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本書は、資産運用(ポートフォリオ選択)や、資産価格評価(CAPMやブラック・ショールズ公式)といったファイナンス理論の主要テーマを解説しています。各章の「理論編」ではファイナンス理論の構築方法を、「応用編」ではExcelによる活用方法を修得できる構成になっています。大学3・4年生や大学院生、MBA取得中の学生から、ファイナンス・金融工学・データサイエンスを志す実務家・専門家まで、「ファイナンス理論を自在にモデリングしたい」という方から「理論よりもまずExcelで活用してみたい」という方まで、目的と興味に合わせて本書は幅広く役立ちます。

※本書は、2015年6月に日科技連出版社が刊行した書籍を東洋経済新報社が電子化したものです。

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定番教科書が待望の改訂。栄養学研究に必要な統計学の知識と考え方が，抵抗なく身につく！　データの整理から各種分析の方法まで，フルカラーの紙面でわかりやすく解説する．各章に演習問題も加わり，学びやすくなった．

【おもな内容】
第1章　栄養学と統計学
第2章　データの種類
第3章　度数分布図と代表値
第4章　データの散布度（散らばり）
第5章　正規分布
第6章　標本の抽出法と標本の性質
第7章　検定の考え方
第8章　2群の平均値の比較
第9章　3つ以上の群の平均値の比較
第10章　2つの変数の相関
第11章　2つの変数の回帰分析
第12章　多変数の関係
第13章　研究デザインとクロス集計表
第14章　クロス集計表の解析
第15章　クロス集計表の応用
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一見バラバラに見えるデータでもグラフにすれば特徴が浮かび上がる。身長やテストの点数は真ん中が一番多い釣鐘型のカーブ（正規分布）に、地震の頻度やウェブの被リンク数は右肩下がりの曲線（べき乗分布）になる。そして体重や町村の人口は、釣鐘型だが左側が縮み右側が伸びたカーブになる（対数正規分布）。なぜ世界のほとんどの物事はこの３種類になるのか。仕組みを説明し、データに潜む真理から何が読み取れるかを明かす。

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統計学の基礎を51の手法で学ぶ!!
　統計学は、理論を深く学ぼうとすると数式の壁にぶつかります。しかし実際にデータ分析をするには分析手法とExcelを使えば十分使いこなすことができます。
　本書は分析手法を51に絞ってイラストと例題でわかりやすく解説します。

まえがき
Chapter 01　代表値
Chapter 02　散布度
Chapter 03　相関分析　
Chapter 04　CS分析　
Chapter 06　母集団と標準誤差
Chapter 07　統計的推定　
Chapter 08　統計的検定
Chapter 09　平均値に関する検定
Chapter 10　割合に関する検定
Chapter 11　相関に関する検定　
Chapter 12　重回帰分析
付録　統計手法　Excel 関数一覧表
索引

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プログラミングや数学が苦手でも実証分析ができる！
フリー＆GUIのソフトで計量経済学の基本を身につけよう！
実証分析のために計量経済学を学びたい読者を対象として、フリーソフトgretlを用いて基礎と実践を解説するものです。理論と実践どちらかに偏ることなく、初歩的な内容をていねいに解説します。

本書で使用する統計ソフト「gretl」は、世界各国で使用されているフリーソフトです。日本語表示も可能で、無料で使用できます。また、Rのようにプログラミングを必要とせず、メニューボタンを押していくだけでデータの分析が可能です。
本書では、そのgretlを用いて統計学の基礎からていねいに解説していきます。実証分析を行いたいものの、数学やプログラミングが苦手だったり、統計ソフトが高価だったりするために諦めていた方におすすめです。

▼本書の特徴
・ 数式は最小限とし、理論の説明を、できるかぎりやさしく、ていねいに行います。
・ フリーツールを使用して、理論だけでなく実際の分析を体験できます。
・ 経済に関する多くの例題を組み込むとともに、データを提供し、独習可能な構成とします。

序章
第1章　gretlをはじめよう
第2章　統計分析の基本
第3章　回帰分析の基礎　
第4章　回帰分析の応用
第5章　質的選択モデル
第6章　パネルデータによる分析
第7章　時系列分析入門
第8章　より進んだ話題
索引

飲み会の割り勘の暗算、商談中の「1,200円のもの、1867ケース買ったらいくら？」の暗算、あなたはできますか？　算数・数学……を避けてきた方でも、このややこしい計算が10秒で暗算できるようになります。　●ざっくり暗算……1ケタまで求めないから「概算」で即答できる　●フェルミ推定……「シドニーにピアノ調律師は何人いる？」が計算できる　●＠変換……大企業の決算報告書や国の予算などの大きな金額でも簡単に計算ができる　●正規分布……偏差値が計算できる　などまでわかっちゃう！　「何それ？」となっていても大丈夫！　読んでいただければ、「そんなことでいいの？」の連続で、スルスルわかります！　数字が苦手でも基礎をやり直すことなく、すっ飛ばして、実用的なところだけ楽に身につく一冊！

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統計学で挫折した必見の書
　統計学は次の3つのポイントさえ抑えれば克服できます。
1．データを集めて表示する、2．大小関係を考える、3．4．集計表の内容を考える
マンガで抑えるべきポイントを解説し、実際のデータ分析は大量の分析用のデータを用意して、Excelを使って自分で分析して標準偏差、分散、正規分布、仮説検定、ｔ検定、カイ２乗検定までを体験しながら理解します。操作で悩まないようにExcelの動画像もダウンロードできるようにします。
　本書はマンガ→Excelで分析→まとめという感じで進みます。マンガで理論を学び、Excelで実践する本です。マンガでは某大学の学生食堂で食堂のチーフとバイトの学生のやりとりから、食堂の定番定食、唐揚げ定食の唐揚げの重さの話からはじまって、キャンパス内で起こる様々な問題を統計学で解決していきます。


本書の使い方　Excelを使う前の注意事項
プロローグ(マンガ）　統計学のポイントはたった3つ
第1章　データ分析をはじめる前に
第2章　正規分布を理解して分析を楽にしよう
第3章 最初に抑えるのは標準偏差
第4章　一部のデータで大小を言ってよいのか
第5章　大小関係の検討は標本平均の差の分布から
第6章　食堂の業務改善にt検定を使ってみる
第7章　食堂の仕事をより詳しく分析する
第8章　アンケートをとるシーンってあるよね
第9章 アンケートの集計からカイ２乗検定へ
第10章 悩みの解決はカイ２乗検定で
エピローグ

ビジネスパーソンの必須知識である「統計的な考え方」がみるみる学べる本です。直感的に理解できるビジュアルな図表を多用し、難しい数式はほとんど使わず、統計的な考え方を解説しています。統計学の基礎である正規分布や偏差値のおさらいをしながら話が進むので、統計学ビギナーでもすらすら読めます。
回帰分析やベンチマークなどビジネスを進化させるのに役立つ統計解析、ネット書店の「おススメ」を決めるアルゴリズムなど、実践で役立つ手法を多数紹介します。それらの考え方を応用する事例も解説します。

