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理論と経営データでわかる
使える!多変量解析

定価(税込)  3,024円

著者
サイズ A5判
ページ数 256頁
ISBNコード 978-4-526-06375-6
コード C3034
発行月 2009年12月
ジャンル コンピュータ・情報

内容

本書は特定の統計ソフトの“操作マニュアル”ではなく、多変量解析の分析方法の理論・特徴を理解した上で、多変量解析の手法を現場で使いこなせるように難しい数式を使わずに解説している。特に、新しい多変量解析(※)の手法を実際のデータの分析事例の詳細な展開とともに学習することができる。多変量解析の基本から実践まで、本当に使いこなすための一冊。

※CART分析/ロジスティック回帰分析/ニュートラルネットワーク分析/共分散構造分析/分割型クラスター分析

清水功次  著者プロフィール

949年生まれ
埼玉大学大学院経済科学研究科修士課程修了
経済産業大臣登録中小企業診断士
[著書]
・マーケティングのための多変量解析,産能大出版

目次

まえがき

1. 多変量解析の概要 
 1.1 多変量解析とはどのような手法か  

2. 多変量解析の考え方と本質 
 2.1 多変量解析は多次元の空間を科学  
 2.2 多変量解析は異なる要因を組み合わせて評価  
 2.3 多変量解析がうまくいかない原因  
 2.4 多変量解析を上手に行うコツ  
 2.5 従来からある代表的な多変量解析の手法の概略説明  

3. 探索的データ解析等 
 3.1 探索的データ解析とは  
 3.2 ヒストグラムと幹葉図によるデータ分布の検討  
 3.3 箱ヒゲ図によるデータ分布の検討  
 3.4 Q―Qプロットによる正規分布の検討  
 3.5 マハラノビスの汎の距離およびスミルノフ・グラブスによる異常値サンプルの除去  
 3.6 例1:探索的データ解析などによるコンビニエンス・ストアの通行量および倒産サンプルの分析  

4. CART分析 
 4.1 CART分析の概要  
 4.2 CART分析モデルの体系 
 4.3 CART分析の樹木図  
 4.4 CART分析の判別2進木による2分岐の理論  
 4.5 ジニの分散と不平等の測定  
 4.6 例2:CARTによるコンビニエンス・ストアの不振店・優良店の原因の分析  

5. ロジスティック回帰分析 
 5.1 ロジスティック回帰分析の概要  
 5.2 判別分析とロジスティック回帰分析  
 5.3 ロジスティック回帰分析とは  
 5.4 ロジスティック曲線  
 5.5 ロジスティック回帰モデルの原理  
 5.6 ロジスティック回帰モデルの説明変数の選択評価  
 5.7 χ2検定による回帰係数の検証  
 5.8 ワールド検定によるロジスティック回帰モデルの評価  
 5.9 ロジスティック回帰モデルの適合度の評価  
 5.10 オッズ比による説明変数の評価  
 5.11 残差分析  
 5.12 テコ比の活用  
 5.13 例3:ロジスティック回帰による倒産の分析  

6. ニューラルネットワークによる予測 
 6.1 ニューラルネットワークの概要  
 6.2 ニューラルネットワークの処理  
 6.3 ニューラルネットワークのメカニズム  
 6.4 ニューラルネットワークで使用する関数  
 6.5 例4:ニューラルネットワークによる倒産の予測  

7. 共分散構造分析 
 7.1 共分散構造分析の概要 
 7.2 パス解析モデルと多重指標モデル  
 7.3 共分散構造分析モデルの作成手順  
 7.4 共分散構造分析で使用する変量 
 7.5 多重指標モデル  
 7.6 識別性  
 7.7 平均を考慮する共分散構造分析  
 7.8 パラメータとは  
 7.9 最尤推定法  
 7.10 モデルの評価  
 7.11 χ2適合度の検定  
 7.12 適合度の指標  
 7.13 モデルの比較  
 7.14 モデルの部分評価  
 7.15 共分散構造分析の最適なモデル  
 7.16 例5:共分散構造によるミニ・スーパーの品揃えと日販(平均)との関係分析  

8. 分割型クラスター分析 
 8.1 クラスター分析の方法 
 8.2 階層的な方法と非階層的な方法  
 8.3 分割型クラスター分析  
 8.4 分割型クラスター分析の準備  
 8.5 分割型クラスター分析の理論  
 8.6 変数選択におけるF値の判定  
 8.7 例題:分割型クラスター分析の計算原理  
 8.8 例6:分割型クラスターによる衣料品店に来店する顧客の商圏分析 

参考文献  

索引  

はじめに

 一般的に多変量解析は,難しく,理解するのが大変であるとの声をよく聞く。本書では,このような声に応じて,新しい多変量解析の考え方などの高度な理論を,難しい数式を使わずに,分かりやすく,やさしく説明するように工夫したものであり,例データの分析にかかわる新しい多変量解析の手法を解説している。
 すなわち,多変量解析の理論を分かりやすい,やさしい説明と,例データの分析を融合させた構成内容になっており,多変量解析を初めて勉強する人も,説明書つきのチャート図と例データの分析により,その体系を一目瞭然と理解できるようになっている。
 本書の内容で,新しく話題性のある多変量解析のテーマは,次のようになっている。
 ①多変量解析の事前準備であり,探索的データ解析である箱ヒゲ図や幹葉図,Q―Qプロットによる正規性の検定,また,スミルノフ・グラブスの検定,マハラノビスの汎の距離による異常値のサンプルの除去についても触れている。
 ②相関を扱わないデータマイニングの手法であるCART分析について
 ③予測確率および説明変数の選択ができるロジスティック回帰分析について
 ④非線形が扱えるニューラルネットワーク分析について
 ⑤選択された各変量間の因果関係をつかめる共分散構造分析について
 ⑥非階層型クラスターである分割型クラスター分析について
 ここでは,新しい多変量解析の手法により,例1~例6を取り上げ,新しい多変量解析の手法により,その分析から問題点と解決策を提起しようとするものである。
 ①例1:探索的データ解析等によるコンビニエンス・ストアの通行量,および倒産サンプルの分析
 ②例2:CARTによるコンビニエンス・ストアの不振店,優良店の原因の分析
 ③例3:ロジスティック回帰による倒産の分析
 ④例4:ニューラルネットワークによる倒産の予測
 ⑤例5:共分散構造によるミニスーパーの品揃えと日販(平均)との関係分析
 ⑥例6:分割型クラスターによる衣料品店に来店する顧客の商圏分析
 本書の作成に当たっては,巻末の諸先生方の文献を参考にしました。
 なお,分析に使用したデータは,すべて本文に掲載し,日刊工業新聞社のホームページ(http://pub.nikkan.co.jp/tahennryou/tahennryou.html,圧縮解除パスワード:nikkan06375)からダウンロードして使用できます。

 2009年11月 清水功次

 

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