Takaharu ARAKI

荒木　孝治
arakit@kansai-u.ac.jp

質問等は，荒木までメールでお願いします．その際，問題を再現できるデータファイルを添付するなど，できるだけ具体的にお願いします．

『RとRコマンダーではじめる多変量解析』サポート情報

ここでは，上記の本のサポート情報を掲載していきます．この本は日科技連大阪事務所が主催する「すぐに使える多変量解析コース」のテキストでもあります．

表紙デザインは久枝アリアさんの作品です．アリアさんは，３DCGを中心にした科学系イラストや幻想系イラストを得意とされています。次のHPに作品があります．

　　Alchemist ***** the digital art complex

　　http://maruyaki.bird.to/

●『RとRコマンダーではじめる多変量解析』日科技連出版，2007年10月1日

●補遺

　ページの制約のため、テキストでは触れることのできなかった内容を，補遺という形で収録していきます．また，Q＆Aもここに含めてゆきます．

　　　更新：2011-06-15　

●訂正

　　更新：2010-09-01

 

 

●RおよびRcmdr(Rコマンダー）のインストール

　2009年6月現在，Rのバージョンは2.9-0，Rcmdrのバージョンは1.4-10です．

RおよびRcmdr，その他のパッケージのインストール法については

　　　RおよびRコマンダー，プラグインのインストール

を参照してください．

 

●利用データ

　　多変量解析dataset.zip（2007-09-14）

　　　上記ファイルはShift-JISでエンコードしています．

　　Macの場合，エンコードの種類をUnicode(UTF-8)に変更した

　　次のファイルを利用してください．

　

　　多変量解析datasetMac.zip（2007-09-14）

　

●目次

　はじめに
　第1章 問題解決と多変量解析
　　 1.1 多変量解析法とは何か
　　 1.2 データのまとめ方
　　 1.3 例：紙幣データ
　第2章 単回帰分析
　　 2.1 適用例
　　 2.2 回帰分析とは
　　 2.3 最小2乗法
　　 2.4 当てはまりの良さ
　　 2.5 回帰に関する検定と推定
　　 2.6 例：製品粘度データ
　　 2.7 データに繰り返しがある場合の回帰
　　 2.8 より拡張された分析をめざして
　第3章 重回帰分析
　　 3.1 適用例
　　 3.2 重回帰モデル
　　 3.3 当てはまりの良さ
　　 3.4 回帰に関する検定と推定
　　 3.5 回帰診断
　　 3.6 変数選択
　　 3.7 説明変数に質的変数を含む回帰分析
　第4章 主成分分析
　　 4.1 適用例
　　 4.2 主成分分析とは
　　 4.3 主成分分析の応用
　第5章 2値・多値データの回帰、ツリーモデル
　　 5.1 適用例
　　 5.2 ロジスティック回帰分析
　　 5.3 多項ロジット分析
　　 5.4 ツリーモデル
　第6章 その他の手法
　　 6.1 判別分析
　　 6.2 クラスター分析

  　 6.3 対応分析
　付録A パッケージRcmdr
　　 A.1 R コマンダーのしくみ
　　 A.2 データのハンドリング
　　 A.3 分布
　付録B パッケージRcmdr.HH
　付録C Rcmdr およびRcmdr.HH のメニューツリー
　参考文献