Julia で統計解析--その8 多変量解析

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