データサイエンスの重要性が叫ばれるなか、その教育への期待が産官学で高まっている。高校ではすでに統計学が必修となり、大学においても文・理を問わず全学生にデータサイエンス教育を課すことが決まった。
本書では、データサイエンスの要であるデータリテラシー（データを正しく読み取り情報を正確に提示できる能力）の総合的解説を試みており、初学者が一から理解できるよう豊富な例題・演習・解答が盛り込んである。
これからデータリテラシーを教えるにあたって適切な教材を探している教師の方々、データサイエンスを身につけるための足がかりを欲している学生の方々、どちらの要望にも応える充実の教科書となっている。
【目次】
第0講　データリテラシーとデータサイエンス
第1講　数値には4つの類別がある
第2講　どう示すか？　値そのもの、相対値、比率、単位あたり
第3講　数値には誤差がつきもの
第4講　大ざっぱに値をつかもう
第5講　いくつかの数値を1つの値で代表させる
第6講　数値のばらつき具合を測る
第7講　相関イコール因果関係ではない
第8講　偶然のいたずら
第9講　大数の法則が成り立つ
第10講　「統計的に有意」 とは
第11講　隠れている要因はないか
第12講　“3 た” 論法を信じますか — データの信頼性
第13講　引っかけグラフにご用心
第14講　もっと大きなごまかしにも気をつけよう
第15講　データリテラシーを磨くには

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数学の知識は必要ありません。高校で学ぶ基本的な代数の知識があれば十分です。

●事例中心の解説
　具体的な事例を解きながら解説していくので、達成感を得やすい
　練習問題で理解を確認できる（解答は巻末に掲載）

●面白くてシンプルな事例
・夜に窓の外に見えた明るい光がUFOである確率を、すでに分かっている事柄と、世界について読者が信じている事柄に基づいて掘り下げる
・ハン・ソロが小惑星間飛行で生存できる確率をベイスの定理で理解する方法を探り、事前確率の理解を深める〔『スター・ウォーズ／帝国の逆襲』〕
・強情な親戚や陰謀論者と議論するのがなぜ時間の無駄なのか明らかにする
・健康診断でごくまれな病気と診断された場合、それはどの程度心配したらよいか

●本書の読者層
・一般読者→日常生活で出くわすさまざまな問題を数式で表現できるようになり、より良い選択や決定をおこなえるようになる
・技術者、プログラマ →下すべき決定を定量的にうまく評価する方法を多く学ぶことができる
・マーケティング担当者、セールスマン→A／Bテストをおこなうときや、顧客の行動を理解するとき、ビジネスチャンスの価値を評価するときに、本書の考え方を使うことができる

製品開発の現場では、最初の発想や企画は良かったものの期待どおりの性能が出ないといった悩みが付きまといます。他にも、設備投資したいが様々な要求項目に振り回されて選択が難しい、プロジェクトの実現性が予測できない、という場面にも遭遇します。
本書ではこうした諸問題に対し、強力に支援してくれる実現性予測法の理論と実例を解説しています。

【豊富な図と数式のコンビで、深層学習の基本原理が直感的に理解できる！】

　本書では「深層学習に使用する数学」について、意味を直感的に理解できるように図を多用することで式を補完する。
　第I部では深層学習についての基礎事項と次の部で使用する数学について、第II部ではニューラルネットワーク（深層学習）の中身について、第III部では深層学習の自動チューニングについてそれぞれ詳述。深層学習の実践・応用へステップアップするための基礎がじっくりと学べる、第一歩に相応しい一冊。
【目次】
第I部　基礎事項と関連する数学
第1章　深層学習と人工知能
第2章　教師あり学習
第3章　勾配法
第4章　確率と情報量
第5章　線形変換
第6章　共分散行列と多次元正規分布

第II部　ニューラルネットワーク
第7章　ニューラルネットワークの基礎
第8章　畳み込みニューラルネットワーク
第9章　再帰型ニューラルネットワーク
第10章　自然言語処理と深層学習
第11章　アテンション
第12章　Transformer と大規模言語モデル

第III部　ハイパーパラメータの最適化
第13章　ハイパーパラメータ探索の基本手法
第14章　ベイズ最適化
第15章　進化計算による最適化

統計処理は科学的評価に必須のツールとなっていますが、統計学には独特の概念があり、統計学に馴染みのない分野では解析や評価の場面で誤解・誤用をしてしまう場面があります。またRやPythonといった統計処理に有用な各種ソフトウェアも、使う側が正しい解釈をできなければ誤った結果を招くことがあります。そこで「統計解析をしたいけれどうまく実践できない、途中で挫折してしまった」という方々の一助となるため、日本生物工学会誌で連載された記事を再編・加筆し単行本いたしました！　本書では、ありがちな統計解析の失敗の具体例を挙げてその解決法を解説・解析手順を実行する簡単なRおよびPythonスクリプトを記載・モジュールの活用を調べる方法を紹介しています。最後までたどり着くことを重視して読みやすい登場人物の会話形式にしていることから、バイオ研究における統計解析の初心者にもおすすめの内容となっています。
【目次】
第1部　Rを使って統計解析を行おう
第1章　平均値にご注意を
第2章　正規分布を極める
第3章　データの数はいくつ必要？
第4章　平均の差の検定の使い方
第5章　正しい統計記述とは？
第6章　外れ値にご用心
第7章　多重比較って何？
第8章　χ2検定の使い方？
第9章　相関と相関係数
第10章　単回帰は難しい
第11章　誤差の伝播
第12章　直交表と重回帰分析

第2部　Pythonでも統計解析を行えるようになろう
第13章　Python？
第14章　Python の文法　分岐と繰り返し
第15章　Pythonによる統計入門1
第16章　Pythonによる統計入門2
第17章　主成分分析その1，方法のおさらい
第18章　主成分分析その2，結果を解釈する
第19章　偽反復
第20章　階層クラスター分析はちょっときまぐれ
第21章　微妙な時のしきい値が肝心
第22章　深層学習，すぐできます

第3部　統計解析の基本を見直そう
第23章　p値とサンプルサイズ
第24章　統計処理の落とし穴

データサイエンティストが知っているべき，情報時代に必須の線形代数教科書！
本書は，『ストラング：線形代数イントロダクション』の原著者ギルバート・ストラングMIT教授が，データサイエンスの基礎を成す数学（線形代数，確率・統計，最適化）を解説した専門書．
データサイエンスの要となるのはニューラルネットワークおよび深層学習であり，その根幹を理解するために線形代数を深く学ぶことが重要となる．
深層学習の解説書は多数あるが，その根底にある数学まで徹底的に解説した書籍はほとんどない．
本書は，線形代数の発展的教科書として，またデータサイエンティストを志す読者が線形代数を学ぶための教科書としてふさわしい一冊である．
【目次】
第1章：線形代数の要点
第2章：大規模行列の計算
第3章：低ランク行列と圧縮センシング
第4章：特別な行列
第5章：確率と統計
第6章：最適化
第7章：データからの学習

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※本書は『ふたたびの確率・統計［１］確率編』と『ふたたびの確率・統計［２］統計編』（いずれもすばる舎刊）の合本版です。

｢ものの数をかぞえる｣という最も原始的な数学から、現代数学にまで一気につながる集合と確率の話、無限や組合せ爆発、芸術に関わる偶然の話まで、これ以上ない丁寧かつ平易な説明で解き明かす（確率編）
｢統計｣という訳語をひねり出した明治人の奮闘から、｢戦死｣の実態を統計で視覚化した白衣の天使の話、100人中62人がその効果を認めたダイエットサポート飲料の判定まで、｢統計リテラシー｣の核心に迫る（統計編）

