JMPによる多変量データ活用術【2訂版】 廣野元久（リコー）・林 俊克（資生堂） 共著 A5・350頁・定価（本体2,900円＋税） ISBN978-4-303-73434-3 初版2008年9月発行 ★ JMP V7対応

	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です。ただし、単なるJMPの操作マニュアルではないし、すぐわかる―わかった気になる―お話し入門書でもありません。もちろん、高邁な数理統計書でもありません。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、著者らのノウハウを公開したレシピを目指しています。この意味で、書名を『JMPによる多変量データ活用術』としました。つまり、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執筆しました。このため、以下の3点を原則に、例題を用意しました。読者のみなさんは、提供された例題についてJMPを使って、著者ら以上の分析品質に挑戦してほしいと思います。 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のホームページからダウンロードできます。 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を提供することを心がけました。 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に心がけました。 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、本書の例題や演習問題により、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。なお、この2訂版では、機能が追加されたJMP V7（バージョン7）に対応するために改訂を行っています。（「はじめに」より）
	目　次
	1章　データ分析とJMP 　　　　［1.1］データの見かた・考えかた 　　　　［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 　　　　［2.1］モニタリングの手順 　　　　［2.2］1変量の分布 　　　　［2.3］2変量の関係(1)―共に量的変量の場合 　　　　［2.4］2変量の関係(2)―共に質的変量の場合 　　　　［2.5］2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変量による主成分分析 　　　　［3.2］3変量による主成分分析 　　　　［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変量の判別分析 　　　　［6.2］多変量の判別分析 　　　　［6.3］判別分析の活用指針 　　　　［6.4］判別問題の実際 　　　　［6.5］高度な手法(ロジット分析) 7章　パーティション(RP) 　　　　［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］パーティショニングの活用指針 　　　　［7.4］パーティショニングの実際 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

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