ぱらぱらめくる『Applied Multiway Data Analysis』

Applied Multiway Data Analysis (Wiley Series in Probability and Statistics)

• 目次
  • パート１　データ、モデル、アルゴリズム
    • 1 序章
    • 2 概観
    • 3 3-wayデータ、multi-way データ
      • rows columns tubes
      • Fullly crossed designs and others(Nested designs, Multidimensional scaling designs,Multiway categorical data):時系列データは本書では3-wayの例でよく取り上げられているようだ
    • 4 Fully-crossed デザインのための成分モデル
      • レベルの外積
      • 3個以上の要因のその相互関係に興味がある、という文脈が多いようだ
    • 5 Multi-wayモデルのためのアルゴリズム
  • パート２　データの取り扱い、モデルの選択、解釈
    • 6 前処理
      • ある要因でconditionedした上で別の２要因の間の関係は？というような解析文脈。そこへのPrincipal component analysis的解釈とか
    • 7 Multi-way解析における欠失値
    • 8 モデルの選択、次元の選択
    • 9 成分モデルの解釈
    • 10 回転することで解釈を改善する
      • Varimax回転とか
    • 11 成分のグラフィカル表示
    • 12 残差、外れ値、頑健性
  • パート３　Multi-way データとその解析
    • 13 Multiway profile データのモデリング
    • 14 Multiway rating scale データのモデリング
    • 15 探索的なMultivariate Longitudinal Analysis
    • 16 Three-model クラスタリング
    • 17 Multiway 分割表
    • 18 Three-way バイナリデータ
    • 19 Three-wayデータからfour-way データへ、さらにその先へ
  • Appendix
    • Appendix A 記法
    • Appendix B Biplotとその解釈