Rによる統計データ解析
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- ビッグデータ時代に不可欠の一冊！ 統計ソフトウェアＲを用いて、データサイエンスの基礎である統計学とそれを用いた具体的な統計解析手法・その運用の習得を目指す、統計データ解析テキストの決定版。詳細な数学的知識がなくても、社会人や文系の学生にも役立てられるよう工夫した。 ▽▼ 主要目次は下記よりご覧いただけます ▼▽ 【本書「はじめに」より】 本書は東京大学教養学部前期課程において2017 年度から大学1・2 年生向けに開講されている講義「統計データ解析I・II」で配布していた講義資料をもとにしている。予備知識としてプログラミングや統計学の知識は仮定していないが、数学については高校数学の教科書で扱う範囲の知識を最小限に必要なものとして仮定している。 ――（中略）―― 本書は主としてはじめて統計学を学ぶ理工系の大学生を読者として想定しているが、上述の通りシミュレーション結果や実際のデータ解析事例を豊富に取り上げることで、数学の知識にそれほど精通していなくても数式の意味するところや統計解析手法の具体的な運用方法と結果の解釈が理解できるように工夫しており、意欲的な文系の大学生やデータ解析のスキルを身に付けたい社会人にとっても統計学の入門書として役立つのではないかと期待している。また、大学の理工系の1 年次に扱う範囲の微分積分学と線形代数学を一通り履修した読者については、数学的補遺もあわせて読むことで数理統計学の入門書としても活用可能である。 【詳細目次】 はじめに 第1章 Rの基本的な操作 1.1 R の概要／1.2 基本的な使い方／1.3 データ構造／1.4 制御文／1.5 練習問題 第2章 データの加工，入出力と整理 2.1 データの抽出／2.2 ファイルを用いたデータの読み書き／2.3 記述統計量によるデータの要約／2.4 質的データの整理／2.5 その他／2.6 練習問題 第3章 データのプロット 3.1 基本的な描画／3.2 散布図／3.3 ヒストグラム／3.4 箱ひげ図／3.5 棒グラフ／3.6 練習問題 第4章 シミュレーションと極限定理 4.1 乱数／4.2 先験的確率と経験的確率／4.3 確率論の基礎事項／4.4 大数の法則／4.5 中心極限定理／4.6 練習問題 第5章 確率分布 5.1 確率変数と確率分布／5.2 離散分布／5.3 連続分布／5.4 多次元確率変数と多変量分布／5.5 多変量正規分布／5.6 練習問題 第6章 点推定 6.1 確率分布の平均と分散／6.2 平均の点推定／6.3 分散の点推定／6.4 最尤法／6.5 練習問題 第7章 区間推定 7.1 分位点／7.2 正規母集団の場合の区間推定／7.3 漸近正規性による区間推定／7.4 練習問題 第8章 検定 8.1 統計的仮説検定の考え方／8.2 正規母集団に対する検定（1 標本）／8.3 正規母集団に対する検定（2 標本）／8.4 その他の検定／8.5 練習問題 第9章 分散分析 9.1 一元配置／9.2 二元配置／9.3 その他／9.4 練習問題 第10章 回帰分析 10.1 回帰モデル／10.2 回帰係数の推定／10.3 標準誤差／10.4 有意性の検定／10.5 回帰係数の解釈，交絡因子／10.6 決定係数／10.7 予測／10.8 質的データの利用／10.9 変数の交互作用・非線形変換／10.10 多重共線性／10.11 線形制約の検定／10.12 練習問題 第11章 主成分分析 11.1 目的／11.2 計算法／11.3 バイプロット／11.4 寄与率／11.5 その他／11.6 練習問題 第12章 判別分析 12.1 目的／12.2 ベイズの公式／12.3 線形判別分析／12.4 二次判別分析／12.5 分析の評価／12.6 練習問題 第13章 時系列解析 13.1 目的／13.2 自己相関／13.3 偏自己相関／13.4 （弱）定常過程／13.5 代表的な時系列モデル／13.6 モデルのあてはめ／13.7 予測／13.8 練習問題 A 数学的補遺 参考文献 索引
| Publisher | 東京大学出版会 |
| Publication date | August 27, 2025 |
| Language | Japanese |
| Print length | 360 pages |
| ISBN-10 | 4130629328 |
| ISBN-13 | 978-4130629324 |
| Item Weight | 430 g |
| Dimensions | 8.27 x 5.83 x 0.79 inches (21 x 14.8 x 2 cm) |
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