Julia で統計解析--その8 多変量解析
これらの文書群は github で管理することとした
最新バージョン 2022-02-22 07:25
以下を参照のこと
https://r-de-r.github.io/stats/Julia-stats8.html
1. 回帰分析
1.1. 線形最小二乗回帰 Linear Least Square
1.1.1. 単回帰分析
1.1.2. 重回帰分析
1.2. リッジ回帰 Ridge Regression
1.2.1. 説明変数が 1 個の場合
1.2.2. 説明変数が 2 個以上の場合
1.3. GLM パッケージによる回帰分析
1.3.1. 重回帰分析 Ordinary Least Squares Regression
1.3.2. プロビット回帰 Probit Regression
1.3.3. ロジット回帰 Logit Regression
1.4. 多項式回帰
1.4.1. 重回帰プログラムを用いる
1.4.2. 多項式回帰 Polynomials パッケージ
1.5. 指数回帰
1.5.1. 説明変数が 1 個の場合
1.5.2. 説明変数が 2 個以上の場合
1.6. 累乗回帰
1.6.1. 説明変数が 1 個の場合
1.6.2. 説明変数が 2 個以上の場合
1.7. 非線形回帰
2. 判別分析
2.1. 二群判別分析
2.2. 多重判別分析
3. 主成分分析
4. 因子分析
5. 古典的多次元尺度解析
6. クラスター分析
6.1. K-means 法による非階層的クラスター分析
6.2. 階層的クラスター分析
7. カテゴリー変数の取り扱い方
7.1. 重回帰分析
7.2. 判別分析の場合
