現代データサイエンスの基礎と実践

10.1 生存時間分析の基礎（カプラン・マイヤー法）

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9.8 共分散構造分析（SEM）

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9.7 高度なクラスタリング（GMM・DBSCAN）

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9.6 クラスタリング（階層型・非階層型K-means）

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9.5 判別分析（LDA・QDA）

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9.4 非線形次元削減（t-SNE・UMAP）

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9.3 多次元尺度構成法（MDS）と対応分析

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9.2 因子分析（FA）

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9.1 主成分分析（PCA）

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8.3 一般化線形混合モデル（GLMM）

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8.2 階層線形モデル（HLM / LMM）

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8.1 一般化加法モデル（GAM）

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