＜新刊紹介＞（統計学）カテゴリカルデータ解析の「バイブル」Agresti著Categorical Data Analysis第3版

Categorical Data Analysis, 3rd Edition
Alan Agresti
ISBN: 978-0-470-46363-5
Hardcover / 744 pages / December 2012
US $135.00

定性的（質的）なデータを分析するための統計学的手法「カテゴリカルデータ解析」は、医学・生物学・社会科学・金融といった広範な分野で用いられ、その重要性はますます高まっています。

このカテゴリカルデータ解析の分野で「バイブル」とまで評されたAlan Agresti教授の名著”Categorical Data Analysis”の改訂第3版が刊行されました。今回の改訂で、Agresti教授は近年の展開を反映させるためすべての章の記述を見直し、特にベイジアン・アプローチについての説明を大幅に充実させました。線形判別分析、分類木(classification trees)、クラスター分析などの手法についての解説も増補しています。また、例題として収録されたデータを統計ソフトRやSASで解析する方法など、補足情報を専用ウェブサイトで提供しています。

カテゴリカルデータ解析の全体像を理解するための教科書として、また日々の業務・研究の中で必要な知識を得るための参考書としてお勧めします。

■　Wileyの統計学ニュースサイトStatistics Viewsで、Agresti教授へのインタビューをお読みいただけます。　→　“Statistics is an evolving field, rather than a fixed toolbox”

　目次　　※ より詳しい目次はこちら → Table of Contents

1. Introduction: Distributions and Inference for Categorical Data ← リンクをクリックすると試読できます(PDF)
2. Describing Contingency Tables
3. Inference for Two-Way Contingency Tables
4. Introduction to Generalized Linear Models
5. Logistic Regression
6. Building, Checking, and Applying Logistic Regression Models
7. Alternative Modeling of Binary Response Data
8. Models for Multinomial Responses
9. Loglinear Models for Contingency Tables
10. Building and Extending Loglinear Models
11. Models for Matched Pairs
12. Clustered Categorical Data: Marginal and Transitional Models
13. Clustered Categorical Data: Random Effects Models
14. Other Mixture Models for Discrete Data
15. Non-Model-Based Classification and Clustering
16. Large- and Small-Sample Theory for Parametric Models
17. Historical Tour of Categorical Data Analysis