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統計学(Excel、SPSS、JMP、医療・看護)

『Excelでやさしく学ぶ時系列』
石村貞夫+ステファニー・リヒャルト 著

目 次

まえがき

第0章 明日を支配する時系列――支配する時系列・支配される時系列
 0.1 時系列分析でわかること!
 0.2 時系列データの3つの基本パターン

第1章 折れ線グラフで時系列データを!――地球は温暖化に向かっているのでしょうか?
 1.1 Excelによる時系列グラフの描き方
  演習1

第2章 とってもトレンディー!――右肩上がりの神話
 2.1 トレンドまたは長期的傾向
 2.2 ケンドールによるトレンドの検定
  演習2.1 / 演習2.2

第3章 明日を予測する!――曲線の当てはめによる予測
 3.1 最小2乗法による曲線の当てはめとは?
 3.2 フーリエ級数による曲線の当てはめとは?
 3.3 スプライン関数による曲線の当てはめとは?
 3.4 Excelによる曲線の当てはめと予測
  演習3

第4章 くり返す周期的な変動――インフルエンザ大流行
 4.1 周期変動
 4.2 季節変動
 4.3 超やさしいスペクトル分析入門

第5章 気ままにホワイトノイズ――気まぐれ,不規則,秋の空?
 5.1 不規則変動
 5.2 不規則変動のカンタンな作り方
  演習5.1
 5.3 連の総数によるランダムの検定
  演習5.2
 5.4 ホワイトノイズ
 5.5 ホワイトノイズの検定

第6章 トレンド+くり返し+気まぐれ――イコール時系列
 6.1 時系列データの合成
 6.2 時系列データの分解

第7章 時系列データの変換――しなやかさへの変身!?
 7.1 階差をとりましょう
 7.2 移動平均をしましょう
 7.3 ラグって?
 7.4 対数変換をしましょう

第8章 指数平滑化――明日を読む!
 8.1 指数平滑化
 8.2 Excelによる指数平滑化
  演習8

第9章 自己相関係数――時系列に語らせる過去からの記憶
 9.1 自己相関係数って?
 9.2 Excelによる自己相関係数の求め方
 9.3 自己相関係数の有効利用とコレログラム

第10章 交差相関係数――先行か後行か,それが問題です!
 10.1 交差相関係数って?
 10.2 Excelによる交差相関係数の求め方
 10.3 交差相関係数の有効利用と先行指数

第11章 自己回帰AR(p)モデル――モデル探しへのトレッキング
 11.1 自己回帰AR(p)モデルのはなし
 11.2 ARMA(p,q)モデルのはなし
 11.3 ARIMA(p,d,q)モデルのはなし

第12章 超やさしいカオスとランダムウォーク――21世紀は複雑系
 12.1 あなたにも作れるランダムウォーク!?
 12.2 Excelによるランダムウォークの作り方
 12.3 ランダムウォークの定義と性質
 12.4 ランダムウォークの検定のはなし
 12.5 ロジスティック方程式からカオスへ!
 12.6 Excelで楽しむカオスの世界

付録 SPSSへの招待

数表
参考文献
索引






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