレンドT(傾向線)の作成5か条 -- この節で学ぶこと -- その1　回帰式の選択は決定係数より予測プロセスから判断すること -- その2　変動の大きいデータのトレンドTはTCデータで求めること -- その3　変動のないデータは変動を除去せずにトレンドTを算出すること -- その4　時系列推移が上下するトレンドTは用いないこと -- その5　上昇から減少に転じるTCのTは減少部分データで算出すること -- 2.6　TC及びTCI、Iの作成の考え方と方法 -- この節で学ぶこと -- TCSI、TCIとは -- 2.7　S、TCI、TC、Iを求める解析手法 -- この節で学ぶこと -- S、TCI、TC、Iを求める解析手法 -- 2.8　時系列データの予測モデル式作成のまとめ -- 第3章　予測の事例 -- 3.1　医療機器販売台数の季節性は? -- 事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.2　変動があるゴルフスコアの傾向は減少傾向にあるか? -- 事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.3　年々暑くなる地域において、今後の気温はどうなるか? -- 事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.4　増え続ける高齢者人口、今後どこまでいくか? -- 事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.5　変動幅が大きく推移する住宅販売戸数の傾向は? -- 事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.6　売上を予測するのに重要な要因を教えて! -- 事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.7　気温、イベント有無から明日のアイスクリーム仕入れ数を教えて!.
事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.8　駅前新聞スタンドの明日のスポーツ新聞売上部数は? -- 事例 -- 適用データ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.9　不況を迎えた今年、私のお店の売上額を教えて! -- 事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.10　量的・質的の両方がある販促活動からの医療機器販売台数の予測は? -- 事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.11　競合品売上、自社営業活動の変化を想定したときの売上予測? -- 事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.12　どのような営業活動をすれば施設別売上を伸ばすことができるか? -- 事例 -- 適用データ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 第4章　季節変動S、傾向変動Tを把握するための解析手法 -- 4.1　解析手法の種類と概要 -- この節で学ぶこと -- この章で学ぶ解析手法の種類と概要 -- 各種変動のグラフ形状 -- 4.2　月別平均法 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 季節変動指数Sの求め方 -- Sからわかること -- 季節変動調整済み系列TCIの求め方 -- TCIからわかること -- 4.3　MAT -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- MATの求め方 -- MATからわかること -- 4.4　移動平均 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 移動平均の求め方 -- 移動平均からわかること -- 項数が偶数の場合 -- 4.5　加重移動平均法 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 加重移動平均の求め方 -- 加重移動平均からわかること -- 項数が奇数の場合 -- 項数が偶数の場合 -- 加重移動平均の項数 -- 不規則変動指数Iの算出 -- 4.6　各年同月対象加重移動平均 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 各年同月対象加重移動平均の求め方 -- 各年同月対象加重移動平均からわかること -- 4.7　EPA法 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 乗法モデルと加法モデル -- EPA法の結果 -- EPA法からわかること -- EPA法の計算方法 -- 第5章　トレンドT(傾向線)を算出するための解析手法 -- 5.1　解析手法の概要と種類 -- この節で把握すること -- 回帰式 -- 曲線回帰式のグラフ形状 -- 5.2　直線回帰式 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 直線回帰式とトレンドTについて -- 直線回帰式からわかること -- 直線回帰式の求め方 -- 決定係数 -- トレンドTの予測 -- 5.3　ルート回帰式 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- ルート回帰式とトレンドTについて -- ルート回帰式からわかること -- ルート回帰式の求め方 -- 決定係数 -- 5.4　自然対数回帰式 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 自然対数回帰式とトレンドTについて -- 自然対数回帰式からわかること -- 自然対数回帰式の求め方 -- 決定係数 -- 5.5　分数回帰式 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 分数回帰式とトレンドTについて -- 分数回帰式からわかること -- 分数回帰式の求め方 -- 決定係数 -- 5.6　べき乗回帰式 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- べき乗回帰式とトレンドTについて -- べき乗回帰式からわかること -- べき乗回帰式の求め方 -- 決定係数 -- 5.7　指数回帰式 -- 解析手法の役割.
適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 指数回帰式とトレンドTについて -- 指数回帰式からわかること -- 指数回帰式の求め方 -- 決定係数 -- 5.8　修正指数回帰式 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 修正指数回帰式とトレンドTについて -- 修正指数回帰式からわかること -- 修正指数回帰式の求め方 -- 決定係数 -- 5.9　ロジスティック回帰式 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- ロジスティック回帰式とトレンドTについて -- ロジスティック回帰式からわかること -- ロジスティック回帰式の求め方 -- 決定係数 -- 5.10　ゴンペルツ回帰式 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- ゴンペルツ回帰式とトレンドTについて -- ゴンペルツ回帰式からわかること -- ゴンペルツ回帰式の求め方 -- 決定係数 -- 5.11　上限値K -- 上限値Kとは -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 上限値Kの求め方 -- 5.12　高次関数回帰式 -- 高次関数回帰式とは -- 第6章　相関分析 -- 6.1　相関分析の役割と相関係数の種類 -- この節で把握する内容 -- 相関分析による売上規定要因の見つけ方 -- 具体例における売上規定要因の見つけ方 -- 相関係数の種類 -- 6.2　単相関係数 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 単相関係数の求め方 -- 単相関係数はいくつ以上あれば良いか -- 6.3　時系列相関係数 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 時系列相関とは -- 時系列相関係数の求め方 -- 異なるGDPで時系列相関を算出し比較 -- 具体例における時系列相関 -- 6.4　タイムラグ相関係数 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- タイムラグ相関係数の求め方 -- 第7章　予測モデル式を作成するための解析手法 -- 7.1　解析手法の種類と概要 -- この節で把握する内容 -- 予測モデル式作成のための解析手法 -- 7.2　重回帰分析 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ -- 具体例 -- 重回帰分析とは -- 重回帰分析の関係式の係数の求め方 -- 説明変数の売上貢献度 -- 売上予測を行うための説明変数の重要度 -- 標準回帰係数 -- 分析精度を示す決定係数 -- 7.3　時系列重回帰分析 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 時系列重回帰分析とは -- 時系列重回帰分析の仕方と手順 -- 7.4　数量化1類 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ -- 具体例 -- 数量化1類とは -- カテゴリースコア -- 予測 -- 7.5　拡張型数量化1類 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ -- 具体例 -- 拡張型数量化1類とは -- 第8章　Excelの統計解析機能 -- 8.1　Excelの演算式と関数 -- Excelの演算式 -- Excelの関数 -- 8.2　関数の入力方法 -- 8.3　式の内容の変更 -- 8.4　関数の挿入での指定方法 -- 8.5　引数、関数の変更方法 -- 引数の変更 -- 関数名の変更 -- 8.6　関数式のコピー -- 8.7　数学で用いられるExcelの関数 -- ROUND　四捨五入 -- ROUNDDOWN、ROUNDUP　切り捨て、切り上げ -- INT　整数 -- LN、LOG　対数 -- SQRT　平方根 -- EXP eのべき乗 -- ABS　絶対値 -- 8.8　絶対参照と相対参照 -- 第9章　Excelアドインソフトウェアの概要と操作方法 -- 9.1　本書で利用するソフトウェアについて -- 9.2　無料ソフトウェアのダウンロード方法 -- 無料ソフトウェアの内容 -- ソフトウェアの入手方法 -- ソフトウェア実行上の注意点 -- 9.3　ソフトウェア「EPA法」の操作方法 -- ソフトウェアの実行 -- 範囲指定 -- 9.4　市販ソフトウェア「マルチ予測」について -- 無料貸し出しソフトウェア「マルチ予測」の内容 -- ソフトウェアについて.
