ビジネスへの統計モデルアプローチ

複雑かつ大規模なビジネス現象の分析に必要な統計モデルの構築の手法を解説。

複雑かつ大規模なビジネス現象の分析に必要な統計モデルをいかに構築したらよいかを平易に解説。

目次

１　データとそのファイル
　１．１　データの分類
　１．２　解析用データの作成例
　１．３　記述統計－データのプロファイルを眺める
　１．４　量的データの位置・バラツキ・形状を定量的に測定する
　１．５　変量の品質問題
２．統計モデルの要素－登場人物・シナリオ・アドリブ
　２．１　統計モデルとは何か
　２．２　変量の役回りと表現
　２．３　基本的シナリオとしての線形モデル
　２．４　統計モデルアプローチのプロセス
３．芝居をプロデュースする－統計モデルのプランニング
　３．１　芝居の目的と配役の検討－勧善懲悪ドラマと推理ドラマ
　３．２　構造モデルのデザイン
４．統計的構造モデリングの実際
　４．１　簡単な正規線形モデルのデータへの当てはめ
　４．２　重回帰モデルの当てはめ
　４．３　入力変量が質的変量の場合の線形モデル当てはめ
　４．４　多項式モデルの当てはめ
５．一般化線形モデル
　５．１　一般化線形モデルの特徴
　５．２　モデルの推定と特徴
　５．３　ロジスティック線形モデルの当てはめ例
６．概念を測る－測定モデルのデザイン
　６．１　測定モデルとは何か
　６．２　そもそも概念とは何か
　６．３　概念の計測－用語学から統計学へ
　６．４　測定モデルによる計測
　６．５　測定モデルの妥当性
　６．６　Ｒによる測定モデル当てはめ（１因子モデル）
７．おわりに－さらに精進したい方のために
索引

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