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Excelを利用した多変量解析のアドインソフト付きロングセラー最新刊!新項目「ロジスティック回帰分析による判別」を追加!付録のアドインソフトは「Mulcel3」にヴァージョンアップし、さらに充実した解析を行えるようになりました。 多変量解析は互いに関係があると考えられる多種類のデータを目的に応じて分析する手法です。理論的な理解をするためには微分積分学と線形代数学の知識が必要ですが、本書では多変量解析法でまず何ができるか知り、使って慣れていただきたいと考えました。 今作では「ロジスティック回帰分析による判別」を第10章として追加。「Mulcel3」にも新機能として組み込んでいますので、より多様な解析ができるようになっています。 各章のデータフォームの指定で、集計済データを選択する際に、「分散共分散分析」や「相関行列」が前もって分かっていると便利です。ノンパラメトリックデータの相関係数を求める、「スピアマンの順位相関係数」や「ケンドールの順位相関係数」を解説いたしました。
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出版社からのコメント
Excelを利用した多変量解析のアドインソフト付きロングセラー最新刊!新項目「ロジスティック回帰分析による判別」を追加!付録のアドインソフトは「Mulcel3」にヴァージョンアップし、さらに充実した解析を行えるようになりました。 多変量解析は互いに関係があると考えられる多種類のデータを目的に応じて分析する手法です。理論的な理解をするためには微分積分学と線形代数学の知識が必要ですが、本書では多変量解析法でまず何ができるか知り、使って慣れていただきたいと考えました。 今作では「ロジスティック回帰分析による判別」を第10章として追加。「Mulcel3」にも新機能として組み込んでいますので、より多様な解析ができるようになっています。 各章のデータフォームの指定で、集計済データを選択する際に、「分散共分散分析」や「相関行列」が前もって分かっていると便利です。ノンパラメトリックデータの相関係数を求める、「スピアマンの順位相関係数」や「ケンドールの順位相関係数」を解説いたしました。