ソフトウェアの起動方法 -- 索引 -- 奥付.
Altri titoli varianti 統計的予測 : Excelで学ぶ
Record Nr. UNINA-9910149149603321
東京, : オーム社, 2014.3
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Rで学ぶクラスタ解析 / / 新納浩幸著
Rで学ぶクラスタ解析 / / 新納浩幸著
Pubbl/distr/stampa 東京, : オーム社, 2007.11
Descrizione fisica オンライン資料1件
Soggetto topico クラスタ分析 -- データ処理
統計 -- データ処理
ISBN 4-274-80119-5
Classificazione 417
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Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione jpn
Record Nr. UNINA-9910148976303321
東京, : オーム社, 2007.11
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Rによるやさしい統計学 [[Rニヨルヤサシイトウケイガク]]
Rによるやさしい統計学 [[Rニヨルヤサシイトウケイガク]]
Pubbl/distr/stampa 東京, : オーム社, 2008.1
Descrizione fisica オンライン資料1件
Soggetto topico 数理統計学 -- データ処理
統計 -- データ処理
統計学
ISBN 4-274-80011-3
Classificazione 417
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione jpn
Nota di contenuto 紙 -- はじめに -- 目次 -- 第Ⅰ 基礎編 -- 第1章 Rと統 学 -- 1.1 Rって何だろう -- 1.2 なぜRを使うのか -- 1.2,1 他のソフトとの比 -- 1.2.2 Rを使ってみよう -- 1.3 Rを導入しよう -- 1.3.1 Rのインストール手 (Windows) -- 1.3.2 Rのインストール手 (Mac OS X) -- 1.4 Rをさわってみよう -- 1.4.1 Rの画 の様子 -- 1.4.2 基本的な操作の概 -- 1.5 Rをもっとさわってみよう -- 1.5.1 Rを使った統 -- 1.5.2 同じことをExcelでやると -- 1.6 Rの使い方のコツ -- 1.6.1 数の値をまとめて扱う -- 1.6.2 外 データファイルを み んでみよう -- 1.6.3 数を作ってみよう -- 1.6.4 他の人の作った 数を利用する -- 1.6.5 パッケージをインストールしてみよう -- 1.6.6 Rcmdrを使ってみる -- 1.7 この本のこれから -- 第2章 1つの変数の 統 -- 2.1 1つの変数の 約 -- 2.2 本書で用いるデータの 明 -- 2.3 変数の種 -- 2.4 データの 的 現 -- 2.5 平均とは -- 2.6 平均以外の代 値 -- 2.7 散布度 -- 2.8 分散、標準偏差とは -- 2.9 分散、標準偏差以外の散布度 -- 2.10 標準化 -- 2.11 偏差値 -- まとめ -- 練習問 -- 第3章 2つの変数の 統 -- 3.1 2つの変数の 係 -- 3.2 散布図 -- 3.3 共分散 -- 3.4 相 係数 -- 3.5 クロス -- 3.6 ファイ係数 -- まとめ -- 練習問 -- 第4章 母 団と標本 -- 4.1 母 団と標本 -- 4.2 推測統 の分 -- 4.3 点推定 -- 4.3.1 点推定の手 -- 4.3.2 推定 と推定値 -- 4.3.3 標本抽出に伴う 差 -- 4.4 推定値がどれくらいあてになるのかを べる方法 -- 4.4.1 標本抽出の方法-単純無作為抽出 -- 4.4.2 確率変数 -- 4.4.3 確率分布 -- 4.4.4 母 団分布 -- 4.4.5 正 分布 -- 4.4.6 正 分布について少し しく -- 4.4.7 正 母 団から単純無作為抽出を う -- 4.5 標本分布 -- 4.5.1 標本分布から何が分かるのか -- 4.5.2 標本分布を「経 的」に求める -- 4.5.3 正 母 団の母平均の推定 -- 4.5.4 標本分布を求める -- 4.5.5 不偏性 -- 4.5.6 標準 差 -- 4.6 標本平均以外の標本分布 -- 4.6.1 標本分散と不偏分散の標本分布 -- 4.6.2 中央値の標本分布 -- まとめ -- 練習問 -- 第5章 統 的仮 検定 -- 5.1 統 的仮 検定の必 性 -- 5.2 統 的仮 検定の手 と用 -- 5.2.1 帰無仮 と対立仮 -- 5.2.2 検定統 -- 5.2.3 有意水準と棄却域 -- 5.2.4 統 的仮 検定の結果の報告 -- 5.2.5 ρ値 -- 5.2.6 第1種の りと第2種の り -- 5.2.7 検定力 -- 5.3 標準正 分布を用いた検定(1つの平均値の検定・母分散σ2が既知) -- 5.4 t分布を用いた検定(1つの平均値の検定・母分散σ2が未知) -- 5.5 相 係数の検定(無相 検定) -- 5.6 独立性の検定(カイニ乗検定) -- 5.7 サンプルサイズの検定結果への影 について -- まとめ -- 練習問 -- 第6章 2つの平均値を比 する -- 6.1 2つの平均値を比 するケース -- 6.2 独立な2群のt検定 -- 6.3 t検定の前提条件 -- 6.3.1 分散の等 性の検定 -- 6.3.2 Welchの検定 -- 6.4 対応のあるt検定 -- まとめ -- 練習問 -- 第7章 分散分析 -- 7.1 一元 置分散分析(対応なし) -- 7.1.1 一元 置分散分析(対応なし)を実 する -- 7.1.2 平方和の分 -- 7.1.3 多 比 (Tukeyの方法) -- 7.2 一元 置分散分析(対応あり) -- 7.2.1 対応がないものと なして分散分析をしてみる.
