【2023年】「重回帰分析」のおすすめ 本 43選!人気ランキング

この記事では、「重回帰分析」のおすすめ 本 をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
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目次
  1. 多変量解析法入門 (ライブラリ新数学大系)
  2. マンガでわかる統計学 回帰分析編
  3. カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学)
  4. 多変量解析入門――線形から非線形へ
  5. パワークエリも関数もぜんぶ使う! Excelでできるデータの収集・整形・加工を極めるための本
  6. まずはこの一冊から意味がわかる多変量解析 (BERET SCIENCE)
  7. 統計ソフト「R」超入門 実例で学ぶ初めてのデータ解析 (ブルーバックス)
  8. RとRコマンダーではじめる多変量解析
  9. はじめてのR: ごく初歩の操作から統計解析の導入まで
  10. 史上最強図解 これならわかる!ベイズ統計学
他33件
No.4
77
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No.6
75

データ解析に必要な基本技術、多変量解析では、どう分析して何が得られるのか。その意味を理解できるよう図版とともに詳しく解説。 あらゆるものがデジタルデータとして整理できるようになり、統計学の重要性が急速に再認識されてきています。科学、ビジネス、学問、スポーツなど、様々な分野において、データの解析は非常に重要な意味を持ちます。そこで必要な“基本的技術”となっているのが「多変量解析」です。本書では、その概略をしっかりつかみ、さらに、どう分析して何が得られるのか、多変量解析のソフトの中では何が行なわれているのか、その意味を理解できるよう、図版を駆使しながら詳しく丁寧に解説していきます。 第1章 多変量解析のマップ 第2章 統計・確率の準備 第3章 相関分析 第4章 回帰分析 第5章 判別分析 第6章 主成分分析 第7章 因子分析 第8章 数量化分析 第9章 数学的準備

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No.7
75

世界標準の統計処理ソフト「R」を使ってみよう!具体例にそって動かしながら、「R」の使い方と統計解析の基礎をまとめて習得できる 統計学者によって開発された「R」は、データ解析のスタンダードになりつつあります。本書では補助ソフト「Rコマンダー」を用いた、コマンド入力のいらない解析の方法を紹介します。データの特徴の把握から、2変数間の相関の解析、回帰分析による最適なモデルの選択まで、実際のデータ解析の流れを体験することで、操作方法と統計の考え方が理解できる、初めての人に最適な一冊です。 世界標準の統計ソフト「R」を使ってみよう! 統計学者によって開発された「R」は、データ解析のスタンダードになりつつあります。本書では補助ソフト「Rコマンダー」を用いた、コマンド入力のいらない解析の方法を紹介します。データの特徴の把握から、2変数間の相関の解析、回帰分析による最適なモデルの選択まで、実際のデータ解析の流れを体験することで、操作方法と統計の考え方が理解できる、初めての人に最適な一冊です。 本書では、特設サイトからダウンロードできるサンプルデータを使用して実際のデータ解析を体験します。 記載された手順にそってソフトを動かすことで、散布図や棒グラフ・円グラフを描いて視覚的にデータの特徴をつかむ統計解析の初歩から、重回帰分析やロジスティック回帰分析といった高度な分析まで、スピーディーに学習することができます。また、実際のデータを「R」で解析しやすい形式にして取り込む方法もしっかり解説しています。  【目次】   第1章「R」ってなに?   第2章 Rを使うための準備   第3章 Rコマンダーを使ってみよう   第4章 データ解析を始める前に   第5章 データの特徴を探る   第6章 変数間の関係を探る   第7章 平均に関する推定と検定   第8章 分散に関する検定   第9章 分散分析   第10章 回帰分析   第11章 比率に関する推定と検定   第12章 ロジスティック回帰分析   第13章 データセットの準備    第14章 変数およびデータの管理  付録   Rマークダウン機能について   有用な演算子一覧表   有用な関数一覧表   統計用語集 第1章「R」ってなに? 第2章 Rを使うための準備 第3章 Rコマンダーを使ってみよう 第4章 データ解析を始める前に 第5章 データの特徴を探る 第6章 変数間の関係を探る 第7章 平均に関する推定と検定 第8章 分散に関する検定 第9章 分散分析 第10章 回帰分析 第11章 比率に関する推定と検定 第12章 ロジスティック回帰分析 第13章 データセットの準備  第14章 変数およびデータの管理 付録  Rマークダウン機能について  有用な演算子一覧表  有用な関数一覧表  統計用語集

