『JMPによるデータ分析〜統計の基礎から多変量解析まで』
内田治・平野綾子 著

目　次

はじめに

第1章	JMP入門
§1　統計の用語――統計解析の基本となる言葉 
　　　1-1　データの種類
　　　1-2　変数
§2　JMPの使い方――JMPの基本的な機能と操作 
　　　2-1　JMPの概要
　　　2-2　データの入力方法
§3　JMPとExcel ―― JMPとExcelを組み合わせた効率的な活用
　　　3-1　Excel によるデータの入力
　　　3-2　Excel アドインの活用

第2章	１変量の解析
§1　数量データの要約とグラフ化――中心とばらつきを見る
　　　1-1　数量データのまとめ方
　　　1-2　データの層別
§2　カテゴリデータの要約とグラフ化――集計して割合を見る
　　　2-1　名義尺度のまとめ方
　　　2-2　順序尺度のまとめ方

第3章	2変量の解析
§1　２種類の数量データの解析――対になったデータの関係を見る
　　　1-1　関係の把握
　　　1-2　連続尺度と連続尺度の関係
§2　２種類のカテゴリデータの解析――組み合わせて割合を見る
　　　2-1　名義尺度と名義尺度の関係
　　　2-2　順序尺度と順序尺度の関係
　　　2-3　名義尺度と順序尺度の関係
§3　数量データとカテゴリデータの解析――数量とカテゴリを組み合わせる
　　　3-1　名義尺度と連続尺度の関係（連続尺度が目的変数のとき）
　　　3-2　連続尺度と名義尺度の関係（名義尺度が目的変数のとき）

第4章	多変量の解析
§1　多変量の相関――多くの変数同士の関係を見る
　　　1-1　数値的解析
　　　1-2　視覚的解析
§2　主成分分析――多くの変数を統合する
　　　2-1　主成分分析の概要
　　　2-2　主成分分析の実際
§3　対応分析――カテゴリ同士の関係を視覚化する
　　　3-1　クロス集計表の対応分析
　　　3-2　01型データ表の対応分析

第5章	回帰分析
§1　単回帰分析――２つの変数の関係を式と直線で表す
　　　1-1　単回帰分析の実際
　　　1-2　単回帰分析における区間推定
§2　重回帰分析――１つの変数の値を複数の変数で予測する
　　　2-1　重回帰分析の実際
　　　2-2　重回帰分析における変数選択
2-3　多重共線性
§3　ロジスティック回帰分析――１つの変数のカテゴリを別の変数で判別する
　　　3-1　ロジスティック回帰分析の実際
　　　3-2　ロジスティック回帰分析における変数選択

第6章	仮説検定
§1　検定の概要――検定の目的と用途を理解する
　　　1-1　仮説検定の考え方
　　　1-2　仮説検定の進め方
§2　検定の実際――検定手法を用いた解析を実践する
　　　2-1　２つの平均値の違いに関する検定
　　　2-2　対応のある平均値の違いに関する検定
　　　2-3　２つの割合の違いに関する検定
　　　2-4　順序尺度に関する検定

付　録	データマイニングの手法
　1　　決定木
　　　1-1　回帰木
　　　1-2　分類木
　2　　ニューラルネットワーク
　　　2-1　ニューラルネットワークによる予測
　　　2-2　ニューラルネットワークによる予測

参考文献
索引