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書籍詳細

  土木・交通計画のための多変量解析

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川崎智也 東工大助教 博士(工学) 著

稲垣具志 日大助教 博士(工学) 著

寺内義典 国士舘大教授 博士(工学) 著

石坂哲宏 日大准教授 博士(工学) 著

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発行年月日:2017/07/31 , 判 型: A5,  ページ数:240頁

ISBN:978-4-339-05251-0,  定 価:3,240円 (本体3,000円+税)

多変量解析は土木・交通計画を学ぶ上で必須の分析手法である。本書では,充実した解析手法の説明に加えて,実際のデータを利用した豊富な例題や演習を通して,多変量解析の考え方と適用方法が身につくように詳説している。

演習問題解答です。
解凍用PASSはISBNコードとなっております。(ISBNは書籍の裏面にある13桁のハイフンを除く数字になります。)

【目次】

1. 土木・交通計画における多変量解析
1.1 土木・交通計画分野における多変量解析の意義
1.2 多変量解析手法の選択
 1.2.1 さまざまな多変量解析手法
 1.2.2 予測
1. 土木・交通計画における多変量解析
1.1 土木・交通計画分野における多変量解析の意義
1.2 多変量解析手法の選択
 1.2.1 さまざまな多変量解析手法
 1.2.2 予測
 1.2.3 影響力分析
 1.2.4 要約
 1.2.5 構造分析
 1.2.6 手法選択のまとめ
1.3 手法の適用における留意点
 1.3.1 多変量解析の手順
 1.3.2 多変量解析の実際
コラム:多変量解析で用いるソフトウェア

2. 記述統計
2.1 多変量解析における記述統計の役割
2.2 データの種類
 2.2.1 質的データ
 2.2.2 量的データ
2.3 度数分布表とヒストグラム
 2.3.1 度数分布表とヒストグラムの作成
 2.3.2 分布形状の特徴
 2.3.3 Excelによるヒストグラムの作成
2.4 代表値
演習問題
コラム:複数選択のアンケート設問における集計

3. 2変数の分析(相関分析・分散分析)
3.1 相関分析
 3.1.1 散布図
 3.1.2 相関係数
 3.1.3 相関分析の実際
 3.1.4 Excelによる相関分析
3.2 分散分析
 3.2.1 分散分析の基本的な考え方
 3.2.2 分散分析の種類
 3.2.3 データの変動と分離
 3.2.4 仮説検定
 3.2.5 Excelによる分散分析の実践(一元配置)
 3.2.6 Excelによる分散分析の実践(二元配置)
 3.2.7 多重比較
3.3 ピボットテーブルを用いたクロス集計表の作成
 3.3.1 クロス集計表の統計手法
 3.3.2 例題
演習問題
コラム:相関係数の目安

4. 回帰分析
4.1 基本的な概念と位置づけ
4.2 回帰モデル式と最小二乗法
 4.2.1 回帰モデル式
 4.2.2 最小二乗法によるモデルパラメータの導出
 4.2.3 Excelによる最小二乗法の適用
4.3 決定係数
4.4 回帰係数と決定係数の検定
 4.4.1 回帰係数の検定
 4.4.2 決定係数の検定
4.5 重回帰分析への拡張
 4.5.1 標準偏回帰係数
 4.5.2 自由度修正済み決定係数
 4.5.3 多重共線性
 4.5.4 変数選択と偏回帰係数の検定
4.6 Excelによる重回帰分析の実践
 4.6.1 重回帰分析の手順
 4.6.2 重回帰モデルによる予測と影響度評価
演習問題
コラム:見せかけの回帰

5. ロジスティック回帰分析
5.1 基本的な概念と位置づけ
5.2 回帰式の当てはめ
 5.2.1 ロジスティック回帰曲線
 5.2.2 オッズ
 5.2.3 最尤法によるモデルパラメータの算出
5.3 Excelによるロジスティック回帰分析の実践
演習問題

6. 判別分析
6.1 基本的な概念と位置づけ
6.2 線形判別式
 6.2.1 判別の考え方
 6.2.2 判別モデルパラメータの導出
 6.2.3 Excelによる線形判別式の判別
6.3 マハラノビスの距離
 6.3.1 判別の考え方
 6.3.2 多変量への拡張
 6.3.3 Excelによるマハラノビスの距離の判別
演習問題

7. 主成分分析
7.1 基本的な概念と位置づけ
 7.1.1 基本的な概念
 7.1.2 主成分分析の結果のイメージ
7.2 主成分分析の解法と手順
 7.2.1 主成分の求め方(2変数でのイメージ)
 7.2.2 主成分の一般化
 7.2.3 主成分の求め方(ラグランジュ未定乗数法)
 7.2.4 主成分の求め方(分散共分散行列,相関行列)
 7.2.5 主成分分析の結果の解釈方法
7.3 Excelを用いた主成分分析の演習
 7.3.1 第1主成分の算出
 7.3.2 第2主成分の算出
 7.3.3 残りの主成分の算出
 7.3.4 寄与率,累積寄与率,スクリープロット
 7.3.5 主成分負荷量の算出および主成分の解釈
 7.3.6 主成分得点の算出とそれぞれの地域の解釈
演習問題

8. 因子分析
8.1 基本的な概念と位置づけ
 8.1.1 基本的な概念
 8.1.2 位置付け
8.2 因子分析の解法と手順
 8.2.1 基本式
 8.2.2 因子分析の解法
 8.2.3 結果の解釈
 8.2.4 回転
8.3 Excelを用いた因子分析の演習
 8.3.1 観測変数の標準化および相関行列の算出
 8.3.2 最小二乗法の適用
 8.3.3 結果の解釈
 8.3.4 因子得点の計算
 8.3.5 因子得点による結果の解釈
演習問題

9. クラスター分析
9.1 基本的な概念と位置づけ
 9.1.1 クラスター分析の基本的な考え方
 9.1.2 階層的手法と非階層的手法
 9.1.3 クラスター分析の手順
9.2 個体間の非類似度
9.3 クラスター間距離の算出方法
 9.3.1 階層的クラスタリング
 9.3.2 クラスタリングの基本アルゴリズム
 9.3.3 非階層的クラスタリング
9.4 デンドログラム
9.5 Excelによるクラスター分析
演習問題

10. 数量化理論
10.1 基本的な概念と位置づけ
10.2 数量化理論I類
 10.2.1 質的データの数量化
 10.2.2 カテゴリーウェイト
 10.2.3 Excelによる数量化理論I類の分析手順
10.3 数量化理論II類
 10.3.1 質的データの数量化
 10.3.2 カテゴリーウェイト
 10.3.3 Excelによる数量化理論II類の分析手順
10.4 数量化理論III類
 10.4.1 基本的な概念と位置づけ
 10.4.2 解法
 10.4.3 推定結果の解釈
 10.4.4 Excelによる数量化理論III類の分析手順
 10.4.5 結果の解釈
演習問題

付録
引用・参考文献
索引

在庫は時期によりまして変動することがございますので、ご了承ください。