この本は企業に関するデータを用いて分析を行い、その結果を論文にまとめるために必要なことを説明しています。この本を読むことで、企業にかかわる実証論文を作成する能力を身につけることができます。この本は、いままでのデータ分析の本といくつかの点で明確に異なっています。

◆この本の特徴１－－研究プロセス全体を学ぶ
この本の特徴の１つ目は、統計学だけではなく、テーマの決め方や論文の書き方などの研究プロセス全体について説明していることです。統計学の知識だけではなく研究プロジェクトを実行し、論文を書くための知識を身につけるという観点から執筆しています。

◆この本の特徴２－－実証分析の結果を例として用いている
もう１つの特徴は、例として企業データを用いた実証論文を多数紹介していることです。この本では、できるだけ企業に関係する例を用いています。さらにこの本では、それぞれの章で学ぶ手法が実際の学術論文でどのように使用されているかの例が多数示されています。

◆この本の特徴３－－ＸがＹに影響を与えているということをどのように示すのか
この本では企業データを集めて「変数Ｘが変数Ｙにどのような影響を与えているか」というテーマに関して統計的な分析を行う論文を書くことを説明しています。

◆この本の特徴４－－東洋経済新報社の財務データを用いた実例
練習問題には、付属のウエブサイトからダウンロードする東洋経済新報社の財務データを用いる問いがいくつかあります。実際の財務データを用いて分析できることが、この本のもう１つの特色です。東洋経済新報社の協力のもと、２０００年から２００９年の１０年分の日本の時価総額上位２００社の財務データを利用しています。企業データ分析を学ぶ教材としてはたいへん画期的です。

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水洗トイレ・冷蔵庫からジェトコースター、スケート、虹、オーロラ、飛行機、人工衛星・GPSまで身の回りにある物や現象のしくみが面白いほどよくわかる！文系の人でも理解できるよう、とにかくわかりやすく、またとにかく図を使ってうまく説明しました！　本書で扱ったテーマは、身の回りにそれとなくある物や現象です。それらの仕組みを知らなくても生きてはいけますが、知っていればなかなか楽しく暮らしていける、そんなものばかりです。物理の醍醐味は、いろいろな現象を少数の法則や定理そして少しの仮定で取り扱うことができるところにあると思います。

【倍速講義】は時間効率を重視する忙しいビジネスパーソンのためのシリーズです。話題のテーマや知っておくべき教養・スキルが、タイパ抜群の「見るだけレイアウト」でわかります。

「平均値」「中央値」の違いといった統計学の基礎からデータサイエンティストに求められる能力まで幅広く扱い、「仕事で使うために押さえておきたいポイント」をまとめています。

Pythonで機械学習のアルゴリズムを理解しよう！
Pythonでは機械学習のプログラムは様々なライブラリ・モジュールを使うことで簡単に試すことができる。その反面、単にモジュールを使用するだけでは機械学習の中のアルゴリズムがブラックボックス化してしまい、計算結果の意味を正しく捉えることも難しくなってくる。
本書ではまず「機械学習」のアルゴリズムを解説し、機械学習の動きをPythonで実際にプログラミングすることで、アルゴリズムの流れが理解できるよう構成している。まずは黎明期からの機械学習アルゴリズムを理解し、それを実装することが目標となる。
さらにPython用の機械学習モジュールの使用法も解説し、これらを使用したプログラムの作成も行う。機械学習を使いこなすためのイントロダクションとなる1冊。
【目次】
1章　データに基づいた解析・機械学習とは
2章　データの標準化・主成分分析
3章　線形回帰
4章　過剰適合
5章　最尤推定法
6章　カーネル法
7章　線形判別
8章　サポートベクターマシン
9章　パーセプトロンとロジスティック回帰
10章　多層ニューラルネットワーク
11章　深層学習
12章　畳み込みニューラルネットワーク
A　Google Colaboratory
B　Python 入門

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｢ものの数をかぞえる｣という最も原始的な数学から、現代数学にまで一気につながる集合と確率の話、無限や組合せ爆発、芸術に関わる偶然の話まで、これ以上ない丁寧かつ平易な説明で解き明かす

“とある弁当屋”を舞台に、いま話題のデータサイエンティストが活躍するユニークな統計の入門書!
本書では、物語風に統計解析の目的と方法を解説します。具体的には、最近注目を浴びている「データサイエンティスト」を主人公にみたて、顧客であるお弁当屋さんの売上向上を目指して活躍するという筋立てです。主人公が、お店の看板娘に解説するという形式で、統計の基礎概念、方法論、また応用について懇切丁寧に解き明かします。通勤通学の電車の中でも通読できるよう、できるだけ単純化した説明を試みました。そこで、机に向かってじっくり本書の内容を復習したいという読者には、サポートサイトを用意する予定です。統計学なんかまるで縁がなかった、習ったかもしれないけどもう忘れたという社会人や大学生、数学Iの「データの分析」がわけ分からんという高校生に贈ります。

フィールド調査統計の実践書！統計分野で不可欠となる数理やデータ解析法を解説する統計スポットライト・シリーズの第１巻。本書は統計数理学とフィールド生物学の双方が互いの現場に踏み込み，同じモノを見ながら新しい発想や発見に至る過程を3つの事例により紹介。統計モデルで得た知見がフィールド調査といかに統合しうるか体感できる実践の書。

「ど文系」でも楽しく読める!
一番わかりやすい統計学の本

人気の「知識ゼロ」シリーズ第四弾!
知りたい!…けどむずかしい印象がある「統計学」のしくみを、
身近な事例などをもとにイラスト&図解でわかりやすく紹介します。

【テーマ例】
・感染症の流行はどうやって調べるの?
・花粉の飛散量はどうやって予測してる?
・迷惑メール振り分けに統計が役立っている?
・世論はどうやって調べている?
・野球統計学って何?
・統計学のプロセスはPPDACサイクル?
・「お客様の中にお医者様がいる」確率は?
・台風の丸い円はどうやって作っている?
・内閣支持率ってどんなしくみ?
・「2年目のジンクス」も統計で説明できる?
・正規分布って何? 中心極限定理って何?
……など。

《もくじ》
1章 なるほど! とわかる統計学のしくみ
2章 知見が広がる! 統計学の見方とキーワード
3章 もっと知りたい! 統計学のあれこれ

＜電子書籍について＞
※本電子書籍は同じ書名の出版物を紙版とし電子書籍化したものです。
※本電子書籍は固定型レイアウトタイプの電子書籍です。
※本文に記載されている内容は、印刷出版当時の情報に基づき作成されたものです。
※印刷出版を電子書籍化するにあたり、電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。また、印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。

株式会社西東社／seitosha

【内容紹介】
本書は日本統計学会による統計検定「データサイエンス基礎」の公認テキストです。

急速に進展したデジタル社会では、規模の大小に係わらず多種多様なデータを処理し、目的に応じた問題解決的思考に基づくデータアナリティクス能力が要求されます。

「統計検定」では問題解決に資する統計思考力と活用力を評価する各級として確立してきました。この試験ではCBT方式である機能を活かし、具体的なデータセットをコンピュータ上に提示して、分析目的に応じて、解析手法を選択し、表計算ソフトExcelによるデータの前処理から解析の実践、出力から必要な情報を適切に読み取り、当初の問題の解決のための解釈を行う一連の能力を「データサイエンス基礎」として評価・認証します。
この試験は、データサイエンスとその応用分野の専門家が活用力を重視した問題を開発し、生徒・学生・社会人を問わず、AI・デジタル社会の共通スキルである「データサイエンス基礎」力を評価し、認証するための検定試験となっています。