7.2.2 一元 置分散分析(対応あり)を実 する -- 7.2.3 対応の有無による い -- 7.2.4 平方和の分 と 由度の 算 -- 7.3 二元 置分散分析(対応なし) -- 7.3.1 主効果と交互作用効果 -- 7.3.2 二元 置分散分析(対応なし)を分析する -- 7.3.3 一元 置と なして分散分析をしてみる -- 7.4 二元 置分散分析(2 因とも対応あり) -- 7.5 二元 置分散分析(1 因のみ対応あり) -- まとめ -- 練習問 -- 第Ⅱ 応用編 -- 第8章 ベクトル・ 列の基礎 -- 8.1 スカラーとベクトル -- 8.2 ベクトル -- 8.2.1 ベクトルを作るための 数 -- 8.2.2 ベクトルの基本演算 -- 8.2.3 ベクトルの 素を取り出す -- 8.3 列 -- 8.3.1 列の基本演算 -- 8.3.2 特別な 列 -- 8.3.3 列の 素を取り出す -- 8.3.4 列を使ってデータを扱う(第7章を例として) -- 8.3.5 列の演算(応用) -- 第9章 データフレーム -- 9.1 外 データファイルを み むには -- 9.2 第2章の分析 -- 9.3 第3章の分析 -- 9.4 第5章の分析 -- 9.5 第6章の分析 -- 9.6 第7章の分析 -- 9.7 データフレームについて -- 9.7.1 data.frame 数により、直接データフレームを作成する場合 -- 9.7.2 すでにあるベクトルを合成してデータフレームを作成する場合 -- 9.7.3 すでにある 列をデータフレームに変換する場合 -- 9.7.4 外 データファイルを み んでデータフレームを作る場合 -- 9.7.5 データフレームをデータエディタウィンドウで編 する -- 第10章 外れ値が相 係数に及ぼす影 -- 10.1 問 :動物の体 と の さ -- 10.2 Rで分析してみよう -- 第11章 統 析で分かること・分からないこと -- 11.1 問 :子どものゲーム時 と の -- 11.2 Rで分析してみよう -- 11.2.1 問 (1) -- 11.2.2 問 (2) -- 11.2.3 問 (3) -- 第12章 二 検定 -- 12.1 二 検定とは -- 12.2 問 :北海 日本ハムファイターズと東北楽天ゴールデンイーグルスはどちらが強い? -- 12.2.1 Rで分析してみよう -- 12.3 問 :じゃんけんの結果を予測できるか? -- 12.3.1 Rで分析してみよう -- 第13章 プリ・ポストデザインデータの分析 -- 13.1 プリ・ポストデザイン -- 13.2 Rで分析してみよう -- 13.2.1 ポストテストの値を従属変数、プリテストの値を統制変数(共変 )とした、群の効果に する共分散分析 -- 13.2.2 変化 について、t検定によって群の効果を吟味 -- 第14章 問紙尺度データの処理 -- 14.1 問紙尺度について -- 14.2 Rで分析してみよう -- 14.2.1 パッケージpsyを利用する -- 14.2.2 目の処理 -- 14.2.3 尺度得点の 算 -- 14.2.4 α係数を求める -- 第15章 回帰分析 -- 15.1 回帰分析とは -- 15.2 Rで分析してみよう -- 第16章 因子分析 -- 16.1 因子分析とは -- 16.2 Rで分析してみよう -- 第17章 共分散構 分析 -- 17.1 semパッケージ -- 17.2 semパッケージを利用した共分散構 分析 -- 17.2.1 相 係数 列の入力 -- 17.2.2 測定方程式と構 方程式の -- 17.2.3 共分散構 分析の -- 第18章 人工データの発生 -- 18.1 人工データを使うと -- 18.2 どのような人工データを発生させるか -- 18.3 母 団を指定する -- 18.3.1 1変数の場合 -- 18.3.2 多変 の場合 -- 18.4 特定の統 モデルに基づいたデータの発生 -- 18.4.1 回帰分析モデル -- 18.4.2 因子分析モデル -- 18.5 標本統 を特定の値にする -- 18.5.1 データの平均と標準偏差を特定の値にする -- 18.5.2 データの標本相 係数を任意の値にする.
18.6 再現性のある人工データを発生させる -- 第19章 検定の多 性と第1種の りの確率 -- 19.1 検定の多 性の問 -- 19.2 プログラムの全体的なイメージを える -- 19.3 プログラムの作成 -- 第20章 検定力分析によるサンプルサイズの決定 -- 20.1 検定力 357☆ -- 20.2 検定力を求めるシミュレーション -- 20.2.1 独立な2群のt検定の検定力 -- 20.2.2 対立仮 のもとでの検定統 の標本分布 -- 20.3 検定力分析でサンプルサイズを決める -- 20.3.1 標準の 数を使う -- 20.3.2 pwrパッケージを使う -- 20.3.3 t検定のサンプルサイズを決める -- 20.3.4 cohen.ES 数で効果の大きさの値を求める -- 20.3.5 無相 検定のサンプルサイズを決める -- 20.3.6 独立性の検定(カイニ乗検定)のサンプルサイズを決める -- 20.3.7 一元 置分散分析のサンプルサイズを決める -- 付 A Rの情報源 -- 書籍 -- サイト -- その他 -- 引用文献 -- 付 B 練習問 答 -- 第2章 -- 第3章 -- 第4章 -- 第5章 -- 第6章 -- 第7章 -- 付 C FAQ -- 索引 -- 奥付.
Altri titoli varianti Rによるやさしい統計学
Record Nr. UNINA-9910148963503321
東京, : オーム社, 2008.1
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SAS enterprise guideアンケート解析編 [[SASenterpriseguideアンケートカイセキヘン]]
SAS enterprise guideアンケート解析編 [[SASenterpriseguideアンケートカイセキヘン]]
Pubbl/distr/stampa 東京, : オーム社, 2014.4
Descrizione fisica 1 online resource (224 pages)
Soggetto topico 数理統計学 -- データ処理
統計 -- データ処理
ISBN 4-274-80215-9
Classificazione 417
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione jpn
Nota di contenuto 表紙 -- クレジット -- 著者のことば -- 目次 -- 第1章　アンケートの考え方とデータ入力 -- 1.1●アンケートについて考える -- 1.1.1　どのように質問し、どのように答えてもらうか -- 1.1.2　回答方法について -- 1.1.3　データ型について -- COLUMN　人が回答する量的変数 -- 1.2●本書でのアンケート例 -- COLUMN　自由記述データを集計するには -- 1.3●EGへのデータ入力 -- 1.3.1　基本的な設定 -- 1.3.2　無回答(欠損値)について -- COLUMN　無回答の分析 -- 1.3.3　複数回答の入力 -- 第2章　基本統計量(度数集計と要約統計量) -- 2.1●度数集計 -- 2.1.1　度数分布について -- 2.1.2　EGの一元度数表 -- 2.1.3　結果の出力 -- 2.2●要約統計量 -- 2.2.1　統計値 -- 2.2.2　グラフ -- 2.2.3　EGで行う要約統計量の算出 -- COLUMN　順序尺度の扱い -- 2.2.4　EGの出力 -- 第3章　クロス集計とχ2乗検定 -- 3.1●クロス集計表(分割表)の作成 -- 3.2●分割表から行う検定 -- 3.3●EGで行う分割表分析とχ2乗検定 -- 3.4●分割表とχ2乗検定の結果出力 -- COLUMN　帰無仮説と対立仮説 -- 3.5●順序尺度の分割表の検定 -- 第4章　2群の平均値の差の検定(t検定) -- 4.1●平均値の差を比べてみる -- 4.2●t検定について -- 4.3●EGで行うt検定 -- 4.4●t検定の結果出力 -- COLUMN　有意水準の設定と帰無仮説の棄却 -- 第5章　3群以上の差の検定(分散分析) -- 5.1●3群の差を比べてみる -- COLUMN　t検定を繰り返してはだめな理由 -- 5.2●分散分析と多重比較について -- COLUMN　2群の検定で分散分析は使えないのか -- 5.3●EGで行う分散分析 -- COLUMN　「検定」ペインの役割 -- 5.4●分散分析の出力 -- COLUMN　分散分析と多重比較の関係 -- 第6章　順序データなどのノンパラメトリック検定 -- 6.1●ノンパラメトリック検定とは -- 6.2●EGで行う正規性の検定と結果出力 -- COLUMN　データ数とノンパラメトリック検定 -- 6.3●EGで行うノンパラメトリック検定 -- 6.4●ノンパラメトリック検定の結果出力 -- COLUMN　ノンパラメトリック検定は必要なのか? -- 6.5●順序尺度に対するノンパラメトリック検定 -- COLUMN　ノンパラメトリック検定の仕組み -- 第7章　相関分析 -- 7.1●相関係数について -- COLUMN　標準得点とは -- 7.2●相関の種類 -- 7.3●EGで行う相関分析　Pearsonの積率相関 -- 7.4●相関分析の出力 -- 7.5●EGで行う順位相関 -- 7.6●順位相関の出力 -- 第8章　複数回答の集計・分析とダミーデータ -- 8.1●複数回答データの度数集計 -- 8.1.1　「要約統計量」からマルチアンサーの集計用データを作成する -- COLUMN　複数回答データの入力 -- 8.1.2　「集計表」で集計指定する -- 8.1.3　集計表でコマンドを挿入して複数回答でパーセンテージを表示する -- COLUMN　作成したデータの保存 -- 8.2●EGで行う複数回答データの検定 -- 8.2.1　複数回答データのχ2乗検定 -- COLUMN　表頭と表側 -- 8.2.2　複数回答データ同士の検定 -- COLUMN　対応のある検定と繰り返しのある検定 -- 8.3●複数回答データと相関係数 -- COLUMN　順序尺度、量的データと統計手法 -- 8.4●名義変数とダミーデータ -- COLUMN　元のカテゴリがたくさんある場合　プログラムコードを編集する方法 -- 第9章　EGのグラフ作成 -- 9.1●グラフ作成の基本的な考え方 -- COLUMN　アンケートでは折れ線グラフを使わない? -- 9.2●分析メニューからのグラフ作成 -- 9.2.1　棒グラフ -- COLUMN　「データの特性分析」利用上の注意 -- 9.2.2　ヒストグラム.
