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目次

第1章 ことはじめ

  1.1 回帰分析をはじめる前に

  1.2 尺度の水準

  1.3 ヒストグラムと平均

  1.4 分散・標準偏差・その他の代表値と散布度

  1.5 散布図・共分散・相関

  1.6 正規分布

  1.7 確率変数と期待値(その1)

  1.8 確率変数と期待値(その2)

  1.9 付録

第2章 単回帰分析

  2.1 単回帰分析とは…30名分のピアソンデータ

  2.2 単回帰モデルと単回帰式

  2.3 切片と回帰係数の算出

  2.4 平方和の分解

  2.5 予測精度の評価

  2.6 回帰係数の検定

  2.7 信頼区間

  2.8 基準変数の予測区間

  2.9 アンスコムの数値例

第3章 変数間の関係性を考慮した単回帰直線の当てはめ

  3.1 分散不均一・曲線相関

  3.2 標準化残差と残差分析

  3.3 分散安定化変換

  3.4 直線への変換

  3.5 Box-Cox変換

  3.6 打ち切りデータの回帰分析

  3.7 原点を通る回帰直線

  3.8 付録

第4章 予測変数が2つの場合の回帰分析

  4.1 予測変数が2つの回帰式

  4.2 切片と偏回帰係数の算出

  4.3 重相関係数・決定係数

  4.4 偏回帰係数の検定

  4.5 偏回帰係数の信頼区間

  4.6 擬似相関・偏相関・部分相関

  4.7 間接効果

  4.8 係数の解釈

  4.9 回帰と因果の相違

第5章 重回帰分析(その1)

  5.1 多変量データと相関行列

  5.2 回帰式と回帰係数の推定

  5.3 誤差分散の推定

  5.4 重相関係数・決定係数

  5.5 全体の検定,個別の検定

  5.6 信頼区間と予測区間

  5.7 残差分析

  5.8 偏回帰プロット

  5.9 てこ比

第6章 重回帰分析(その2)

  6.1 平方和の分解

  6.2 変数選択

  6.3 階層的重回帰分析

  6.4 ダミー変数を利用した回帰分析

  6.5 予測変数が直交する回帰分析

  6.6 共分散分析

  6.7 適用上の注意

  6.8 付録

第7章 ロジスティック回帰分析

  7.1 基準変数が2値の回帰分析

  7.2 ロジスティック回帰モデルの図的理解

  7.3 ロジスティック回帰モデルによるハナニラの分析

  7.4 予測変数が2つの場合のロジスティック回帰モデル

  7.5 回帰係数の解釈

  7.6 ロジスティック回帰モデルの推定

  7.7 変数選択

  7.8 多項ロジットモデル

  7.9 付録

第8章 ポアソン回帰分析

  8.1 計数データのための確率モデル

  8.2 ポアソン回帰モデル

  8.3 結果の解釈

  8.4 モデル評価

  8.5 過分散への対処

  8.6 付録

第9章 階層線形モデル

  9.1 階層線形モデルとは

  9.2 最小モデル

  9.3 単回帰式のランダム切片・係数モデル

  9.4 重回帰の場合のランダム切片・係数モデル

  9.5 傾きを基準変数とするモデル

  9.6 付録

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