本書はこの「データサイエンス基礎」の出題範囲に対応したテキストです。統計のテキストとしての内容以外にも、問題に使用するデータセットがダウンロードでき、Excelでの処理の仕方や、その手順を動画で確認できるQRコードなど、試験での解答能力とともに実践できるデータアナリティクス能力が身につく内容になっています。

【目次】
PART 1 データサイエンスの基本

第1章 データの構造化とデータマネジメント
1 データアナリティクスと問題解決
2 構造化データと非構造化データ
3 データマネジメント

PART 2 質的データのアナリティクス

第2章 重点志向とパレート分析
1 パレート分析の手順とパレート表
2 層別パレート分析
3 問題の解答と演習問題

第3章 データ項目間の関連性とクロス集計分析
1 クロス集計表(同時分布・周辺分布・条件付き分布)
2 2 つのデータ項目の間の関連性の強さを測る:連関係数とχ2 検定
3 問題の解答と演習問題

PART 3 量的データのアナリティクス

第4章 分析構造の把握と基本統計量
1 分布の把握
2 基本統計量
3 グラフと統計量
4 代表的な変数変換
5 問題の解答と演習問題

第5章 相関・予測と回帰分析
1 相関分析
2 回帰分析
3 問題の解答と演習問題

PART 4 確率・確率分布・推測のアナリティクス

第6章 確率に基づく判断
1 二項分布を用いた分析
2 正規分布を用いた分析
3 いろいろな確率分布を用いた分析
4 クロス集計表と条件付き確率/ベイズの定理を用いた分析
5 問題の解答と演習問題

第7章 統計的な推測
1 推定に伴う誤差
2 区間推定
3 仮説検定の考え方
4 仮説検定
5 問題の解答と演習問題

PART 5 時系列・テキスト・乱数データのアナリティクス

第8章 時系列データの分析
1 指数・増減率・成長率
2 問題の解答と演習問題
3 移動平均・季節調整・寄与度分解
4 問題の解答と演習問題

第9章 テキストデータの分析
1 文書データの処理
2 文書データの統計処理
3 問題の解答と演習問題

第10章 シミュレーションと乱数
1 シミュレーション
2 代表的なシミュレーション
3 問題の解答と演習問題

PART 6 実践模擬問題

第11章 模擬問題と解答

微分積分は，数学だけでなく物理・化学・工学といった現代科学において精密な解析を進めるための不可欠な手法である．極限の基本からはじめて，微分法・積分法を解説し，偏微分・多重積分・無限級数へとすすむ．応用することを念頭におき，数学のことばに慣れることを目指した，物理学者によるロングセラーの新装版．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きなディスプレイを備えた端末で読むことに適しています．また，文字だけを拡大すること，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

『ビッグクエスチョンズ』は、人類の歴史を通して、探究心旺盛な人々を悩ませてきた科学や哲学の大疑問に対し、一流の専門家が回答するシリーズです。「親しみやすく簡潔に」という編集方針により、その分野を概観しつつ、最新の知見を身につけることができます。

数学の『ビッグクエスチョン』の種類は多岐にわたり、技術の変革に端を発するものがある一方で、古代から現代まで続いているものもあります。
そうした問いの中には、答えが見つかって新たな問いに置き換えられるものがある一方で、数世紀を経てもなお、解決されることなく残っているものも多くあります。

この本で取り上げる『ビッグクエスチョン』は、重要であり、なおかつ取り組むべき基本的な問いが中心となっています。その問いを通じて、どこで数学がはじまり、どのような道を歩み、そして今後どこへ向かうのかを辿ることもできます。

『ビッグクエスチョン』は、数学者を興奮させる問題を提示すると同時に、数学がどのようにこの世界についての情報を与えてくれるかも教えてくれます。そして何より、数学が生きた分野であることを実感させてくれます。

高校数学Bの演習問題集。数学Bの「確率分布と統計的な推測」（２．確率分布と統計的な推測）の基本事項１６項目ごとに問題出題。理解度の自己判断で次ステップを選択可能。 　　　基本事項１６項目は次の内容です。
　　２　確率分布と統計的な推測
２－１　確率変数と確率分布
２－２　確率変数の期待値
２－３　確率変数の分散
２－４　確率変数の変換
２－５　確率変数の和と期待値
２－６　独立な確率変数と期待値・分散
２－７　二項分布
２－８　二項分布の性質
２－９　連続型確率変数とその分布
２－１０　正規分布
２－１１　二項分布と正規分布
２－１２　母集団と標本
２－１３　標本平均とその分布
２－１４　標本平均の分布と正規分布
２－１５　母平均の推定
２－１６　母比率の推定
２－１７　母平均の検定
２－１８　母比率の検定

ビッグデータ、正規分布、偏差値、……私たちの身近にあふれている統計の、原理から実生活の応用例まで「ぜんぶ載せ」。専門知識ゼロでも、中学数学の基礎知識があればラクラク読める。

第１章　統計的生活のススメ（統計の基本）
第２章　データの傾向を調べる（データの分析）
第３章　統計の要（正規分布）
第４章　最高の意思決定ツール（統計的判断）

★数学とプログラミングを対比させながら、一歩一歩わかりやすく！

実務に即してPyMC5プログラミングでベイズ推論を使いこなせるようになる。
最初の一冊として、データサイエンティストにおすすめ！

【サポートサイト】
https://github.com/makaishi2/python_bayes_intro

【主な内容】
第1章 確率分布を理解する
1.1 ベイズ推論における確率分布の必要性
1.2 確率変数と確率分布
1.3 離散分布と連続分布
1.4 PyMCによる確率モデル定義とサンプリング
1.5 サンプリング結果分析
1.6 確率分布とPyMCプログラミングの関係

第2章 よく利用される確率分布
2.1 ベルヌーイ分布（pm.Bernoulliクラス）
2.2 二項分布（pm.Binomial クラス）
2.3 正規分布（pm.Normal クラス）
2.4 一様分布（pm.Uniform クラス）
2.5 ベータ分布（pm.Beta クラス）
2.6 半正規分布（pm.HalfNormal クラス）

第3章 ベイズ推論とは
3.1 ベイズ推論利用の目的
3.2 問題設定
3.3 最尤推定による解法
3.4 ベイズ推論による解法
3.5 ベイズ推論の精度を上げる方法
3.6 ベイズ推論の活用例

第4章 はじめてのベイズ推論実習
4.1 問題設定 (再掲)
4.2 最尤推定
4.3 ベイズ推論 (確率モデル定義）
4.4 ベイズ推論 (サンプリング）
4.5 ベイズ推論 (結果分析）
4.6 ベイズ推論 (二項分布バージョン）
4.7 ベイズ推論 (試行回数を増やす）
4.8 ベイズ推論 (事前分布の変更）
4.9 ベータ分布で直接確率分布を求める

第5章 ベイズ推論プログラミング
5.1 データ分布のベイズ推論
5.2 線形回帰のベイズ推論
5.3 階層ベイズモデル
5.4 潜在変数モデル

第6章 ベイズ推論の業務活用事例
6.1 ABテストの効果検証
6.2 ベイズ回帰モデルによる効果検証
6.3 IRT (Item Response Theory）によるテスト結果評価

