演習 笞は ☆コンピューターの出力☆ ー 0 . 63 ー 0 . 70 刀 にあるよ . EIGENVALUES AND EIGENVECTORS OF THE COVARIANCE MATRIX EIGENVALUE PROPORTION CUM. PROP PRIN ー 0 .9853 0 .9853 7 .6277 0 .7734 FACTOR LOADING OF THE COVARIANCE MATRIX ー 0 . 98 引 0 . 9952 PRIN ー PRIN 2 0 . 63 0 . 7734 0 . Ⅱ 40 に 0000 0 コ 475 0 .0997 PRIN 2 EIGENVALUES AND EIGENVECTORS OF THE CORRELATION MATRIX EIGENVALUE PROPORTION COM. PROP PRIN ー 0 .9847 0 .9847 匚 9694 0 . 70 引 PRIN 2 匚 0000 0 . 田 53 0 .0306 0 . 70 刀 0 . 70 刀 FACTOR LOADING OF THE CORRELATION MATRIX 1 1 4 第 4 章 PRIN ー 0 .9923 ー 0 .9923 主成分分析をしようーーー主成分分析の手順 PRIN 2 0 コ 237 0 コ 237

演習 それぞれの 平方和積和行列 のはここにあるよ . ☆コンピューターの出力☆ SUM OF SQUARES AND PRODUCTS MATRIX X 2 x 2 に .028 ー 5 . 930 SUM OF SQUARES AND PRODUCTS MATRIX ー 5 .930 5 . 060 x 2 ー 3 . 540 4.432 ←グループ GI の 平方和積和行列 平方和積和行列 ←グループ G2 の WITHIN ー GROUPS SUM OF SQUARES AND PRODUCTS MATRIX x 2 x 2 田 .300 ー 3 . 540 22 . 328 ー 9 .470 x 2 ー 9 . 470 9 . 492 TOTAL SUM OF SQUARES AND PRODUCTS MATRIX ↑グループ内の 平方和積和行列 ←全グループの 平方和積和行列 30 .249 ーロ . 742 X 2 ー . 742 Ⅱ . 796 184 x 2 第 6 章 判別分析をしようーー判別分析の手順

欧文索引 ADJUSTED R-SQUARE 4 PARTIAL REGRESSION COEFFI- AIC → Akaike's information cri- terion ANALYSIS OF VARIANCE CHI-SQUARE COMPONENT SCORES CONST 4 , 19 5 119 60 , 62 6 , 122 CORRELATION MATRIX 4 , 62 , 118 COVARIANCE MATRIX 4 , 60 , 118 CUM. PROP → cummulative pro- CIENT pooled PRIN PROPORTION QUADRAIC TERM R-SQUARE regresslon RESIDUAL SD → standard deviation SE → standard error STANDARD ERROR standard error standard deviation 6 119 60 , 62 60 , 62 123 5 , 13 4 , 16 4 , 16 4 , 118 23 6 23 4 portion DF EIGENVALUE EIGENVECTOR F ー VALUE LINEAR TERMS MAHALANOBIS DISTANCE matrix MEAN MEAN SQUARE 60 , 62 4 , 118 60 , 62 60 , 62 4 , 16 4 , 60 , 118 5 124 GENERALAIZED 122 5 , 16 , 27 , 120 , 118 STANDARDIZED PARTIAL REGRESSION COEFFICIENT SUM OF SQUARES VARIABLE VARIANCE WILKS' LAMBDA 6 , 24 4 , 16 4 , 60 , 118 4 , 60 119 , 120 MULTIPLE CORRELATION 4 , 13 索 引 201

演習 = 0.7077 えを 0.7077 ぇ 2 * にな、るよ . 0 ☆コンピューターの出力☆ CORRELATION AND COVARIANCE MATRIX 4 .607 ー 3 . 684 EIGENVALUES AND EIGENVECTORS OF THE CORRELATION MATRIX PRIN ー PRIN 2 0 . 70 刀 0 . 70 刀 ー 0 . 70 刀 0 . 70 刀 EIGENVALUE 0 .0306 匚 9695 PROPORTION 0 . 田 53 0 .9847 CUM. PROP 匚 0000 0 . 9847 第 4 章主成分分析をしようーー主成分分析の手順 102 ー 0 .9694 3 コ 35

演習 第 1 苙成分は。 = 0.7 ワ 33 右 0 ー 0.634 れ 2 になるよ・ ☆コンピューターの出力☆ VARIABLE X2 MEAN 7 . 05 2 . 23 VARIANCE 4 .607 3 コ 35 SD Z 8 8 3 0 X 4 0 9 5 2 コ 46 CORRELATION AND COVARIANCE MATRIX X2 ー 0.9694 3 コ 35 X2 4 . 607 ー 3.684 EIGENVALUES AND EIGENVECTORS OF COVARIANCE MATRIX PRIN ー PRIN 2 0 .7733 0 . 63 X2 ー 0 . 63 0.7733 EIGENVALUE 7 .6277 0 . Ⅱ 40 PROPORTION 0 .9853 0 . 田 47 CUM. PROP 0 .9853 に 0000 96 第 4 章主成分分析をしようーー主成分分析の手順

演習 ☆コンピューターの出力☆ EIGENVECTORS OF THE COVARIANCE MATRIX PRI N ー PRIN 2 0 .7734 0 . 63 ー 0 . 63 0 .7734 X2 COMPONENT SCORES PRIN ー 0 . 708 2 .726 ー 2 .487 ー 4 .267 匚 277 2.044 PRIN 2 ー 0 .627 0 .382 0 . 079 0 . 099 ー 0 . 048 っこ 3 4- L-n 6 ココ ! 6 EIGENVECTORS OF THE CORRELATION MATRIX PRIN 2 PRIN ー 0 . 70 刀 0 . 70 刀 ー 0 . 70 刀 0 . 70 刀 X2 COMPONENT SCORES PRIN ー PRIN 2 ー 0 .323 0 .422 2 0 .202 に 347 3 0 . 056 匚 275 0 . 034 4 ー 2 コ 76 5 0 .639 0 . 053 6 匚 043 ー 0 . 022 第 4 章 主成分分析をしよう - ーー主成分分析の手順 108 答は しこにあよ !

