資料詳細

[ 和図書 ] 高次元の統計学 ( 統計学One Point 11 )

青嶋誠／著 -- 共立出版 -- 2019.4 --

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ISBN	4-320-11263-6
ISBN13桁	978-4-320-11263-6
タイトル	高次元の統計学
タイトルカナ	コウジゲンノトウケイガク
著者名	青嶋誠／著, 矢田和善／著
著者名典拠番号	110007524360000 , 110007524370000
出版地	東京
出版者	共立出版
出版者カナ	キョウリツシュッパン
出版年	2019.4
ページ数	8, 110p
大きさ	21cm
シリーズ名	統計学One Point
シリーズ名のルビ等	トウケイガクワンポイント
シリーズ番号	11
シリーズ番号読み	11
価格	¥2200
内容紹介	高次元ならではの新しいアイディアに基づいて、理論と方法論が構築されている「高次元統計解析」の入門書。高次元データ特有の幾何学的表現など、高次元統計解析の基本的な考え方を解説する。
書誌・年譜・年表	文献:p103～108
一般件名	数理統計学-データ処理-001095531-ndlsh
一般件名カナ	スウリトウケイガク-データショリ-001095531
一般件名	数理統計学
一般件名カナ	スウリトウケイガク
一般件名典拠番号	511036800000000
分類：都立NDC10版	417
資料情報1	『高次元の統計学』（統計学One Point 11）　青嶋誠／著, 矢田和善／著　共立出版　2019.4（所蔵館：中央　請求記号：/417.0/5612/2019　資料コード：7111675204）
URL	https://catalog.library.metro.tokyo.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?lang=ja&bibid=1153357088

第1章高次元データ: 1.1 高次元データとは; 1.2 高次元データセット; 1.3 標本共分散行列の双対表現
第2章高次元データの幾何学的表現: 2.1 高次元データベクトルの幾何学的表現; 2.2 双対空間における幾何学的表現
第3章高次元データに対する主成分分析の問題点: 3.1 高次元データの固有値モデル; 3.2 標本固有値の一致性と不一致性; 3.3 標本固有ベクトルと主成分スコアの一致性と不一致性
第4章高次元主成分分析: 4.1 ノイズ掃き出し法による高次元PCA; 4.2 ノイズ掃き出し法による固有値推定の一致性と漸近分布; 4.3 ノイズ掃き出し法による固有ベクトルと主成分スコアの一致推定; 4.4 クロスデータ行列法による高次元PCA; 4.5 高次元データのクラスター分析
第5章高次元平均ベクトルの推測: 5.1 高次元ノイズの漸近的挙動と固有値モデル; 5.2 高次元球面における漸近正規性; 5.3 高次元平均ベクトルのユークリッド距離の推定; 5.4 tr(Σ[2])の推定量; 5.5 高次元平均ベクトルの信頼領域; 5.6 高次元平均ベクトルの検定
第6章高次元判別分析: 6.1 線形判別関数と2次判別関数; 6.2 ユークリッド距離に基づく高次元判別分析; 6.3 幾何学的表現に基づく高次元判別分析; 6.4 高次元データの様々な判別方式