「乱数」とは、サイコロを振って出る目のように「規則性のない数字（の列）」のことである。フォン・ノイマンは、コンピュータを使って乱数らしきもの（疑似乱数）を作り出す方法を考案した。疑似乱数は、数値実験や標本抽出などの統計的諸手法にとっては、数の頻度分布の「一様性」が満たされていれば十分である。本書は、このような意味での乱数列の作り方や、正規分布などの頻度分布に従う乱数列への変換法、さらに得られた乱数列が実用上許容できるものかどうかの統計的検定法を基礎的理論から実用的な計算法までをバランスよく記述した「乱数」を体系的に学べる日本でほとんど唯一の入門書。

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統計学の基礎の基礎から、相関や正規分布、推定・検定、ベイズ意思検定までを、中学校レベルの数学知識があれば確実にわかるように解説。データ分析の意味を知り、統計を仕事に役立てたい、ビジネスマン、学生に最適です。

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［商品について］
―統計学は、数値の寄せ集めである「データ」を「情報」に変える―
データに基づいて判断を行うときに考慮しなければならないデータのばらつきという不確かさを、確率モデルという形で表して分析を行う方法として、統計学の検定や推定という方法がある。本書は、主に学部生を対象として、この確率モデルに基づく統計学的分析の基礎的な考え方を、データ分析の基礎であるグラフから母集団を想定しない分析まで、図と数式で分かりやすく解説する。これから本格的に統計学を学びたい方にとっても格好の一書。

［目次］
１　グラフ：データの図示
　　１.１　１変量の場合
　　　　　　ヒストグラム
　　　　　　棒グラフ（柱状グラフ、柱状図）と折れ線グラフ
　　１.２　２変量の場合：散布図

２　統計量
　　２.１　１変量の場合
　　　　　　位置と散らばりの指標（平均、分散など）
　　　　　　データの標準化
　　　　　　分布の形状の指標（歪度と尖度）
　　　　　　順序統計量（中央値など）
　　　　　　ヒンジと箱ひげ図
　　２.２　２変量の場合
　　　　　　共分散
　　　　　　相関係数
　　　　　　回帰分析と相関係数
　　　　　　回帰（regression）
　　　　　　擬似相関と変量間の関係
　　　　　　順位相関係数
　　補足２.Ａ　計算の有効桁
　　補足２.Ｂ　和と積の記号：ΣとΠ
　　補足２.Ｃ　データに定数を足した場合、掛けた場合の平均と分散
　　補足２.Ｄ　標準得点の平均値と分散・不偏分散
　　補足２.Ｅ　順序統計量をｐ：１－ｐに内分する値
　　補足２.Ｆ　相関係数と内積

３　検定
　　３.１　検定の考え方
　　　　　　２項検定（帰無仮説と対立仮説）
　　　　　　２項検定の例
　　３.２　正規分布を仮定する検定
　　　　　　平均値の差のｔ検定(条件間で独立なデータの場合)
　　　　　　等分散の仮定を置かない場合
　　　　　　平均値の差のｔ検定(条件間で対応のあるデータの場合)
　　　　　　等分散の検定
　　　　　　相関係数の検定
　　３.３　ノンパラメトリック検定
　　　　　　カイ２乗検定：適合度の検定
　　　　　　分割表の分析：分布の違いの検定
　　　　　　分割表の分析：カテゴリの独立の検定
　　補足３.Ａ　メタ分析

４　分散分析
　　４.１　多重比較
　　４.２　分散分析の考え方と方法
　　　　　　被験者間１要因の場合
　　　　　　被験者内１要因の場合
　　　　　　被験者間２要因の場合
　　　　　　その他の分散分析
　　４.３　重回帰分析と分散分析
　　補足４.Ａ　球形仮定（the assumption of sphericity）

５　効果量と検定力
　　５.１　平均値の差の効果量（独立なデータの場合）
　　５.２　分散分析の場合の効果量（被験者間１要因）

６　推定
　　６.１　点推定（モーメント法）
　　　　　　不偏推定量と一致推定量
　　６.２　区間推定
　　６.３　最尤法
　　　　　　尤度関数
　　　　　　尤度比検定
　　　　　　情報量基準ＡＩＣ
　　　　　　信頼区間とフィッシャー情報量
　　６.４　ベイズ的方法
　　６.５　ブートストラップ
　　　　　　ノンパラメトリック・ブートストラップ
　　　　　　パラメトリック・ブートストラップ

７　母集団を想定しない分析
　　７.１　ランダマイゼーション検定
　　７.２　サブサンプルによる分析
　　　　　　データの収集方法に構造がある場合
　　　　　　データの収集方法に構造化がない場合

付録　確率
　　　Ａ　集合
　　　　　Ａ.１　定義
　　　　　Ａ.２　集合の演算
　　　Ｂ　数え上げることのできる事象の確率
　　　　　Ｂ.１　基礎的性質
　　　　　Ｂ.２　条件付確率と独立
　　　　　Ｂ.３　期待値
　　　　　Ｂ.４　ベイズの定理
　　　　　Ｂ.５　補足
　　　Ｃ　積分
　　　　　Ｃ.１　１変数関数の積分
　　　　　Ｃ.２　多重積分
　　　Ｄ　連続量の確率
　　　　　Ｄ.１　分布関数
　　　　　Ｄ.２　条件付確率密度関数
　　　　　Ｄ.３　期待値・平均・分散
　　　Ｅ　確率の例
　　　　　Ｅ.１　ベルヌーイ分布
　　　　　Ｅ.２　２項分布
　　　　　Ｅ.３　正規分布
　　　　　Ｅ.４　カイ２乗分布
　　　　　Ｅ.５　ティ分布
　　　　　Ｅ.６　エフ分布
　　　　　Ｅ.７　非心カイ２乗分布
　　　　　Ｅ.８　非心ティ分布
　　　　　Ｅ.９　非心エフ分布
　　　　　Ｅ.10　２変量正規分布
　　　付表１～付表５

解答例
引用・参考文献

［担当からのコメント］
私たちの生活に欠かすことのできない統計分析は、文系・理系を問わず現代学問体系の基礎知識といっても良いのではないかと思います。学生の方はもちろん、仕事で統計を学ぶ必要があるという方にとっても有用な内容となっています。

［著者紹介］
岡本 安晴（おかもと やすはる）

1972年、京都大学理学部（数学専攻）卒業
1977年、京都大学大学院文学研究科博士課程（心理学専攻）単位取得満期退学
1983年、文学博士（京都大学）
日本女子大学名誉教授

専門領域：心理学データ分析、心理学シミュレーション

主要著書及び論文
「Delphiで学ぶデータ分析法」ＣＱ出版社　1998．
「計量心理学」培風館　2006．
「聴取実験データにおける統計的分析・尺度」日本音響学会誌　1999, 55, 723-729．
「エントロピー最小化基準による適応型テスト―テスト情報関数の問題点―」日本テスト学会誌　2007, 3, 36－47．

★もともと統計学とは、「一を聞いて十を知る」方法のこと。ITの進歩によってビッグデータの分析が進み、統計学に対する注目度も高くなっています。とくに文系のビジネスパーソンには、統計学を駆使して仕事をしたい、という憧れがありますよね。データをもとに上司に報告したり、グラフを見せながら「直感よりもロジックで」顧客相手にプレゼンができるようになったら、ワンランク上のビジネスパーソンになれるはずです。

★そこで、本書の出番。たくさんのイラストや図解を交えながら、1つひとつ階段を上がるように統計学のエッセンスを伝えます。とくに、統計学のキーワードがイメージとして伝わること、そして、「ひと言でいうと、それは何なのか」ということを示すように努めました。

★たとえば、「正規分布」という概念は一見、難解な印象がありますが、実際には「日常よく見られる、ふつうの分布」という程度の意味です。成熟したリンゴをたくさん集め、その重さを測ると、「平均の重さ」の周辺が一番多くなり、その平均を中心に、重いリンゴ、軽いリンゴが徐々に減り、なだらかなカーブを描いていくだろうと見当がつきます。これが正規分布です。

★同じように、本書では「平均値」「分散」「標準偏差」「推定」「仮説検定」などのキーワードを取り上げてわかりやすく解説しました。また、データの「信頼性」や「尺度」、グラフ化する場合の「注意事項」など、統計学と仕事をつなぐポイントについても詳しく説明しました。

★AI時代、IoT時代に生き残るための「最強の武器」を手に入れましょう!

