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データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅 単行本 – 2021/11/26

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商品の説明

出版社からのコメント

データ分析のための手法は、統計学の考え方に基づいています。だから、本格的なデータ分析に取り組むためには、統計学の知識と考え方を身に着けることが不可欠。にも関わらず、既存の統計学の本は「数学的な記述ばかりの難解な専門書」もしくは「広く浅くの超入門書」ばかりで、「データ分析の前提となる統計学」を本格的に学ぶには厳しい状況だと言わざるを得ません。

対して本書は、データ分析には必須な仮説検定から統計モデリング、さらに因果推論、ベイズ統計、機械学習、数理モデルまで幅広いトピックを網羅的に扱っているので、この一冊だけで実践的なデータ分析に向けた基礎づくりが可能です。

記述については最大限にわかりやすく、数学的な説明をできるだけ減らし、図を多用することで、数学に自信のない読者の方でも読み通せるように工夫しました。統計学に苦手意識・不安のある方、文系の方やこれからデータサイエンスを本格的に始めてみたい方、生物学・医学・心理学などの研究分野でデータ分析が必須の学生の方など、統計学をきちんと学びたい全ての方に向けた一冊です。


◎目次
第1章 統計学とは
データ分析における統計学の役割
第2章 母集団と標本
データ分析の目的と対象を設定する
第3章 統計分析の基礎
データの種類・統計量・確率
第4章 推測統計〜信頼区間
データから母集団の性質を推測する
第5章 仮説検定
仮説の検証とp値
第6章 様々な仮説検定
t検定から分散分析、カイ二乗検定まで
第7章 回帰と相関
2つの量的変数の関係を分析する
第8章 統計モデリング
線形回帰から一般化線形モデルへ
第9章 仮説検定における注意点
再現可能性とp-hacking
第10章 因果と相関
誤った解釈をしないための考え方
第11章 ベイズ統計
柔軟な分析へ向けて
第12章 統計分析に関わるその他の手法
主成分分析から機械学習まで
第13章 モデル
統計モデル・機械学習モデル・数理モデル

著者について

阿部 真人(あべ まさと)
理化学研究所 革新知能統合研究センター 研究員。2009年、東京大学教養学部広域科学科卒業。2015年、同大学院博士課程修了、博士(学術)。国立情報学研究所特任研究員を経て、2017年より現職。非常勤講師として国際基督教大学と東京農工大学で初学者向けに統計学の講義も行っている。日本数理生物学会研究奨励賞などを受賞。統計・機械学習によるデータ解析と数理モデル解析を武器に、社会性昆虫アリ、人の脳と行動、社会、生態系など幅広い対象の研究に取り組んでいる。著書に『Rで学ぶ統計学入門』(東京化学同人、嶋田正和との共著)がある。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ ソシム (2021/11/26)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2021/11/26
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本 ‏ : ‎ 364ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4802613199
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4802613194
  • 寸法 ‏ : ‎ 21 x 14.8 x 2.5 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち5.0 2個の評価

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