COLUMN　「要約統計量」のヒストグラムをパーセントでなく度数で表示する -- 9.2.3　箱ひげ図 -- 9.2.4　散布図 -- 9.3●グラフメニューからのグラフ作成 -- 9.3.1　棒グラフ -- 9.3.2　ヒストグラム -- 9.3.3　箱ひげ図 -- 9.3.4　散布図 -- COLUMN　グラフメニューの「折れ線グラフ」による散布図 -- 9.3.5　円グラフ -- COLUMN　帯グラフの作成 -- 9.3.6　レーダーチャート -- 参考文献 -- 索引 -- 奥付.
Record Nr. UNINA-9910149149903321
東京, : オーム社, 2014.4
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SAS enterprise guide基本統計編 [[SASenterpriseguideキホントウケイヘン]]
SAS enterprise guide基本統計編 [[SASenterpriseguideキホントウケイヘン]]
Pubbl/distr/stampa 東京, : オーム社, 2014.3
Descrizione fisica 1 online resource (176 pages)
Soggetto topico 数理統計学 -- データ処理
統計 -- データ処理
ISBN 4-274-80220-5
Classificazione 417
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione jpn
Nota di contenuto 表紙 -- クレジット -- 著者のことば -- 目次 -- 第1章　要約統計量 -- 1.1●分析するデータの説明 -- COLUMN　データと出力形式 -- 1.2●要約統計量についての説明 -- 1.2.1　統計値 -- COLUMN　なぜ、標準偏差をデータ数の平方根で割ると標準誤差になるのか -- 1.2.2　グラフ -- 1.3●EGで行う要約統計量の算出 -- 1.3.1　分析の選択 -- 1.3.2　要約統計量 -- COLUMN　「重み」と加重平均 -- 1.3.3　要約統計量ウィザード -- 1.3.4　EGの出力 -- 第2章　度数分布表の作成 -- 2.1●分析するデータの説明 -- 2.2●度数分布についての説明 -- COLUMN　累積度数を出す場合、出さない場合 -- 2.3●EGの一元度数表 -- 2.4●結果の出力 -- COLUMN　データの特性分析との比較　質的変数の指定について -- 2.5●集計済みデータの場合 -- 2.5.1　データの形式 -- 2.5.2　分析の指定と出力 -- 第3章　グループごとの集計 -- 3.1●グループごとの集計とは -- 3.2●「要約統計量」でのグループごとの集計 -- 3.2.1　「分類変数」の場合 -- COLUMN　統計量を算出するケース数 -- 3.2.2　「グループ分析」の場合 -- 3.2.3　ウィザードの場合 -- 3.3●集計表 -- 3.3.1　「分類変数」の場合 -- 3.3.2　「ページ」の場合 -- 3.3.3　ウィザードの場合 -- 3.4●リストレポートウィザード -- 3.5●一元度数表 -- 第4章　相関分析 -- 4.1●相関係数とは -- 4.2●相関係数の解釈 -- COLUMN　相関係数とr -- 4.3●EGで行う相関分析 -- 4.3.1　使用するデータ -- 4.3.2　相関分析の指定 -- COLUMN　順位相関について -- 4.3.3　相関分析の出力 -- 4.4●散布図行列 -- 4.5●部分変数を指定した場合(偏相関係数の算出) -- 第5章　2群の平均値の差の検定 -- 5.1●検定とは -- COLUMN　標本抽出について -- 5.2●帰無仮説と対立仮説、有意確率と有意水準 -- COLUMN　第1種の過誤と第2種の過誤　その考え方と問題点 -- 5.3●EGで行うt検定 -- 5.3.1　分析するデータの説明 -- 5.3.2　EGで行うt検定の実際 -- 5.3.3　t検定の結果出力 -- 5.4●EGでできる検定の種類と目的 -- 第6章　分割表分析とχ2乗検定 -- 6.1●分割表 -- 6.2●χ2乗検定 -- COLUMN　データ数と検定結果について -- 6.3●EGで行う分割表分析とχ2乗検定 -- 6.3.1　分析するデータの説明 -- 6.3.2　EGで行う分割表分析とχ2乗検定の実際 -- COLUMN　Fisherの正確検定について -- 6.3.3　分割表とχ2乗検定の結果出力 -- 6.4●分割表分析のχ2乗検定以外の検定 -- 6.4.1　オッズ比・リスク比 -- COLUMN　2×2表におけるオッズ比、リスク差、リスク比の考え方 -- 6.4.2　対応のある分割表の検定 -- 6.4.3　順序尺度の分割表の検定 -- 第7章　EGの「タスク」メニュー -- 7.1●はじめに -- 7.2●タスクギャラリ -- 7.3●データ -- 7.3.1　フィルタと並べ替え -- 7.3.2　クエリビルダ -- 7.3.3　テーブルの追加・データの並べ替え -- COLUMN　「フィルタと並べ替え」、「クエリビルダ」の「フィルタデータ」と「データの並べ替え」、「テーブルの追加」と「データの並べ替え」の使い分け -- 7.3.4　出力形式の作成・データセットから出力形式を作成 -- 7.3.5　データセットの属性・データの比較 -- 7.3.6　データセットと出力形式の削除・サーバーへのデータファイルのアップロード・PCへのデータファイルのダウンロード -- 7.4●記述統計 -- 7.4.1　リスト -- 7.4.2　分布 -- 7.4.3　分割表分析 -- 7.5●グラフ -- 7.6●各種解析 -- 7.6.1　分散分析 -- 7.6.2　回帰分析 -- 7.6.3　多変量解析 -- 7.6.4　生存時間分析.