“視聴率”“出口調査”“偏差値”“自動車保険”“平均寿命”“桜開花予報”

「世の中の仕組み」「お金の流れ」「人々の行動」……
すべては「統計学」で見えてくる!

本書は「統計学の入門書」を読んだけれど、
わからなかった人向けに書いた本である。
“統計学の初歩と初歩”という、誰も書いていない分野に挑戦してみた。
「これ以上は噛めない」というほど噛み砕いて、懇切丁寧に解説してある。

ただ、超基礎レベルの統計学を知っているだけでも、世の中の見方は変わる。
初歩の初歩とはいえ、あなどらずに取り組んでもらえば、
身についた統計学は必ずあなたの武器になる。


■目次

・プロローグ　そもそも「統計学」とは？
　　　　　　　“お金”と“労力”のムダをはぶく！

・１章　ヒストグラム、平均値、分散、標準偏差
　　　　「統計学」は、ここからはじめよう！

・２章　正規分布
　　　　もっともポピュラーな「分布の王様」

・３章　二項分布
　　　　世の中の“さまざまな現象”がここにある

・４章　二項分布と正規分布
　　　　「重要」なこの二つの分布の関係とは？

・５章　視聴率・出口調査のカラクリ
　　　　「世の中の不思議」は統計学で解明される

■著者　高橋洋一(たかはし・よういち)
1955年東京都生まれ。
都立小石川高校(現・都立小石川中等教育学校)を経て、東京大学理学部数学科・経済学部経済学科卒業。博士(政策研究)。
1980年に大蔵省(現・財務省)入省。
大蔵省理財局資金企画室長、プリンストン大学客員研究員、内閣府参事官(経済財政諮問会議特命室)、
内閣参事官(首相官邸)等を歴任。
小泉内閣・第一次安倍内閣ではブレーンとして活躍し、
「霞が関埋蔵金」の公表や「ふるさと納税」「ねんきん定期便」など数々の政策提案・実現をしてきた。
また、戦後の日本で経済の最重要問題ともいえる、バブル崩壊後の「不良債権処理」の陣頭指揮をとり、
不良債権償却の「大魔王」のあだ名を頂戴した。
2008年退官。
現在、嘉悦大学ビジネス創造学部教授、株式会社政策工房代表取締役会長。
『バカな経済論』『バカな外交論』『【図解】ピケティ入門』『【図解】地政学入門』
『【図解】経済学入門』『99%の日本人がわかっていない 国債の真実』
『【明解】会計学入門』(以上、あさ出版)、
第17回山本七平賞を受賞した『さらば財務省! 官僚すべてを敵にした男の告白』(講談社)など、
ベスト・ロングセラー多数。

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人や動物の行動データの背後にある計算過程をモデル化し，行動の理解と予測につなげる。
本書は，主に行動データの計算論モデリングの方法やその理論を初学者に向けて丁寧に解説します。実例として，心理学や神経科学の実験課題として良く用いられる，ギャンブル課題における選択行動データを扱います。本文では自分ではプログラミングをしない読者も想定して，プログラムは用いずに計算論モデリングの概要がイメージできるような解説をこころがけました。実際に計算論モデリングをするためのRコードやStanコードは付録やサポートページで解説しています。

第1章　計算論モデリングとは
第2章　計算論モデリングの基礎
第3章　強化学習モデルを用いたデータ解析の事例
第4章　パラメータ推定の実際
第5章　モデル選択
第6章　計算論モデリングに基づく統計分析
第7章　結果の解釈，モデルの統計的な性質の理解
第8章　強化学習モデルのバリエーション
第9章　計算論モデリングの課題と発展
付録A 数学的な補足
A.1 期待値
A.2 対数と指数関数
A.3 本書で用いる確率分布
A.4 コイントスに関する計算
A.5 WAIC
A.6 WBIC
A.7 周辺尤度のラプラス近似
A.8 信頼区間
A.9 正規分布モデルの事後分布
A.10 正規分布の周辺化
付録B R コード
B.1 Rescorla-Wagner モデルのシミュレーション
B.2 Q 学習のシミュレーション
B.3 MAP 推定
B.4 ベイズ推定によるQ 学習の推定
B.5 集団モデルのシミュレーション
B.6 階層ベイズ
B.7 WAIC, WBIC の計算
References
索引

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経済データの特徴をしっかり捉えられればうまく分析できるようになる !
経済・経営系の学生を対象とした書籍の多くは、例題に経済データを扱っています。経済データを分析する際には、その特徴にあった分布、つまり対数正規分布を用いると正しい統計的推測ができます。ところが経済統計学の多くの書籍は、数学が苦手な読者のために、一般の統計学をやさしく解説することに力点が置かれているものが多く、実践的に経済データを使って解説するまでに至っていません。
本書は3部構成で、第1部に経済データの特徴を、第2部に統計学の基礎と調査の対象となっている集団の特徴、少数の観測値から推測する統計的推測法を、第3部には回帰モデルで経済予測を実践的に行えるようになるまでを解説しています。

第1部　経済データの特徴を知ろう
　第1章　統計学はデータを料理する
　第2章　質的データの特徴を記述する
　第3章　量的データの特徴を記述する
　第4章　経済格差を測定する

第2部　記述する統計学から推測する統計学へ
　第5章　データを生み出す確率分布
　第6章　標本データから母数を推定する
　第7章　標本データから仮説を検定する
　第8章　経済データは正規分布するか？

第3部　回帰モデルで経済予測をしてみよう！
　第9章　予測のためのモデル作り
　第10章　古典的回帰モデルで予測する
　第11章　自己回帰モデルで予測をする
　第12章　時系列回帰モデルで経済予測する

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。☆経済学で使う数学を理解するための最初の一歩は、微分と積分の理解から高校で履修した「数学」の知識を前提として、きちんとしたステップを踏んで学習をすれば、大学で経済学・社会科学を学ぶために必要な数学の考え方・知識・技法、社会人になっても役立つ数学の知識を身に付けることができます【本書では経済数学を以下のステップで学習します】（１）経済学における数学の役割を実感する（２）関数および関数の連続性について正しく理解する（３）関数の性質を記述する微分法を学ぶ（４）消費者や企業の最適化問題を解決する（５）変数が２つに増えたらベクトルを用いる（６）ラグランジュの未定乗数法がこれでわかる（７）確率論や統計学の基本の正規分布は積分から理解できる（８）行列を利用すれば2次元正規分布もわかる本書「序」より………本書で行う数学の学習は高校の授業とは違った雰囲気になるはずである。もちろん計算は頻繁に現わるが、どうしてその計算がなされるのかという理由や動機に重点がおかれ解説は比較的長くなる。したがって、焦らずにゆっくり読み進めてほしい。諸君がこれまでに学んだ数学の意味を再認識してもらえることを期待している。本書で試みた高校とはいくぶん雰囲気の違う数学の学習を通じて、社会科学にとどまらず、これからの諸君の長い人生を豊かにする教養の1 つとして数学を付け加えてもらえれば、著者として望外の幸せである。

