Basics of Multi-variate Analysis I -- Regressive Analysis -- Takeshi Furuhashi

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Kindle Edition

67 pages


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Basics of Multi-variate Analysis I -- Regressive Analysis --  by  Takeshi Furuhashi

Basics of Multi-variate Analysis I -- Regressive Analysis -- by Takeshi Furuhashi
| Kindle Edition | PDF, EPUB, FB2, DjVu, AUDIO, mp3, RTF | 67 pages | ISBN: | 6.13 Mb

ビッグデータという言葉に象徴されるように,データからの知識抽出技術が注目を集めています.本書はこの技術の基礎の基礎である多変量解析技術の中から回帰分析を解説しています.理論だけでなく,Rを使って実際にデータ処理を体験できるようにしています.また,単なるRのノウハウ書としないために,理論展開に沿ってデータ解析を段階を踏んで体験できるように工夫しています.Rによる多変量解析の解説書は,あまた出版されています.回帰分析はlm()関数を使えば簡単に実行できます.More ビッグデータという言葉に象徴されるように,データからの知識抽出技術が注目を集めています.本書はこの技術の基礎の基礎である多変量解析技術の中から回帰分析を解説しています.理論だけでなく,Rを使って実際にデータ処理を体験できるようにしています.また,単なるRのノウハウ書としないために,理論展開に沿ってデータ解析を段階を踏んで体験できるように工夫しています. Rによる多変量解析の解説書は,あまた出版されています.回帰分析はlm()関数を使えば簡単に実行できます.多くの本がこのlm()関数の使い方を解説しています.本書の特徴は,lm()関数の背景にある基礎理論を解説し,その展開に沿ってRによる演習を段階的に組んでいる点にあります. 目次は以下の通りです. 1.

はじめに 2.単純回帰分析  2.1 基礎理論  2.2 Rによる計算  2.3 行列による表現  2.4 Rによる行列計算  2.5 Rの組み込み関数(lm())による計算  2.6 相関係数  2.7 決定係数  2.8 Rによる相関係数,決定係数の計算 3.多重回帰分析  3.1 基礎理論(2変数の場合)  3.2 Rによる計算  3.3 行列による表現(m変数の場合)  3.



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