目次

第1章 平均共分散構造分析入門

  1.1 事例

  1.2 統計学初歩

  1.3 測定方程式

  1.4 構造方程式

  1.5 母数・変数

  1.6 パス図

  1.7 平均共分散構造

  1.8 母数の推定

  1.9 結果と解釈

第2章 R言語入門

  2.1 R言語基礎

  2.2 OpenMxパッケージ

第3章 共分散構造分析を用いた新商品開発

  3.1 共分散構造分析を用いた新商品開発の手順

  3.2 新商品開発におけるChatGPTの活用方法

  3.3 新商品開発におけるGoogleフォームの活用

  3.4 コラム:フェルミ推定と新商品開発

第4章 EPS

  4.1 EPSで行うポジショニング分析

  4.2 EPSの数理

  4.3 EPSの適用例及びスクリプトの解説

  4.4 課題

第5章 2相データのポジショニング分析法

  5.1 因子分析と商品開発

  5.2 コレスポンデンス分析の概要

  5.3 課題

第6章 コンジョイント分析

  6.1 導入

  6.2 要因と水準の選定:ChatGPTの活用

  6.3 直交表の概要

  6.4 調査の実施

  6.5 数理・適用例

  6.6 結果と解釈の指標

  6.7 Rスクリプト解説

  6.8 課題

第7章 ブラッドリー・テリーモデル

  7.1 ブラッドリー・テリーモデル

  7.2 ダイナミック・ブラッドリー・テリーモデル

第8章 PCS

  8.1 シェッフェの一対比較法とPCS

  8.2 PCSの数理

  8.3 PCSの適用例及びスクリプトの解説

  8.4 課題

  8.5 コラム:オリジナルAHPモデル

第9章 GAS(理論編)

  9.1 導入

  9.2 GASの数理

  9.3 GAS(理論編)のドリル

第10章 GAS(実践編)

  10.1 ChatGPTとGAS

  10.2 質問項目の説明

  10.3 GASのプログラム

  10.4 GASの結果と解釈

  10.5 関数の説明

  10.6 課題

第11章 KMD

  11.1 導入

  11.2 数理

  11.3 KMDの適用例及びスクリプトの解説

  11.4 発展

  11.5 課題

  11.6 コラム:PSM(価格感度測定)

付章A 線形代数

  A.1 行列

  A.2 行列・ベクトル・スカラーの演算

  A.3 トレース,内積・ノルム,直交行列,行列式

  A.4 逆行列,平方根行列

  A.5 クロネッカー積,ベック作用素とアダマール積

  A.6 固有値と固有ベクトル

  A.7 統計学に使われる行列

付章B ChatGPTとGoogleフォーム

  B.1 ChatGPTのアカウントの作成方法

  B.2 Googleフォーム

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