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丁寧な図と解説で、初学者でもExcelを使ってデータ解析や統計処理ができる！
　本書は、得られたデータの解析手順やその後の統計処理までをExcelを使って自学できるよう、分かりやすく丁寧に解説したものです。また、「ノンパラメトリック検定」もExcelで扱えるように解説してあります。統計学で必要な難しい数式は省略せずに掲載してありますが、エクセル操作部分を丁寧に解説しているので、数式が理解できていなくても、データ解析から目的の結果へと進めることができます。本書を片手に同じように操作を進めていくだけで、データ解析や統計処理で使える技術（目的に合わせて使いこなす技術）を習得でき、応用できるようになります。

＜解析編＞
第1章　ヒストグラム
第2章　基本統計量
第3章　正規分布
第4章　相関分析
第5章　回帰分析
第6章　周波数解析
第7章　グラフ
第8章　モデル関数のあてはめ

＜統計編＞
第9章　関連2群の差の検定
第10章　独立2群の差の検定
第11章　独立3群以上の差の検定
第12章　関連3群以上の差の検定
第13章　分割表の検定
第14章　生存時間解析

＜付録＞
付録1　正規分布
付録2　t検定表
付録3　ウィルコクスンT検定表
付録4　F検定表
付録5　U検定表
付録6　クラスカル・ウォリス検定表
付録7　x2検定表（上側確率）
付録8　フリードマン検定表

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コンピュータサイエンスに携わる人のために書かれた確率統計の教科書
本書は、数式による定理の証明とその説明という数学教科書の一般的なスタイルとは異なったかたちで確率統計を解説している。数学的な概念のイメージを補うわかりやすい日本語と図表、そして動作するプログラム（本書では主に確率的な事象のシミュレーションに利用）により確率統計を理解させる。

第I部 確率そのものの話
第1章 確率とは
第2章 複数の確率変数のからみあい
第3章 離散値の確率分布
第4章 連続値の確率分布
第5章 共分散行列と多次元正規分布と楕円
第II部 確率を役立てる話
第6章 推定と検定
第7章 擬似乱数
第8章 いろいろな応用
付録
付録A 本書で使う数学の基礎事項
付録B 近似式と不等式
付録C 確率論の補足

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マンガで統計をわかりやすく解説！
本書は統計の基礎から独立性の検定まで、マンガで理解！
統計の基礎である平均、分散、標準偏差や正規分布、検定などを押さえたうえで、アンケート分析に必要な手法の独立性の検定ができることを目標としている。
統計の基礎を、学びたい方に最適の一冊。

◆プロローグ　トキメキ統計学
◆第1章　データの種類をたしかめよう
1.　カテゴリ－データと数量データ
2.　 カテゴリ－データの注意すべき例
3　. 実務における「とてもおもしろかった」～「とてもつまらなかった」の扱い
例題と解答
まとめ
◆第2章　データ全体の雰囲気をつかもう！
＜数量データ編＞
1.　 度数分布表とヒストグラム
2.　 平均
3.　 中央値
4.　 標準偏差
5.　 度数分布表の「階級」の幅
6.　 推測統計学と記述統計学
例題と解答
まとめ
◆第3章　データ全体の雰囲気をつかもう！
＜カテゴリーデータ編＞
1.　 単純集計表
例題と解答
まとめ
◆第4章　基準値と偏差値
1.　 基準化と基準値
2.　 基準値の特徴
3.　 偏差値
4.　 偏差値の解釈
例題と解答
まとめ
◆第5章　確率を求めよう！
1.　 確率密度関数
2.　 正規分布
3.　 標準正規分布
4.　 カイ二乗分布
5.　 ｔ分布
6.　 Ｆ分布
7.　 「××分布」とExcel
例題と解答
まとめ
◆第6章　2変数の関連を調べよう！
1.　 単相関係数
2.　 相関比
3.　 クラメールの連関係数
例題と解答
まとめ
◆第7章　独立性の検定をマスターしよう！
1.　 「検定」とは
2.　 独立性の検定
3.　 帰無仮説と対立仮説
4.　 P値と「検定」の手順
5.　 独立性の検定と同一性の検定
6.　 「検定」における結論の表現
例題と解答
まとめ
◆付録　Excelで計算してみよう！
■1　度数分布表の（一部の）作成
■2　平均・中央値・標準偏差の算出
■3　「単純集計表」の（一部の）作成
■4　基準値・偏差値の算出
■5　標準正規分布の確率の算出
■6　カイ二乗分布の横軸の目盛りの算出
■7　単相関係数の値の算出
■8　独立性の検定

参考文献
索引

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Excelも統計も、ゼロからはじめてしっかり身につく！

身近な例題とゆる～いイラストで、無理なく統計学が学べる！
本書はExcelを利用した統計の入門書です。

統計学の説明を丁寧に行うことはもちろん、Excelを使ったことがなかったり、操作方法を忘れてしまったりしている人でも取り組めるよう、Excel自体についても丁寧に説明します。
また、Excelでの集計や分析の手順を覚えるだけでなく、その操作がどういった理論と紐付いているか理解することも重視しています。
分析の意味を理解することにより、適切でない指標でデータを見てしまったり、分析の解釈を間違えてしまったりすることを避けられるようになるからです。

本書を通読することで理論と実務両方の基礎が身につき、集めたデータを分析して結果をアウトプットできるようになります。

＜この本の構成＞
・第Ⅰ部（第1章～第4章）：Excelの基本と記述統計学
・第Ⅱ部（第5章～第13章）：確率と分布の基本
・第Ⅲ部（第14章～第26章）：推測統計学の基本

＜この本の読者対象＞
・統計学を学びたい大学生、社会人
・レポートや資料づくりのためにデータ分析を行いたい大学生、社会人
・Excelそのものの操作を学びたい大学生、社会人
・確率や統計と数学の関係を知りたい理工系学部の大学1年生
・確率や統計の講義を担当する教員

はじめに

【第Ⅰ部　Excelの基本と記述統計学】
第1章　Excelの基本操作を覚えよう
第2章　データからグラフを作ってみよう
第3章　データの特徴を調べて表にしよう
第4章　2つのデータを集計して比較してみよう

【第Ⅱ部　さまざまな分布と確率の基本】
第5章　確率と分布の基本
第6章　「無限に値をとる」とはどういうこと？
第7章　確率をグラフで囲まれる面積で表そう
第8章　連続型確率変数をより深く学ぼう
第9章　2つの確率変数の関係を見てみよう
第10章　2つの確率変数の和や定数倍に注目してみよう
第11章　n個の確率変数について理解しよう
第12章　大数の法則と中心極限定理を学ぼう
第13章　的当てゲームの分析をしてみよう

