資料詳細

目次

1.一般化線形モデル

  1.1 一般化線形モデルの概要

  1.2 指数分布族

  1.3 最尤推定

  1.4 仮説検定

  1.5 一般化線形モデルの例

2.線形モデル

  2.1 線形モデルと正規分布の仮定

  2.2 線形モデルの非ランダムな部分

  2.3 線形予測子の表記法

  2.4 パラメータの推定

  2.5 変数選択

  2.6 事例研究:スコットランド・ヒル・ランニング

3.2値データの解析

  3.1 2項分布

  3.2 ロジスティック回帰モデル

  3.3 パラメータの最尤推定

  3.4 逸脱度

  3.5 スパースデータ

  3.6 過分散

  3.7 外挿

  3.8 事例研究1:異文化感受性データ

  3.9 事例研究2:客船タイタニックの遭難データ

4.対数線形モデル

  4.1 ポアソン分布

  4.2 過分散

  4.3 漸近理論

  4.4 線形モデルと多項反応モデル

  4.5 多項反応モデル

  4.6 反応変数が多次元の場合

  4.7 擬似尤度

  4.8 事例研究1:衛星雄カブトガニ・データ

  4.9 事例研究2:国民医療費支出実態調査データ

5.ベイズ流一般化線形モデル

  5.1 ベイズ推論の基本的考え方

  5.2 マルコフ連鎖モンテカルロ法

  5.3 de Finettiの定理と交換可能性

  5.4 ベイズ推論vs.頻度論

  5.5 ベイズ流モデル検査

  5.6 ベイズ流線形モデル

  5.7 Rを用いたベイズ流線形モデルの解析例

  5.8 ベイズ流一般化線形モデル

6.事例研究:同時多感覚教授法の効果

  6.1 普遍的現象としてのリーディング障害

  6.2 同時多感覚教授法

  6.3 フロリダ州のある公立高校での研究

  6.4 基本統計量

  6.5 線形モデル

  6.6 主成分分析

  6.7 判別分析

  6.8 ロジスティック回帰分析

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