7.6.5　工程能力分析・管理図・パレート図 -- 7.6.6　時系列分析 -- 7.6.7　データマイニング -- 7.7●その他の機能 -- 第8章　EGの基本と環境設定 -- 8.1●プロジェクトツリーとリソースペイン -- 8.1.1　プロジェクトツリー -- 8.1.2　リソースペイン -- 8.2●ワークスペース -- 8.2.1　プロセスフロー -- 8.2.2　データテーブル -- 8.2.3　アウトプットノード -- 8.2.4　プロジェクトログ・ログの要約・タスクステータス -- 8.3●EGが使用するサーバーとライブラリ -- 8.3.1　サーバーとローカルサーバー -- 8.3.2　サーバーのライブラリ -- 8.3.3　WORKライブラリとプロジェクト保存時のメッセージ -- 8.4●作成したデータの保存 -- 8.4.1　作成したデータの保存方法 -- 8.4.2　データ形式の変換 -- 8.5●結果出力のエクスポート -- 8.6●プロジェクト -- COLUMN　プロジェクトの注意点 -- 参考文献 -- 索引 -- 奥付.
Record Nr. UNINA-9910149149803321
東京, : オーム社, 2014.3
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SAS enterprise guide多変量解析編 [[SASenterpriseguideタヘンリョウカイセキヘン]]
SAS enterprise guide多変量解析編 [[SASenterpriseguideタヘンリョウカイセキヘン]]
Pubbl/distr/stampa 東京, : オーム社, 2014.7
Descrizione fisica 1 online resource (208 pages)
Soggetto topico 数理統計学 -- データ処理
統計 -- データ処理
ISBN 4-274-80209-4
Classificazione 417
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione jpn
Nota di contenuto 表紙 -- クレジット -- 著者のことば -- 目次 -- 第1章　線形回帰分析(重回帰分析) -- 1.1●線形回帰分析とは -- COLUMN　線形回帰か線型回帰か -- 1.2●回帰分析をするためのデータの把握 -- COLUMN　回帰直線の考え方 -- 1.3●説明変数の選択と変数選択モデル -- 1.4●EGで行う線形回帰分析 -- 1.4.1　今回使用するデータ -- 1.4.2　分析の指定 -- 1.4.3　結果の出力 -- COLUMN　ステップワイズの途中経過 -- 1.5●説明変数に名義尺度がある場合　ダミー変数の利用 -- 1.5.1　ダミー変数の考え方 -- 1.5.2　ダミー変数と多重共線性 -- COLUMN　線形回帰分析を実行する場合の注意点 -- 第2章　一元配置分散分析とノンパラメトリックな一元配置分散分析 -- 2.1●検定の考え方 -- 2.2●分散分析と多重比較 -- COLUMN　古い手法が統計ソフトウェアにある理由 -- 2.3●EGで行う一元配置分散分析 -- 2.4●EGで行う一元配置分散分析の出力 -- COLUMN　ケース数が多いと有意差が出やすくなるカラクリ -- COLUMN　分散分析と多重比較の関係 -- 2.5●ノンパラメトリックな一元配置分散分析の考え方 -- 2.6●EGで行うノンパラメトリックな一元配置分散分析の実際 -- 2.7●EGで行うノンパラメトリックな一元配置分散分析の出力 -- 2.8●ノンパラメトリックな一元配置分散分析と多重比較 -- 第3章　二元配置分散分析(線形モデル) -- 3.1●二元配置分散分析の考え方 -- 3.2●EGの二元配置分散分析メニュー -- 3.3●EGで行う二元配置分散分析(線形モデル) -- 3.3.1　今回使用するデータ -- 3.3.2　EGで行う二元配置分散分析(線形モデル)の実際 -- 3.4●EGで行う二元配置分散分析(線形モデル)の出力 -- COLUMN　多重比較について -- 3.5●混合モデルの場合 -- 第4章　主成分分析 -- 4.1●主成分分析とは -- 4.2●主成分分析と因子分析の違い -- 4.3●EGで行う主成分分析 -- 4.3.1　今回使用するデータ -- 4.3.2　EGで行う主成分分析の実際 -- 4.3.3　EGで行う主成分分析の出力 -- COLUMN　データと「めんたいこ」の表記について -- COLUMN　比率データとそのままのデータ -- 第5章　因子分析 -- 5.1●因子分析とは -- 5.2●因子抽出法 -- 5.3●因子軸の回転 -- COLUMN　斜交回転はなぜポピュラーでないのか -- 5.4●EGで行う因子分析 -- 5.4.1　今回使用するデータ -- COLUMN　因子分析とアンケートデータ -- 5.4.2　EGで行う因子分析の実際 -- 5.4.3　EGで行う因子分析の出力 -- 5.4.4　因子軸の回転と因子負荷量 -- 5.5●比較のために他の抽出法も実行してみる -- COLUMN　因子分析の考え方 -- 第6章　判別分析 -- 6.1●判別分析とは -- 6.2●EGで行う判別分析 -- 6.2.1　今回使用するデータ -- 6.2.2　EGで行う判別分析の実際 -- 6.2.3　EGで行う判別分析の出力 -- COLUMN　SASやEG以外の判別分析との比較 -- 6.3●変数の影響の比較 -- 6.3.1　変数の大きさと標準化 -- 6.3.2　標準化の実際 -- 6.3.3　標準化したデータでの分析と出力 -- COLUMN　「既存の変数を置き換える」の利点 -- 6.4●他のデータへの適用 -- COLUMN　判別分析と数量化II類 -- 第7章　ロジスティック回帰分析 -- 7.1●ロジスティック回帰分析とは -- 7.2●判別分析とロジスティック回帰分析の違い -- 7.3●EGで行うロジスティック回帰分析 -- 7.3.1　今回使用するデータ -- 7.3.2　分析の指定 -- 7.3.3　結果の出力 -- COLUMN　ロジスティック回帰分析の式 -- 7.3.4　変数選択を実施した場合 -- 7.4●他のデータへの適用 -- 第8章　クラスター分析 -- 8.1●クラスター分析とは -- 8.2●データ間の距離 -- 8.3●EGで行うクラスター分析.
8.3.1　今回使用するデータ -- 8.3.2　分析の指定 -- COLUMN　コマンドで選択できるクラスター手法 -- 8.3.3　結果の出力 -- COLUMN　エラーメッセージについて -- 8.3.4　クラスター手法を変更することによる比較 -- 8.4●クラスター情報を利用した分析 -- 8.5●標準化データの利用 -- 参考文献 -- 索引 -- 奥付.