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No.8
69

R Commander(Rコマンダー)と呼ばれるGUIでの利用を可能とするパッケージを用いると、フリーソフトウェアRでメニューやアイコンを利用して様々な統計手法を実践することができる。本書では、できる限りRコマンダーを用いて多変量解析を行う方法を解説している。まず例題を提示し、操作の手順、得られる出力、その意味を1つひとつ解説。また、初学者にもわかるように、その背景にある統計理論の基礎についてもバランスよく概説している。 第1章 問題解決と多変量解析 第2章 単回帰分析 第3章 重回帰分析 第4章 主成分分析 第5章 2値・多値データの回帰、ツリーモデル 第6章 その他の手法 付録

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No.9
66

多機能でありながら無料で使える統計解析ソフト「R」。その利便性からもRによるデータ処理がますます広がっている。一方,統計学の入門的知識があっても,このソフトに敷居の高さを感じる人は少なくない。はじめてRに触れる初学者対象に,Rを使っての統計解析の最初の一歩を踏み出すための説明をコンパクトにまとめた。 はじめに 1章 Rのインストール 2章 R Consoleにおける簡単な計算と統計解析  2-1 2章で学ぶこと  2-2 簡単な計算  2-3 簡単な統計解析  2-4 データの型  2-5 Rで困ったとき  2-6 2章で学んだこと 3章 データファイルの読み込み・Rエディタの利用  3-1 3章で学ぶこと  3-2 データファイルの作成  3-3 データファイルの読み込み  3-4 Rエディタの利用  3-5 3章で学んだこと 4章 記述統計  4-1 4章で学ぶこと  4-2 データファイルの作成  4-3 データの図表化    4-3-1 ヒストグラム    4-3-2 散布図    4-3-3 度数分布表・棒グラフ・クロス集計表  4-4 基本統計量の算出    4-4-1 基本統計量の算出    4-4-2 属性別算出  4-5 相関係数の算出    4-5-1 共分散    4-5-2 相関係数    4-5-3 属性別算出  4-6 欠損値のあるデータの処理    4-6-1 欠損値のあるデータの作成    4-6-2 欠損値のあるデータからの平均値の算出    4-6-3 欠損値のあるデータからの相関係数の算出  4-7 4章で学んだこと 5章 相関係数の検定・t検定・カイ2乗検定  5-1 5章で学ぶこと  5-2 相関係数の検定  5-3 対応のない場合のt検定  5-4 対応のある場合のt検定  5-5 カイ2乗検定  5-6 5章で学んだこと 6章 分散分析  6-1 6章で学ぶこと  6-2 1要因分散分析(対応なし)  6-3 1要因分散分析(対応あり)  6-4 1要因分散分析(対応あり)~データの並べ替えを伴う場合  6-5 2要因分散分析(2要因とも対応なし)  6-6 2要因分散分析(2要因とも対応あり)  6-7 2要因分散分析(2要因とも対応あり)~データの並べ替えを伴う場合  6-8 2要因分散分析(混合計画)  6-9 2要因分散分析(混合計画)~データの並べ替えを伴う場合  6-10 アンバランスデザインの分散分析  6-11 6章で学んだこと 引用文献 索引(事項/関数) おわりに

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No.10
66
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No.13
65
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線形回帰分析を学んでそこから一般化線形回帰モデル、ベイズと拡張していく上で非常にオススメな本。初学者には少々難解な部分もあるが、統計学を学ぶ上で必ずどこかで読んで欲しい書籍。学生の時に読んだが、これを読むことでこれまで学んできた内容が整理され頭がクリアになった記憶がある。統計学を語るなら絶対読んで欲しい非常におすすめの書籍。
No.14
65

人文・社会科学の統計学 (基礎統計学)

