まずはこの一冊から 意味がわかる線形代数

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2012年初版のロングセラーを大幅にリニューアル！　20世紀初頭、統計学は確率論と結びついて、現象を解析する手法を編み出しました。その手法が、農場試験場で開発された「検定」です。「検定」は、私たちが観察した結果が偶然に起こったのか、それとも何か特定のパターンやメカニズムが働いているのかを判断するための手段です。本書の目的の一つは「検定」の原理を理解し、与えられたデータをソフトで解析でき、その結果を解釈できるようになることです。１章では、検定・推定の原理の理解、検定・推定における前提と結論の解釈に重点をおいて改訂されました。２章では、オーソドックスに数学的な準備をしてから、検定・推定の細かな論理的展開を追っていきます。

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200年以上前の数学者トーマス・ベイズが考え出したのが「ベイズ統計学」。簡単にいえば、何かを予測する際、これまでの経験や情報、すでに起きた過去の事実などを材料とし、それらを数量化し、次々に加味していくことで予測（確率）の精度を上げようとするもの。明日の天気、株価、企業や人間の意思決定などを判断していく際に有効活用されています。具体的な例題も豊富な本書は、専門書はとっつきにくいけれども数式のない入門書では物足りない、これから本格的に学んでいこうとしている読者にとって最適な「入門書」です。

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テレビの視聴率はたとえば１５．３％などと表現されます。これは全国の１５．３％の世帯が見ていたということになりますが、じつは、調査対象はたったの３０００世帯くらいなのです。このように一部を取り出して全体の特性を予想することを統計学では「推定」といいます。本書では、特にこの「推定」と「検定」という、実用的にも非常に世の中の役に立っている「予想統計」について、徹底的にわかりやすく解説していきます。

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あらゆるものがデジタルデータとして整理できるようになり、統計学の重要性が急速に再認識されてきています。科学、ビジネス、学問、スポーツなど、様々な分野において、データの解析は非常に重要な意味を持ちます。そこで必要な“基本的技術”となっているのが「多変量解析」です。本書では、その概略をしっかりつかみ、さらに、どう分析して何が得られるのか、多変量解析のソフトの中では何が行なわれているのか、その意味を理解できるよう、図版を駆使しながら詳しく丁寧に解説していきます。

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「線形代数」「微分・積分」「統計学」に続く、シリーズ第４弾。
「統計解析」とは「統計学」を応用し、実際のデータ分析ができるような現実的な知識を提供するものです。現代社会はさまざまな（玉石混交の）統計データにあふれています。そんな時代にあって、統計的分析能力の素養を身につけておく必要性は増すばかりといえます。本書は、中学数学レベルの前提知識だけで、統計解析が何を問題として、どのように結論を出すのかの過程を理解し、そのエッセンスがつかめるよう解説していきます。