◎偏回帰係数を素朴に解釈するのは誤りです。 重回帰分析は統計分析の過程で最も使われる基本的な統計モデルの一つ。しかし誤りも多く、ことに偏回帰係数を素朴に解釈する誤用が目につく。この問題の解決策として、本書では「予測変数を直交化」する重回帰分析を紹介。これは、重回帰分析の応用のすべてに代用することはできないが、予測変数を多数扱う分析には大変有効な手段となる。実際の殺人事件における基準変数「死刑判断」とそれを説明する7 つの予測変数を扱った分析例を紹介。読者によるRを使った検証を可能とした。 本書で取り扱っているデータ・スクリプトダウンロードはこちら <DL02269.zip> ◎このデータを他の出版物・Webサイトなどに転載するには著作者の許可が必要です。 また,このデータを用いてソフトウエアから得られた成果についても同様です。
はじめに 第1章 死刑判断に関する調査 第2章 データの基礎的要約と回帰分析 第3章 予測変数が2つの重回帰モデルとその解釈 第4章 数量化I類 第5章 直交表を使った分析 第6章 Rによる実装 第7章 偏回帰係数の集団差の分析 第8章 偏回帰係数の個人内差の分析 第9章 交差検証 第10章 応用例紹介 あとがき