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はじめまして。 クラスター分析について最近勉強を始めたところです。似たもの同士をくっつけていくというイメージはできましたが、類似度の測定方法やクラスターの合併方法がたくさんありすぎて困っています。そこで、 (1)どうゆう時にどの方法を使うのが効果的なのか? (2)各測定方法、合併方法を使う時の利点と弊害は? 以上2点についてやさしく教えて下さい。 また、詳しく分かりやすく説明してある文献があれば 紹介して下さい。 よろしくお願い致します。 自信はありませんが,手持ちの資料を参考にいくつかアドバイスをしたいと思います.浅学なため間違いがあるかもしれませんので,その点御了承下さい. クラスター分析には実に様々な手法が用意されています. (1)階層的/非階層的 (2)距離(類似性)の算出法 (3)結合(合併)の方法 この三ポイントでどの手法を用いるかが別れていきます.クラスター分析はオプションが
→ アップデート:〈6-September-2011版〉. 数理統計研修の受講生から,「統計学の参考図書を紹介してほしい」との依頼があったので,下記のような「お誘い本リスト」をつくってみた.“門前”から“門”までの「参道」がやや長い気がするが,そこは気の迷いや逡巡が憑いてまわる相手のために,ということでご容赦を.また,いったん“入門”してしまった後は,手法ごとにそれぞれ適切な本(中級書)がきっとあると思うが,上のリストではそこまでは考えていない.ただし,ぼくの担当している講義が「実験計画法」だったりするので,この分野については数冊選んで,リストに付けた.なお,〈R〉に関する参考書は別のリストを参照されたい. ご意見などありましたら,ご連絡ください. 門前で迷っている人のためのコミック系入門書 高橋信『マンガでわかる統計学』(2004年7月刊行,オーム社,ISBN:4274065707→版元
■決定係数とは? (このページは解説が中心のページで,重回帰分析に登場する決定係数の説明を行っています.) ◇要点◇ 回帰分析を行うと,実測値を近似する回帰式(予測値)が得られるが,得られた回帰式が常によく当てはまっているとは限らない. 右図1(赤で示した点が実測値,青で示した式が回帰式)では,回帰式が実測値によく当てはまっているが,右図2では,回帰式と実測値の隔たりが大きく,回帰式の当てはまりはよくない.このような回帰式の当てはまり具合(回帰分析の精度)を客観的な指標で表わすことを考える. (1) Excelのツールで回帰分析を行うと,次のような表が出力される.この表の見方を以下において解説する.
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