統計ソフトR による 多次元データ処理入門・目次


　第１章　多次元データとは　　　(６ページ)

　第２章　仮説検定　　(８２ページ)

２・１　２群検定（対応のある場合）
　２・１・１　平均値の差の検定
　２・１・２　符号検定
　２・１・３　ウィルコクソンの符号順位検定
２・２　２群検定（対応のない場合）
　２・２・１　マン･ホイットニーの U 検定
　２・２・２　ブルンナー・ムンツェル検定
２・３　多群検定
　２・３・１　クラスカル・ウォリス検定
　２・３・２　フリードマン検定
　２・３・３　多重比較
２・４　検定結果の評価
　２・４・１　効果量
　２・４・２　検定力と検定力分析

　第３章　分散分析　　　(９３ページ)

３・１　一元配置分散分析
　３・１・１　対応がない場合
　３・１・２　対応がある場合
３・２　二元配置分散分析
　３・２・１　繰り返しのない場合
　３・２・２　繰り返しのある場合（対応なし）
　３・２・３　繰り返しのある場合（ 1要因対応あり）
　３・２・４　繰り返しのある場合（ 2要因対応あり）
３・３　三元配置分散分析
　３・３・１　繰り返しのない場合
　３・３・２　繰り返しのある場合
３・４　多重比較
　３・４・１　一元配置分散分析の場合
　３・４・２　二元配置分散分析の場合
　３・４・３　三元配置分散分析の場合

　第４章　主成分分析 　　　(６３ページ)

４・１　固有値分解と特異値分解
　４・１・１　固有値，固有ベクトルと固有値分解
　４・１・２　特異値，特異ベクトルと特異値分解
４・２　主成分分析
　４・２・１　主成分と寄与率の計算
　４・２・２　主成分得点の計算
　４・２・３　標準化されたデータの PCA
　４・２・４　特異値分解（SVD）を用いた PCA
　４・２・５　PCAの適用例
　４・２・６　R の関数による PCA
４・３　高次特異値分解
　４・３・１　パッケージ rTensor のインストール
　４・３・２　テンソルの表記と生成
　４・３・３　テンソルの行列展開
　４・３・４　n-モード積
　４・３・５　高次特異値分解（HOSVD）とその計算
４・４　多次元主成分分析
　４・４・１　主成分と寄与率の計算
　４・４・２　主成分得点の計算
　４・４・３　MPCAの適用例

参考文献

索 引