東京大学教養学部統計学教室
東京大学出版会

現代社会においては,さまざまなデータを正しく扱うことが全てに優先する.本書は,われわれの生活や社会と直接・間接にかかわりをもつ分野で用いられている統計的方法の基礎から応用までを,具体例に即して分かりやすく解説する. 第1章 統計学とデータ(高橋伸夫) 第2章 データの分析(竹村彰通) 第3章 標本調査法(竹村彰通) 第4章 統計調査と経済統計(廣松 毅) 第5章 地域統計(中井検裕) 第6章 経済分析における回帰分析(縄田和満・松原 望) 第7章 経済時系列データの分析(国友直人) 第8章 社会調査(盛山和夫) 第9章 社会移動データの分析手法(盛山和夫) 第10章 要因探究の方法(盛山和夫) 第11章 心理測定データの解析(渡部 洋) 第12章 テスト理論(渡部 洋) 第13章 心理・教育データのための統計的方法(渡部 洋)

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No.16
65
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No.22
64

Rの強力なグラフィックスパッケージ、ggplot2を使ってグラフを作成するためのレシピ集の改訂版。 Rの強力なグラフィックスパッケージ、ggplot2を使ってグラフを作成するためのレシピ集の待望の改訂版です。初版発刊から6年、ggplot2自体をはじめ、R言語や関連パッケージ、ツールのアップデートにしたがって全面改訂しました。基本的なグラフだけでなく、複雑なグラフや地図の作成、さらにはこうしたグラフのきめ細かいカスタマイズ方法、効果的な表示方法、色の使い方、さらには文書用データへの変換方法まで、およそグラフに関するほとんどのことを網羅。実際の「やりたいこと」に応じた解決法を提示。描きたいグラフがすぐに描ける、実用的な一冊です。

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No.25
64
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No.27
64

個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

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デジタルマーケティングとデータ分析について漫画で分かりやすく学べる。基本的な内容が網羅的に学べるのでデジタルマーケティング職についたばかりのビジネスパーソンや個人事業や中小企業でこれからデジタルに力を入れようとしている経営者にオススメ!
No.28
64

「統計を使わずに、Rを純粋にプログラミング言語として学ぼう」というコンセプトに基づいて書かれた本書は、統計学の難しい知識がなくてもプログラミングの経験があまりなくても、プログラミングを学んでみようという意欲さえあれば読める、画期的な書籍です。サイコロを作る、ゲームで遊べるトランプを作る、スロットマシンを作る、という3つの簡単なプロジェクトに取り組む過程で、Rのプログラミング統合環境、RStudioを活用して、楽しみながら効率的にRのプログラミングスキルを身に付けていきます。統計だけに使うのはもったいない、Rのプログラミング言語としての隠れた魅力と可能性と、さらにはデータサイエンスの基礎としてのデータ分析を紹介します。 1部 プロジェクト1:ウェイトをかけたサイコロ(基本中の基本 パッケージとヘルプページ) 2部 プロジェクト2:トランプ(Rのオブジェクト Rの記法 値の書き換え 環境) 3部 プロジェクト3:スロットマシン(プログラム S3 ループ スピード) 付録

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No.30
63
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No.32
63
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No.33
63
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No.34
63

本書ではExcelの機能「ソルバー」を活用し、さまざまな多変量解析を行う。「ソルバー」をフルに活用すれば、「分析ツール」だけではできないような多変量解析も、マクロ機能や高価な専用ソフトを使わずにExcelだけで可能である。「因果関係分析・予測手法編」では、方針や戦略を導いて締めくくる「終わりの言葉」のための手法に当たる単回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰分析、判別分析、数量化理論1類、数量化理論2類、正準相関分析、コンジョイント分析を網羅し、解説した。 第1章 多変量解析の概要 第2章 単回帰分析 第3章 重回帰分析 第4章 ロジスティック回帰分析 第5章 判別分析 第6章 数量化理論 第7章 正準相関分析 第8章 コンジョイント分析