Record Nr. UNINA-9910149150403321
東京, : オーム社, 2014.7
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SPSSによるやさしいアンケート分析 / / 小木曽道夫著
SPSSによるやさしいアンケート分析 / / 小木曽道夫著
Edizione [第2版]
Pubbl/distr/stampa 東京, : オーム社, 2012.5
Descrizione fisica オンライン資料1件
Soggetto topico 数理統計学 -- データ処理
統計 -- データ処理
ISBN 4-274-80169-1
Classificazione 417
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione jpn
Nota di contenuto 紙 -- はじめに -- 目次 -- 第1章　SPSSとはどんなソフトウェアなのか -- ◇1.1　はじめに -- ◇1.2　 動時のダイアログ・ボックス -- ◇1.3　 データ　エディタ ウィンドゥ -- ○1.3.1　SPSSデータファイルを く・保存する -- ○1.3.2　サンプル・データと データエディタ ウィンドゥの構 -- ◇1.4　 データ　ビュー -- ◇1.5　 変数　ビュー と変数名 -- ◇1.6　 ビューア ウィンドゥ -- ◇1.7　 シンタックス ウィンドゥ -- 第2章　SPSSを使うための準備 -- ◇2.1　Excelなどの み み方 -- ○2.1.1　Excelのワークシートの -- ○2.1.2　Excelの み み -- ◇2.2　テキスト・ファイルの み み方 -- ○2.2.1　 由書式のテキスト・ファイルの み み方 -- ○2.2.2　固定書式のテキスト・ファイルの み み方 -- ◇2.3　欠損値の扱い方 MISSING VALUES -- ○2.3.1　変数ビューでのユーザー欠損値の定義方法 -- ○2.3.2　シンタックス・エディタでのユーザー欠損値の定義方法 -- ◇2.4　楽に作 するためのコツ VARIABLE LABELS VALUE LABELS -- ○2.4.1　変数ビューでのラベルの指定方法 -- ○2.4.2　シンタックス・エディタでのラベルの指定方法 -- ◇2.5　分析方法の び方 -- ○2.5.1　 的変数と 的変数 -- ○2.5.2　独立変数と従属変数 -- ○2.5.3　1変数の -- ○2.5.4　2変数の 係の分析 -- ○2.5.5　独立変数と従属変数との区別がない多変 析 -- ○2.5.6　独立変数と従属変数との区別がある多変 析 -- 第3章　度数分布 FREQUENCIES -- ◇3.1　度数分布とは -- ◇3.2　SPSSの操作方法 -- ◇3.3　度数分布の出力例と結果の 方 -- ○3.3.1　 的変数の度数分布の出力例 -- ○3.3.2　 的変数の度数分布の出力例 -- ◇3.4　値の再割り当て RECODE -- ◇3.5　度数分布の作 のコツ -- 第4章　多 回答 MULT RESPONSE -- ◇4.1　多 回答の種 とSPSSの操作方法 -- ○4.1.1　多 回答の種 -- ○4.1.2　 数二値方式の無回答 COUNT -- ○4.1.3　多 回答グループの定義 -- ○4.1.4　多 回答グループの度数分布 -- ◇4.2　多 回答の出力例と結果の 方 -- ◇4.3　多 回答の作 のコツ -- 第5章　 統 DESCRIPTIVES -- ◇5.1　SPSSの操作方法 -- ◇5.2　 統 の出力例 -- ◇5.3　 統 の作 のコツ -- ◇5.4　 統 の結果の 方 -- ○5.4.1　中心傾向を示す代 値 -- ○5.4.2　散らばりを示す散布度 -- 第6章　クロス CROSSTABS -- ◇6.1　SPSSの操作方法とクロス の出力例 -- ○6.1.1　クロス のSPSSの操作方法 -- ○6.1.2　クロス の出力 -- ◇6.2　χ二乗値検定の操作方法と結果の 方 -- ○6.2.1　χ二乗値検定のSPSSの操作方法 -- ○6.2.2　χ二乗値検定の結果の 方 -- ◇6.3　三 クロス -- ◇6.4　クロス の作 のコツ -- 第7章　グループの平均と一元 置分散分析 MEANS とt検定 T-TEST -- ◇7.1　SPSSの操作方法と出力例 -- ◇7.2　一元 置分散分析 -- ◇7.3　t検定 -- ◇7.4　グループの平均の作 のコツ -- 第8章　相 分析 CORRELATIONS -- ◇8.1　SPSSの操作方法 -- ◇8.2　相 分析の出力例と結果の 方 -- ◇8.3　相 列の作 のコツ -- ○8.3.1　2変 の相 分析の出力のコピー り付け -- ○8.3.2　因子分析の 統 の出力のコピー り付け -- ◇8.4　偏相 分析 PARTIAL CORR -- 第9章　尺度構成と因子分析 FACTOR -- ◇9.1　尺度構成と因子分析 -- ◇9.2　因子分析 FACTOR のSPSSの操作方法 -- ◇9.3　因子分析の出力例と結果の 方.
◇9.4　因子分析の作 のコツ -- ◇9.5　因子得点と加算尺度 -- ○9.5.1　因子得点の算出 -- ○9.5.2　加算尺度の算出 COMPUTE -- ◇9.6　信 性係数 RELIABILITY -- 第10章　回帰分析 REGRESSION -- ◇10.1　因果分析と回帰分析 -- ◇10.2　回帰分析のSPSSの操作方法 -- ◇10.3　回帰分析の出力例と結果の 方 -- ○10.3.1　回帰式全体についての統 -- ○10.3.2　個々の独立変数についての統 -- ◇10.4　回帰分析の作 のコツ -- ○10.4.1　強制投入法による回帰分析の作 のコツ -- ○10.4.2　ステップワイズによる回帰分析の作 のコツ -- 第11章　判別分析 DISCRIMINANT -- ◇11.1　判別分析の用 と え方 -- ◇11.2　判別分析のSPSSの操作方法 -- ◇11.3　判別分析の出力例と結果の 方 -- ◇11.4　判別分析の作 のコツ -- 第12章　グラフ GRAPH -- ◇12.1　グラフのSPSSの操作方法 -- ◇12.2　Excelを使用してグラフを作図する方法 -- 付 -- ◇付 　出力の使い方 -- ■ピボットテーブルエディタ -- ■SPSSの出力のコピー り付け -- ■ ビューア ウィンドゥの新 作成 -- ■ ビューア ウィンドゥの保存 -- ■互換性が い書式でのエクスポート -- ◇付 　シンタックスの使い方 -- ■ シンタックス ウィンドゥの新 作成と く -- ■ シンタックス ウィンドゥの書式 -- ■ダイアログ・ボックスからの り付け -- ■ シンタックス ウィンドゥの実 -- ■ シンタックス ウィンドゥの保存 -- ◇付 　用 -- ▼参 文献・ 書案内 -- 索引 -- 奥付.
