Excelでの実行ファイルつき「データ解析」シリーズ
早い、簡単・・・その場でデータ・マイニング
◆期待値と分散（税込み価格3,570円）
◆回帰分析（税込み価格3,570円）
◆主成分分析（税込み価格3,570円）
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◆上記３点セットコース（税込み価格5,670円）
→お問合せ：情報ハブ株式会社（加藤）03-3944-7988／contents@qj8.so-net.ne.jp
〈内容・特長〉
・それぞれの分野に関して、理論や役立て方や具体的注意点について解説したＭＳワード・ファイルと、 数値実験でその理解を助け、また実際の分析処理を行うプログラムの入ったExcelファイルとを提供します。 ・ＭＳワードの中の文章や図表も、またExcelのプログラムや計算結果も、報告書、プレゼンテーションや講義などの資料、 ＷＥＢサイト、メールマガジン、配布物（含有料）の一部など、さまざまな媒体への転載が自由です。
〈ご注意〉
・Excelやワードの入ったウィンドウズ系パソコンのご所持と、Excelの初歩知識、高等学校程度の数学知識を前提にしています。 ・内容の一部の転載や公開はあらゆる場所でＯＫですが、本商品自体の転売や譲渡はできません。 ・本コンテンツ全体または大半を、無断で書籍や雑誌特集記事、ＣＤ-ＲＯＭなどにはできません。 ・授業や講習会やセミナーなどの受講者に、紙出力の形でお配りするのはＯＫです。 ---
期待値と分散〈目次〉
／ワードとExcel合計で１,０６０ＫＢ程度 １章 平均の数学的定義と意味 １・１ 平均の数学的定義 １・２ 平均は全体的な傾向をとりあえず代表させる １・３ 平均値より中央値が使える場合もある １・４ 釣り合いで表現した平均値と中央値 １・５ Excelで平均を計算する ２章 成長率の平均はどう考えるべきか ２・１ あれ、平均すると変なことになってしまう！ ２・２ 伸び率の場合は相乗平均を取る ２・３ 相加平均と相乗平均の関係 ３章 分散・偏差値の数学的定義と意味 ３・１ 平均だけで考えることの限界 ３・２ 分散の導入 ３・３ 平均と分散の特徴と標準偏差 ３・４ 偏差値とは何か ３・５ 分散、標準偏差、偏差値の計算プログラム ３・６ 不偏分散 ４章 Excelと乱数計算 ４・１ 乱数とは何か ４・２ Excelで一様乱数を発生させる ４・３ 不偏分散の数値実験的検証 ４・４ 正規分布的な確率モデル ４・５ 正規分布に基づく乱数をExcelで発生 ５章 複数データ平均値の分散と中心極限定理 ５・１ 一様乱数の８つ一組平均 ５・２ Excelでヒストグラムを作る ５・３ 中心極限定理 ６章 ２種類の特徴量の共分散と相関係数 ６・１ 多変量解析への入り口 ６・２ ２００５年のセ・リーグのチーム成績から ６・３ 総得点と総失点はどちらが大事？／共分散の出番 ６・４ 盗塁と打率はどちらが大事？／相関係数の出番 ７章 期待値とビジネスモデルとリスク評価 ７・１ 期待値とは何か ７・２ 期待値と分散がビジネスモデルを作る ７・３ 分散とリスク・シミュレーション ７・４ 変動要因のヘッジと健全なビジネスモデル
回帰分析〈目次〉
／ワードとExcel合計で９５０ＫＢ程度 １章 最も単純な回帰分析モデル １・１ 回帰分析とは何か １・２ 独立変数と従属変数 １・３ 独立変数が一つだけの回帰分析 ２章 一独立変数回帰分析の基本 ２・１ データ例：２００５年パ・リーグの打撃成績 ２・２ 近似の良さとは何か ２・３ 実際にａやｂの値から誤差二乗平均を求める ２・４ 誤差二乗平均を最小にする連立方程式 ２・５ 二元一次連立方程式を解くプログラムと結果 ２・６ グラフで直感的にみる単回帰分析の意味 ３章 残差平方和と寄与率 ３・１ 意味のある回帰分析と意味のない回帰分析 ３・２ 全平方和＝回帰平方和＋残差平方和 ３・３ 予測値ベクトルと誤差ベクトルは直交 ３・４ 寄与率（決定係数）と標準誤差 ４章 単回帰分析の結果の検定 ４・１ なぜ検定が必要なのか ４・２ 統計的検定の基本的考え方 ４・３ 帰無仮説と有意水準 ４・４ 寄与率が０でないといえるかの検定 ４・５ 回帰係数の検定 ５章 Excelによる単回帰分析の実際 ５・１ Excelの組み込みプログラムで実行 ５・２ Excelで基本演算を組み合わせて実行 ６章 重回帰分析の理論 ６・１ 重回帰分析とは何を目指すものか ６・２ 最適近似を与えるための方程式 ６・３ 重回帰分析が正しく行えるための条件 ６・４ 重回帰分析を幾何学的に意味づけする ６・５ 重回帰分析と単回帰分析 ７章 Excelによる重回帰分析の実際 ７・１ 基本演算で２独立変数モデルをプログラム化 ７・２ ｎ独立変数重回帰分析の基本 ７・３ 行列の言葉で表現する ７・４ Excelにおける行列の計算 ７・５ Excelの組み込みプログラムで実行 ８章 重回帰分析の役立て方 ８・１ 従属変数の予測に役立てる ８・２ 従属変数値を実現する独立変数値決定に役立てる ８・３ 独立変数と従属変数の関係分析に役立てる
主成分分析〈目次〉
／ワードとExcel合計で１,２７０ＫＢ程度 １章 主成分分析の基本原理 １・１ 回帰分析と主成分分析 １・２ 主成分分析のデータ例 １・３ 主成分分析とは何を目指すものなのか ２章 数学的な定式化 ２・１ ３次元空間の直線を方程式で表す ２・２ 主成分を数学的に定義する ２・３ 垂線の足と重心との距離の二乗を求める ２・４ 分散と共分散の登場 ３章 条件付き最大問題と固有値問題 ３・１ 条件付き最大問題の解法 ３・２ 線形代数の固有値問題に帰着される ３・３ 固有値問題は高次方程式に帰着される ３・４ 固有ベクトルを求める ３・５ 主成分得点を求める ４章 Excelによる主成分分析の実際 ４・１ 元データの入力と分散などの計算 ４・２ Excelで３次方程式を解く ４・３ 固有値、固有ベクトル、主成分得点の計算 ５章 属性も同じ主成分空間に入れてみる ５・１ サンプルと属性とを同一空間で比較する ５・２ 主成分分析のデータを工夫する ５・３ サンプルと属性とを２次元空間にプロット ６章 ４属性の主成分分析 ６・１ 元データの入力と分散、共分散 ６・２ ４次方程式を解き固有値や寄与率を求める ６・３ 固有ベクトルを求めるところがやや難しい ６・４ 主成分得点を求め上位２次元を表示する ７章 主成分軸を変えずにサンプルを追加・更新する ７・１ データが変わっても軸を変えないで経時比較 ７・２ 軸を変えない主成分得点計算の実際 --- 電話でのお問合せ：情報ハブ株式会社 加藤良平／03-3944-7988 Copyright：情報ハブ株式会社／contents@qj8.so-net.ne.jp