多変量解析の手法別解説

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多変量解析の手法を多数搭載した、Excel のアドインソフト。

＜主な搭載手法＞

加重移動平均、月別平均法、EPA法、相関係数、タイムラグ相関

回帰分析（傾向線の当てはめ）、重回帰分析

数量化1類、拡張型数量化1類、新型予測モデル式

多変量解析とは何か。多変量解析の活用法・結果の見方を学びます。因果関係、予測、、ポジショニング、グルーピングを把握するために、どのような多変量解析を適用し、活用するかを学びます。

最新書籍情報

一から統計学を学ばなくても最適な統計手法の手がかりがみつかる内容となっています。使える場面が最初に表記しているので、どの統計手法を使ってよいかわからない方には、非常に便利です。

本書は主に主成分分析,因子分析,数量化 3 類,コレスポンデンス分析,クラスター分析,共分散構造分析について解説しています。Excelを使って実習することにより、因子分析、数量化3類について理解することができます。

多変量解析を行う目的としては、大きく分けて「予測」と「要約」の2つがあります。本書では、「予測」の解析に焦点を当てて解説します。計算・解釈の方法を、Excelアドインソフトウェアを活用して詳細かつ実践的に説明していきます。

本書は主にロジスティック回帰分析,数量化2類,拡張型数量化2類,カプランマイヤー法とCox 比例ハザードモデル, 時系列分析について解説しています。Excelを使って実習することにより、計算が難しいロジスティック回帰分析や生存時間解析などを理解することができます。

本書は「予測」というテーマにフォーカスして書きました。予測について相談の多かった以下の5つのテーマに対して回答した本といえます。