Altri titoli varianti SPSSによるやさしいアンケート分析
Record Nr. UNINA-9910148962903321
東京, : オーム社, 2012.5
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SPSSによるやさしい統計学 / / 岸学著
SPSSによるやさしい統計学 / / 岸学著
Edizione [第2版]
Pubbl/distr/stampa 東京, : オーム社, 2012.5
Descrizione fisica オンライン資料1件
Soggetto topico 数理統計学 -- データ処理
統計 -- データ処理
ISBN 4-274-80170-5
Classificazione 417
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Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione jpn
Nota di contenuto 表紙 -- はじめに -- 目次 -- 第1章　データの統計分析とは -- ◇1.1　統計分析のねらい -- ◇1.2　データ表の紹介 -- ◇1.3　質的データと量的データ -- ◇1.4　データの処理と統計分析の流れ -- ◇1.5　SPSSの分析メニューの紹介 -- 第2章　統計分析の準備をする -- ◇2.1　データを入力する -- ○2.1.1　キーボードから直接入力する -- ○2.1.2　ファイルから読み込む -- ◇2.2　変数ビューを使ってデータを整える -- ○2.2.1　変数ビュー：名前 -- ○2.2.2　変数ビュー：型 -- ○2.2.3　変数ビュー：幅・小数桁数 -- ○2.2.4　変数ビュー：ラベル -- ○2.2.5　変数ビュー：値 -- ○2.2.6　変数ビュー：欠損値 -- ■欠損値の指定のしかた -- ■欠損値が多いときは？ -- ■空欄を欠損値にしない -- ○2.2.7　変数ビュー：列・配置 -- ○2.2.8　変数ビュー：測定 -- ○2.2.9　変数ビュー：役割 -- ◇2.3　ExcelにあるデータをSPSSに移す -- ○2.3.1　コピーと貼り付けを使う -- ○2.3.2　Excelのファイルを開く -- 第3章　データの尺度を確定する -- ◇3.1　尺度とは -- ◇3.2　尺度を分類する -- ○3.2.1　名義尺度 -- ○3.2.2　順序尺度 -- ○3.2.3　間隔尺度 -- ○3.2.4　比尺度 -- ○3.2.5　間隔尺度と比尺度をまとめる -- ◇3.3　尺度を考えるときの注意 -- ○3.3.1　尺度の上下関係 -- ○3.3.2　評定法によるデータの尺度 -- ◇3.4　SPSSに尺度を記録する -- 第4章　記述統計：データをわかりやすく表現する -- ◇4.1　度数分布を描く -- ○4.1.1　棒グラフを描く -- ■SPSSで棒グラフを描く手順 -- ○4.1.2　ヒストグラム（柱状図）を描く -- ■ヒストグラムとは -- ■SPSSでヒストグラムを描く手順 -- ■柱の数をどうするか？ -- ■度数分布で何を検討するか？ -- ◇4.2　代表値を求める -- ○4.2.1　平均値 -- ■平均値とは -- ■SPSSで平均値を求める手順 -- ■平均値を読む -- ○4.2.2　中央値 -- ■中央値とは -- ■SPSSで中央値を求める手順 -- ■中央値を読む -- ○4.2.3　平均値と中央値を比較する -- ◇4.3　散布度を求める -- ○4.3.1　標準偏差と分散 -- ■標準偏差（SD）とは -- ■SPSSで標準偏差を求める手順 -- ■標準偏差を読む -- ○4.3.2　四分位偏差 -- ■四分位偏差とは -- ■SPSSで四分位偏差を求める手順 -- ■四分位偏差を読む -- ◇4.4　箱ひげ図 -- ■SPSSで箱ひげ図を描く手順 -- ■箱ひげ図を読む -- ◇4.5　尖度と歪度 -- ■尖度と歪度とは -- ■SPSSで尖度と歪度を求める手順 -- ■尖度と歪度を読む -- 第5章　データを変換する -- ◇5.1　正規分布とは -- ○5.1.1　正規分布とは -- ○5.1.2　標準正規分布 -- ◇5.2　段階に分ける -- ○5.2.1　3段階に分ける -- ■3段階とは -- ■SPSSで3段階に分ける手順 -- ○5.2.2　5段階に分ける -- ■5段階とは -- ■SPSSで5段階に分ける手順 -- ◇5.3　値を変換する：逆転項目の処理 -- ○5.3.1　逆転項目とは -- ○5.3.2　値を変換して逆転項目を処理する手順 -- ○5.3.3　「変数の計算」ダイアログボックスの活用 -- ◇5.4　標準得点（ｚ得点）と偏差値 -- ○5.4.1　標準得点（ｚ得点） -- ■標準得点とは -- ■標準得点（ｚ得点）をSPSSで求める手順 -- ■標準得点（ｚ得点）の意味と活用 -- ■標準得点から標準正規分布の面積（確率）を求める -- ○5.4.2　偏差値 -- ■偏差値とは -- ■偏差値をSPSSで求める手順 -- 第6章　推測統計：仮説や目的に答える -- ◇6.1　母集団と標本 -- ○6.1.1　母集団と標本の関係 -- ○6.1.2　標本の抽出 -- ○6.1.3　出現確率を求める：母集団の様子がわかっている場合.
○6.1.4　期待値を使って母集団と標本の関係を考える -- ◇6.2　検定の考え方 -- ○6.2.1　なぜ検定を行うのか？ -- ○6.2.2　検定の考え方の流れ -- ○6.2.3　帰無仮説と対立仮説 -- ○6.2.4　第I種の誤り・第II種の誤り・効果の大きさ（effect size:ES） -- 第7章　分析方法を選ぶ -- ◇7.1　関係と差 -- ○7.1.1　関係の図と差の図 -- ■関係の図とは -- ■差の図とは -- ○7.1.2　知りたいことを図に書いてみよう -- ◇7.2　分析のタイプから分析の方法を選ぶ -- ○7.2.1　分析タイプの6分類 -- ■分析タイプ0 -- ■分析タイプI -- ■分析タイプII -- ■分析タイプIII -- ■分析タイプIV -- ■分析タイプV -- ■分析タイプVI -- ○7.2.2　分析タイプと分析方法との対応 -- 第8章　関係を分析する -- ◇8.1　関係の分析を分類する -- ◇8.2　間隔・比尺度同士の関係 -- ○8.2.1　ピアソンの積率相関係数（r） -- ■ピアソンの積率相関係数とは -- ■SPSSで相関係数を求める手順 -- ■相関係数の結果を読む -- ○8.2.2　直線回帰（単回帰） -- ■直線回帰とは -- ■SPSSで回帰直線を求める手順 -- ■回帰直線を読む：決定係数とは -- ■決定係数を求める -- ■よいあてはまりかどうか判断する：回帰の分散分析 -- ○8.2.3　偏相関係数と部分相関係数 -- ■偏相関係数と部分相関係数とは -- ■SPSSで偏相関係数を求める手順 -- ◇8.3　順序尺度同士の関係 -- ○8.3.1　順位相関係数 -- ■スピアマンの順位相関係数 -- ■SPSSで順位相関係数を求める手順 -- ◇8.4　名義尺度同士の関係 -- ○8.4.1　χ2検定 -- ■χ2検定とは -- ■SPSSでχ2検定を行う手順 -- ■χ2検定の結果を読む -- ■残差分析とは -- ○8.4.2　φ係数 -- ■φ係数とは -- ■SPSSでφ係数を求める手順 -- ■φ係数を読む -- ○8.4.3　クラメールの連関係数（V） -- ■クラメールの連関係数とは -- ■SPSSでクラメールの連関係数を求める手順 -- ■クラメールの連関係数を読む -- ○8.4.4　オッズ比（or） -- ■オッズ比とは -- ■SPSSでオッズ比を求める手順 -- 第9章　差を分析する -- ◇9.1　比率の差の分析 -- ○9.1.1　χ2検定：分析タイプ0 -- ■分析タイプ0でのχ2検定とは -- ■SPSSでχ2検定を行う手順 -- ■χ2検定の結果を読む -- ○9.1.2　コクランのＱ検定：分析タイプI・VI -- ■コクランのＱ検定とは -- ■SPSSでコクランのＱ検定を行う手順 -- ■コクランのＱ検定の結果を読む -- ○9.1.3　χ2検定：分析タイプII・III -- ■分析タイプIIとIIIでのχ2検定とは -- ■SPSSでχ2検定を行う手順 -- ■χ2検定の結果を読む -- ◇9.2　平均値の差の分析：ｔ検定 -- ○9.2.1　ｔ検定の方法を分類する -- ○9.2.2　ｔ検定（対応なし） -- ■ｔ検定（対応なし）とは -- ■SPSSでｔ検定（対応なし）を行う手順 -- ■ｔ検定（対応なし）の結果を読む -- ■信頼区間とは -- ○9.2.3　ｔ検定（対応あり） -- ■ｔ検定（対応あり）とは -- ■SPSSでｔ検定（対応あり）を行う手順 -- ■ｔ検定（対応あり）の結果を読む -- 第10章　差を分析する：分散分析法 -- ◇10.1　分散分析法とは -- ○10.1.1　分散分析法を使う理由 -- ○10.1.2　方法の分類 -- ■因子（要因）の数 -- ■因子（要因）のタイプ -- ■対応の有無 -- ■セル内データ数 -- ■SPSSで分散分析を実施するときの注意 -- ○10.1.3　分散分析の意味 -- ◇10.2　一元配置（1要因）分散分析（対応なし） -- ■一元配置（1要因）分散分析（対応なし）のデータとは -- ■SPSSで一元配置（1要因）分散分析を行う手順 -- ■一元配置分散分析の結果を読む -- ■多重比較の結果の見方 -- ◇10.3　一元配置（1要因）分散分析（対応あり）.
