JMPによる多変量データ活用術 【3訂版】
JMPというソフトウエアを使って多変量データをどのように料理するか、著者のノウハウを公開したレシピ。科学的アプローチに基づいた多変量データの活用術を読者に身につけてもらうことを目的としている。サンプルデータを用いた豊富な実例により、実際に試しながら理解できる。10年ぶりの改訂。
※サンプルデータはこちらから
書籍データ
| 発行年月 | 2018年8月 |
| 判型 | A5 |
| ページ数 | 332ページ |
| 定価 | 3,190円（税込） |
| ISBNコード | 978-4-303-73435-0 |
概要
本書は、JMPを使ったデータ分析、とくに多変量データ分析を学ぶ人を対象とした活用書の3訂版です。今日の人工知能やデータアナリティックの熱烈なブームにも対応したJMPのバージョンアップにより、メニューやコマンドだけでなく、出力が大幅にパワーアップしました。多変量データ解析はソフトウェアなしには話が進みません。宿命とはいえ、ソフトウェアの進化と共に本の内容もそれに合わせる必要があります。もはや2訂版ではJMPの進化に対応できなくなり、10年ぶりに改訂を行いました。基本コンセプトは初版のまま、JMPというソフトウェアを使って、多変量データをどのように料理するか、著者のノウハウが満載のレシピになっています。この意味で、書名は変わらず『JMPによる多変量データ活用術』です。3訂版でも、科学的アプローチに基づいた多変量データの活用術を読者が身につけることを目的にしています。旧版と変わらず、以下の3点を原則に、例題を用意しています。読者のみなさんは、提供された例題についてJMPを使って、著者以上の分析品質に挑戦してほしいと思います。
1. 分析に使うデータは、JMPのデータファイルとして読者に提供します。具体的には、JMPと海文堂出版のホームページからダウンロードできます。
2. 例題の1つ1つの値は加工したもので、真実の値ではないかも知れませんが、日常のテーマに対して意味のあるデータの提供を心がけました。
3. 通り一遍の分析の危険性を指摘し、応用力がつくデータ分析を紹介するよう心がけました。
JMPを持っていない読者でも、JMPのホームページにアクセスして、JMPデモ版を利用すれば、JMPユーザと同様に、本書の例題や練習問題により、多変量データ分析の醍醐味を体験できます。ぜひJMPデモ版と共に本書を活用してください。（「はじめに」より抜粋）
目次
1章 データ分析とJMP
1.1 データの見方・考え方
1.2 JMPの分析メニュー
1.3 データ分析の活用指針
1.4 データと測定の尺度
2章 モニタリング―データの可視化によるデータの性質の評価
2.1 モニタリングの手順
2.2 一変量の分布
2.3 二変量の関係（1）―共に量的変数の場合
2.4 二変量の関係（2）―共に質的変数の場合
2.5 二変量の関係（3）―量質混合の場合
2.6 多変量の関係
3章 主成分分析（PCA）
3.1 2変数による主成分分析
3.2 3変数による主成分分析
3.3 主成分分析の活用指針
3.4 主成分分析の実際
3.5 適用上の問題
4章 対応分析（CA）
4.1 クロス集計表から対応分析へ
4.2 対応分析の活用指針
4.3 対応分析の実際
5章 クラスター分析（CLUST）
5.1 1次元のクラスター分析
5.2 クラスター分析の活用指針
5.3 クラスター分析の実際
5.4 高度な手法（正規混合分布法と自己組織化マップ）
6章 判別分析（DISC）
6.1 2変数の判別分析
6.2 多変量の判別分析
6.3 判別分析の活用指針
6.4 判別分析の実際
6.5 高度な手法（ロジット分析）
7章 パーティション（RP）―決定分析
7.1 いろいろな分類アルゴリズム
7.2 JMPによるパーティショニング
7.3 パーティションの活用指針
7.4 パーティションの実際
8章 重回帰分析（MRA）
8.1 重回帰分析と線形結合
8.2 回帰診断
8.3 重回帰モデルによる予測
8.4 重回帰分析の活用指針
8.5 重回帰分析の実際
8.6 高度な手法（コンジョイント分析）
9章 グラフィカルモデリング（GM）
9.1 偏相関、疑似相関に関する基礎知識
9.2 グラフィカルモデリングとは
9.3 グラフィカルモデリングの実際
プロフィール
廣野 元久（ひろの もとひさ）
株式会社リコーNA事業部SF事業センタ所長を経て
現在、事業開発本部事業統括室シニアマネジャー
東京理科大学工学部経営工学科非常勤講師（1997～1998）
慶応義塾大学総合政策学部非常勤講師（2000～2004）
【著書】
目からうろこの統計学（日科技連出版社）
グラフィカルモデリングの実際（共著：日科技連出版社）
多変量解析実例ハンドブック（共著：朝倉書店）
SEM因果分析入門（共著：日科技連出版社）
アンスコム的な数値例で学ぶ統計的方法23講（共著：日科技連出版社）