【コンピューターの出力・その 1 】ーーー - 線型判別関数 GROUP ー VARIABLE MEAN 8 . 30 53 . 57 SD 7 . 93 GROUP2 VARIABLE X 2 CORRELATION AND COVARIANCE MATRIX GROUP ー —POOLED— VARIABLE 3 .8440 に .4900 MEAN 42 . 33 0 . 8035 62 . 8547 . 64 SD GROUP 2 X 2 COVARIANCE MATRIX X 2 MEAN 引 . 08 に 48 ロ 円 .3603 2 . 6628 巧 . 9252 SD 0 .9046 309 コ 260 絽 5 .9900 TEST OF THE EQUA 凵 TY OF VARIANCE-COVARIANCE MATR ℃ ES DF CHI ー SQUARE 3 8 .2403 TEST OF THE DIFFERENCE BETWEEN GROUPS DF WILKS' LAMBDA F ー VALUE ( 2 , 9 ) 0 コ 5 引 24 . 3 幻 1 1 8 第 5 章 すぐわかる判別分析

COEFF ℃ IENTS OF 田△ 2 0 .7877 QUADRAT ℃ TERMS 凵 NEAR TERMS x 2 CONST x 2 0 .5353 QUADRAT ℃ TERMS COEFF ℃ IENTS OF D2 △ 2 凵 NEAR TERMS x 2 演習 ☆コンピューターの出力☆ COVARIANCE MATRIX OF GROUP ー ー図 8 . 28 田 ー田 2 .4709 7002.39 引 ー 97 . 48 刀 ー 89 .5270 4476.2443 X 2 3 .0070 ーに 4825 x 2 ー匚 4825 に 2650 COVARIANCE MATRIX OF GROUP 2 x 2 2 .5750 ー 0 .8850 x 2 ー 0 .8850 匚田 80 匚 8462 x 2 匚 2440 0 . 85 引 X 2 に 8724 しに′ ココ ! つつ ! C し・ あるよ . ノ いン丿 x 2 CONST 156 第 6 章 判別分析をしようーーー判別分析の手順

【コンピューター出力・その 1 】 VARIABLE MEAN 絽コ 33 説明変量 0 コ 37 → X 2 MAX 7 . 95 23 . 3 VARIANCE Ⅱ . 835 53 . 065 SD 3 .440 7 . 285 CORRELATION AND COVARIANCE MATRIX X 2 0.5984 53 .065 分散相関係数 共分散分散 ↓分散共分散行列による主成分分析 EIGENVALUES AND EIGENVECTORS OF COVARIANCE MATRIX 第 1 主成分 ↓ Ⅱ . 835 . 996 X 2 PRIN 2 0 . 9 引 0 ー 0.3093 6 .9573 0 コ 072 匚 0000 PRIN ー 0.3093 固有べクトル 0.9 引 0 57 .9422 ←固有値 0.8928 ←寄与率 0 .8928 国民総生産→ X ー 貿易収支→ X2 EIGENVALUE PROPORTION CUM. PROP COMPONENT SCORES PRIN 2 3.250 ー 0 .848 ー 0 .460 ー 2 . 9 引 PRIN ー ー 4 .328 ー 8 .492 ー 2 .572 ー 3 .060 主成分得点 つな CO 4 L.n C..D ↑ すぐわかる主成分分析 60 第 3 章

ステップワイズ法 正答率 正答率の公式 説明変量 explanatory variate 説明変量の選び方 説明変量の寄与の検定 説明変量の寄与の検定の公式 線型判別関数 linear discriminant 29 160 5 , 8 29 130 164 138 , 158 , 159 標準誤差 (SE) standard error 7 , 23 , 24 標準偏回帰係数 standardized par- tial regression coefficient 7 , 24 , 25 標準偏差 (SD) standard deviation 2 つのグループ間の差の検定の公式 24 プールされた pooled 172 119 function 線型判別関数の公式 126 , 145 148 全グループの平方和積和行列の公式 147 78 , 98 5 , 63 , 76 180 相関上ヒ correlation ratio 相関行列による主成分分析 相関行列 correlation matrix プールされた分散共分散行列の公式 178 分散共分散行歹リ covariance matrix 5 , 36 , 60 , 66 分散共分散行列の相等性の検定 135 分散分析 analysis of variance 5 総合的特性 タ行 61 , 64 , 73 29 多重共線性 multicollinearity 第 1 主成分 first principal compo- 分散分析表のための公式 変動 平方和の分解 平方和積和行列 平方不ロ sum of squares ヘッセの標準形 分散を最大にする 42 146 46 , 147 36 12 128 89 nent 第 1 主成分を求めるための公式 64 92 , 100 77 123 160 偏回帰係数 partial regression co- データの標準化 ナ 2 次の項 判別得点の公式 行 effi c i ent 偏回帰係数の区間推定 偏回帰係数の検定 偏回帰係数の検定の公式 ホテリングの T2 検定 母平均の差の検定 7 , 21 23 27 , 52 54 143 140 母分散共分散行列の相等性の検定の公 判別得点 discriminant score 標準化 standardization 128 , 158 25 式 マ行 マハラノビスの距離 168 132 , 134 , 152 引 199 索