■一元配置分散分析（対応あり）のデータとは -- ■SPSSで一元配置分散分析を行う手順 -- ■一元配置分散分析の結果を読む -- ◇10.4　二元配置分散分析（2要因とも対応なし） -- ■二元配置分散分析（対応なし）のデータとは -- ■SPSSで二元配置分散分析を行う手順 -- ■二元配置分散分析の結果を読む -- ■交互作用とは何か -- ■単純主効果の検定：どこに交互作用があるのか -- ◇10.5　二元配置分散分析（1要因対応なし1要因対応あり） -- ■二元配置分散分析（1要因対応なし1要因対応あり）のデータとは -- ■SPSSで二元配置分散分析を行う手順 -- ■二元配置分散分析の結果を読む -- 第11章　中央値の差の分析 -- ◇11.1　中央値の差の分析方法を分類する -- ◇11.2　標本が2つで対応なし：マン・ホイットニーのＵ検定 -- ■マン・ホイットニーのＵ検定とは -- ■SPSSでマン・ホイットニーのＵ検定を行う手順 -- ◇11.3　標本が2つで対応あり：ウィルコクスンの符号付き順位検定 -- ■ウィルコクスンの符号付き順位検定とは -- ■SPSSでウィルコクスンの符号付き順位検定を行う手順 -- ◇11.4　標本が3つ以上で対応なし：クラスカル・ウォリスのH検定 -- ■クラスカル・ウォリスのＨ検定とは -- ■SPSSでクラスカル・ウォリスのＨ検定を行う手順 -- ◇11.5　標本が3つ以上で対応あり：フリードマンの検定 -- ■フリードマンの検定とは -- ■SPSSでフリードマンの検定を行う手順 -- 参考文献・読書案内 -- 索引 -- 奥付.
Record Nr. UNINA-9910148962803321
東京, : オーム社, 2012.5
Materiale a stampa
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ゼロからの統計学 [[ゼロカラノトウケイガク]]
ゼロからの統計学 [[ゼロカラノトウケイガク]]
Autore 竹田茂生　藤木清
Pubbl/distr/stampa 東京, : くろしお出版, 2010.4
Descrizione fisica オンライン資料1件
Soggetto topico 数理統計学
統計 -- データ処理
ISBN 4-86504-732-8
Classificazione 417
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione jpn
Nota di contenuto 紙 -- はじめに -- 目次 -- 本書の効果的な使い方 -- 第1章　データをまとめる -- シナリオ　2次データの収 ...... 去のデータを める -- 1 とグラフ -- 2 のマナー -- 3 グラフの種 -- 4 グラフのマナー -- 5 Excelを使ったグラフの描き方 -- ワークシート -- 1-1 のマナーを につけよう -- 1-2 マナーに注意して を改善しよう -- 第2章　データの 化による発 -- シナリオ　学年別に学園祭来場 数を 察 -- 1 Excelによる の作成 -- 2 Excelによるグラフの作成 -- コラム　 化のウソ-グラフの 現によって2 倍が4 倍に - -- ワークシート -- 2 グラフを み取ろう -- 第3章　仮 を検 するための 具 -- シナリオ　アンケート票の作成...... 問 目を える -- 1 変数と尺度 -- 2 仮 -- コラム　パレートの法則からマイレージへ -- ワークシート -- 3-1 アンケート 査 目を4つの尺度に分 しよう -- 3-2 4つの尺度を使って 問文と 択 をつくろう -- 第4章　全体の傾向をつかむ -- シナリオ　アンケート票の ......データを入力して 問 目ごとに する -- 1 変数とデータの入力 -- 2 Excelによる単純 -- ワークシート -- 4-1 ピポットテーブルを用いてF2 住まいの形態 を しよう -- 4-2 Q3出かけたことのある祭りやイベント を しよう -- 第5章　細 の検 -- シナリオ　 的データの分析......属性別に して比 する -- 1 クロス -- 2 比率による -- 3 Excelによるクロス -- コラム　 動生態学から探る殺人 動 -- ワークシート -- 5 2つの変数を んでクロス をしよう -- 第6章　カテゴリーでまとめる -- シナリオ　 的データの整理......データの分布を把握する -- 1 的データとカテゴリー化 -- 2 Excelによる 級別度数分布 の作成 -- 3 分布の歪み ゆがみ・ひずみ -- コラム　一 の 動をはかる -- ワークシート -- 6 大学創立年度のヒストグラムを作成しよう -- 第7章　データの中心を 約する -- シナリオ　 的データの分析1......データの水準を比 する -- 1 代 値 -- 2 Excelによる代 値の分析 -- コラム　オリジナルな物差しをつくる- 感度人 - -- ワークシート -- 7 代 値を比 しよう -- 第8章　データの散らばり具合をみる -- シナリオ　 的データの分析2......データのばらつきの程度を比 する -- 1 散布度 -- 2 分散と標準偏差の 算例 -- 3 分析ツールの結果から -- ワークシート -- 8 ばらつきを比 しよう -- 第9章　データの 係を べる -- シナリオ　 的データの 性分析1......2 変数の 係をみる -- 1 相 -- 2 散布図 -- 3 Excelによる相 係数の算出 -- 4 相 係数の 算例 -- コラム　"女の子の登校率が上がると 子どもの死亡率が減る" -- ワークシート -- 9 相 列から2変数の 係性を 価しよう -- 第10章　データの一方向的 係を べる -- シナリオ　 的データの 性分析2......2 変数の 係から予測する -- 1 回帰モデルの え方 -- 2 Excelによる回帰直線の描画 -- 3 最小二乗法 -- 4 決定係数 -- 5 回帰係数と決定係数の 算例 -- ワークシート -- 10 回帰直線を求め あてはまりを 価しよう -- 第11章　データの いを判断する -- シナリオ　アンケート結果を検 ......一 から全体を推し測る -- 1 統 的仮 検定の え方 -- 2 Excelによるカイ二乗検定 -- 3 Excelによる 検定 -- 4 Excelによる回帰係数の 検定 -- 5 検定における2 種 の り -- コラム　損益分岐点の -- ワークシート -- 11 回帰分析の結果を整理しよう -- 総合 　模擬店のプランを作成しよう -- 生活やイベントに するアンケート -- 総合 　企業・ブランドイメージ 査をしよう -- 参 文献 -- 索引 -- 巻末 -- 奥付.
Altri titoli varianti ゼロからの統計学 : 使えるシーンが見える
Record Nr. UNINA-9910149135603321
竹田茂生　藤木清  
東京, : くろしお出版, 2010.4
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