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No.35
63

本書ではExcelの機能「ソルバー」を活用し、さまざまな多変量解析を行う。「ソルバー」をフルに活用すれば、「分析ツール」だけではできないような多変量解析も、マクロ機能や高価な専用ソフトを使わずにExcelだけで可能である。「ポジショニング編」では、仮説を発見し、手掛かりを見つけるために有効な「始めの言葉」のための手法に当たる主成分分析、因子分析、多次元尺度構成法、数量化理論3類、数量化理論4類、クラスター分析を網羅し、解説した。 第1章 多変量解析の概要 第2章 主成分分析 第3章 因子分析 第4章 多次元尺度構成法 第5章 数量化理論 第6章 クラスター分析

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No.36
63

ことはじめ 単回帰分析 変数間の関係性を考慮した単回帰直線の当てはめ 予測変数が2つの場合の回帰分析 重回帰分析 ロジスティック回帰分析 ポアソン回帰分析 階層線形モデル

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No.37
63

本書では、企業にかかわるさまざまな立場の人々がそれぞれのニーズを持って多変量解析を使い始めたという事実を踏まえ、特にこうした人々が状況に応じて、間違いなく縦横無尽に多変量解析を使いこなすことができるようなノウハウを身につけていくことを目指しています。その手法は、現在一般的によく知られ、また実務的にも多く利用されているものを中心に取り上げています。 1 多変量解析のための基礎知識 2 多変量解析の手法選択 3 重回帰分析-活用の勘どころ 4 主成分分析-活用の勘どころ 5 判別分析-活用の勘どころ 6 因子分析-活用の勘どころ 7 正準相関分析-活用の勘どころ 8 数量化理論1類-活用の勘どころ 9 数量化理論2類-活用の勘どころ 10 数量化理論3類-活用の勘どころ 11 分析手法を組み合わせてみよう 12 総まとめ

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No.38
63
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No.39
63

多変量解析入門

足立 堅一
篠原出版新社
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No.41
63

「なぜディープラーニングが形を区別できるのか」が見えてくる!Excelと対話しながらしくみを解き明かす画期的な超入門書!初めてのAI学習に最適!難しい数学計算はExcelに任せてディープラーニングのしくみを動かしながら理解できる! 1章 初めてのディープラーニング(畳み込みニューラルネットワークのしくみは簡単 AIとディープラーニング) 2章 Excelの確認とその応用(利用するExcel関数はたったの7個 Excelの参照形式 ほか) 3章 ニューロンモデル(神経細胞の働き 神経細胞の働きを数式表現 ほか) 4章 ニューラルネットワークのしくみ(読み物としてのニューラルネットワークのしくみ ニューラルネットワークが手書き文字を識別 ほか) 5章 畳み込みニューラルネットワークのしくみ(読み物としての畳み込み-ニューラルネットワークのしくみ 畳み込みニューラルネットワークが手書き数字を識別 ほか) 付録

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No.43
63

時系列分析の基本概念を中心に、各統計手法の基礎的な事項から実データによる予測事例までわかりやすく解説。Excelシート付。 豊富な事例から予測手法のノウハウを解説!  本書は、2006年発行当初から好評を博した『Excelで学ぶ時系列分析と予測』の内容を見直し、Excel2016/2013に対応して発行するものです。  第1部で時系列分析の基礎を解説し、時系列分析の手法の仲間である単回帰分析、重回帰分析、成長曲線、最近隣法、灰色理論の理論を解説します。  第2部では平均株価、売り上げ、需要予測、製品寿命予測等の身近なデータを使ってExcelで解析・予測します。時系列分析の基本概念である「トレンド」「周期変動」「不規則変動」「季節変動」を中心に、各統計手法の基礎的な事項から実データによる予測事例までわかりやすく解説していきます。 はじめに 第1部 時系列分析(解説編)1 第1章 時系列分析とは 第2章 単回帰分析 第3章 重回帰分析 第4章 成長曲線 第5章 従来の予測手法 第6章 最近隣法 第7章 灰色理論 第2部 具体的データによる予測事例 第8章 単回帰分析による予測 第9章 重回帰分析による予測. 第10章 成長曲線による予測 第11章 最近隣法による予測 第12章 灰色理論による予測 第13章 予測精度を上げるために あとがき―上田太一郎氏を偲んで―

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