【第Ⅲ部　推測統計学の基本】
第14章　集団の真の母比率を推定しよう
第15章　母平均の推定方法を学ぼう
第16章　集団の真の平均を検定しよう
第17章　2つの集団の平均の差を検定しよう
第18章　3つ以上の集団の平均の差を検定しよう
第19章　二元配置モデルを学ぼう
第20章　適合度検定について学ぼう
第21章　t分布と正規分布やカイ2乗分布の関係を学ぼう
第22章　F分布と正規分布やカイ2乗分布の関係を学ぼう
第23章　単回帰分析のイメージを掴もう
第24章　単回帰分析の係数の検定を学ぼう
第25章　重回帰分析のイメージを掴もう
第26章　重回帰分析の係数について学ぼう

第27章　数学注

参考文献・あとがき
索引

【ご注意】※お使いの端末によっては、一部読みづらい場合がございます。お手持ちの端末で立ち読みファイルをご確認いただくことをお勧めします。

マンガで難解な統計学がやさしく理解できる。

　統計学というと、小難しいと最初から「食わず嫌い」で敬遠している方が多いと思います。特に文系学部を卒業した人ならなおさらでしょう。しかし、AIやビッグデータ時代の到来と共に、無視することは出来ない存在になっています。
　本書は、ビジネスの世界でも応用できるように、統計学の基礎である平均、中央値、標準偏差、偏差値の出し方をはじめ、、分布の王様である正規分布、カイ二乗検定から、分析に必要な手法までを、マンガを駆使してやさしく解説。数学嫌いでも統計学の基本がわかりやすく理解できます。さらに、マンガだけでは説明しきれない部分は文章と図版を多用して、より理解が深まります。
　さらに、巻末の付録ではエクセルの統計機能を使って、複雑な計算も一発でできる技も多数紹介。必ずや、苦手意識が遠のくはずです。

理系学生伝説の参考書『物理数学の直観的方法』の著者による、画期的な経済数学の入門書。理系と文系の中央位置から、双方を視野に入れる独自のアプローチで直観的な理解の道を拓いていきます。本書「マクロ経済学編」では、現代経済学の最重要理論であり「二大難解理論」の一方の「動学的マクロ均衡理論」を一気に理解することを可能にします。

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どっちの武器が有利？なぜガチャがはずれる？統計でわかる！

身近な例題とゆる～いイラストで、無理なく統計学が学べる！
　本書は、統計ソフトを使ったデータ分析の前に知っておくべき統計の基礎を無理なく学べる初学者向けの入門書です。
　割れたお菓子、渋いガチャ、レア指輪の効果などの日常的な疑問を会話形式とイラストで解決しながら、統計学の実用的な手法と基本的な概念を練習問題によって「習うより慣れる」ことを目指します。正規分布や中心極限定理など、統計学の基本をカバーしているのはもちろん、誤解しやすい仮説検定を深く掘り下げることで、更に深く統計学を学ぶためのガイドとしても役立ちます。みみたとサブローとともに統計学の最初の一歩を踏み出してみませんか。

はじめに
プロローグ～不思議な洋館～
人物紹介

オリエンテーション　統計はデータから情報を引き出す道具だ11
　Lesson 1 統計のしくみ
　Lesson 2 統計と確率
　Lesson 3 統計の役目
第１時限　データの分布は代表値で把握する
　Lesson 1 データのレイアウト
　Lesson 2 度数分布表とヒストグラム
　Lesson 3 データの代表値
第２時限　データのばらつきは標準偏差で比較する
　Lesson 1 範囲と四分位数
　Lesson 2 標準偏差
　Lesson 3 データの特徴量と形状
第３時限　確率変数の振る舞いは確率分布に従う
　Lesson 1 確率とは
　Lesson 2 確率変数と確率分布
　Lesson 3 期待値と分散
第４時限　ガチャの背後に二項分布あり
　Lesson 1 二項分布75
　Lesson 2 二項分布の期待値と分散
　Lesson 3 ポアソン分布

あとがき
巻末付録
練習問題の解答
索引

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【会話形式だから、絶対わかる！】
【統計学をわかりやすく教えてくれる涌井貞美氏が、「ベイズ統計」の基本を1冊にまとめました！】

「ベイズ統計」は、最近、統計学やデータ解析の分野で名が知られるようになってきたテーマです。
「迷惑メールフィルター」や「検索エンジン」などに応用されていることを知っている人もいるでしょう。
ベイズ統計は「確率論」をベースにし、「融通がきく」「経験を生かせる」という2つの大きな特長があります。
本書ではベイズ統計のキホンから、ベイズ統計を従来の統計学と融合し、ベイズ統計で正規分布データをあつかう方法まで解説します。

ビジネスに役立つ視点で統計学を基礎から学び、Excelで実践的な統計手法を身につける。まずは、とある会社の営業戦略会議というシーンで、いかに説得力のプレゼンが大切かというストーリーをもとに、統計学を学ぶところからスタート。続いて、「表とグラフの基本」「平均値とは何か？」「正規分布とは？」など、統計学の基本を理解しながらビジネスに役立たせる手法を学ぶ。そして、Excelを利用して統計データを扱うノウハウを学び、会議でのプレゼン資料作成や、マーケティング調査などより実践的に役立つ統計学を身につける。数字に弱い、会議のプレゼンで説得力に欠けていた…というコンプレックスを持っていたビジネスマンはもちろん、仕事の現場で役に立つ統計手法を学べる1冊。　 ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできません。

『Excelで学ぶ統計解析入門』のExcel 2013/2010対応版登場!!　
　Excel関数を使った例題をとおして学ぶことで統計の基礎知識が身に付くロングセラー『Excelで学ぶ統計解析入門 第2版』のExcel2013/l2010対応版です。本書は例題を設け、この例題に対して、分析の仕方と、Excelを使っての解法の仕方の両面を取り上げ解説しています。Excelの機能だけでできるものもありますが、Excelで面倒なものは、著者が開発したExcelアドインで対応できます。ExcelアドインはWebからダウンロードできます。

【統計学はこんな場面で役に立つ】
経営戦略、顧客分析、マーケティングといったビジネス上の課題においては、たくさんの数値（データ）を扱う場面が必ず現れます。そんなときに必要となるのが「統計学」の知識です。

たとえば、過去のデータを根拠にして以下の問いに答えるには、どのような分析が有効でしょうか？
●広告費を増やすと、売上はどれだけ増えると期待できるか？　広告費を増やすのと営業部員を増やすのでは、どちらが効果的か？
●SNSによる情報発信の前後で売り上げは変化したか？
●工場の機械が不調をきたしているか？（製品のばらつきの範囲は誤差の範囲と言えるだろうか？）

本書では、こうしたトピックを例題として扱いながら、統計学の知識・手法を解説していきます。じつはむずかしい数式を覚えたりする必要はありません！　感覚的な理解を目指しながら、ていねいに説明しました。「数学は苦手で……」「自分、文系ですから」と、統計を避けがちな方にこそ読んでいただきたいです。

【学生にも社会人にも】
経営学や商学を専攻する大学生が「統計学」に入門するためテキストとして、また、社会人の独習書としてオススメです！

【本書の特徴】
数学的に厳密な理解を深めることよりも、手を動かすことを主眼においた内容です。まず簡単な例題を示し、その解説を掘り下げていくことで、確率・統計の知識や考え方を身につけられる構成となっています。理解の定着を図るため、例題を発展させた練習問題を多数用意し、解説・解答も掲載しました。また、手計算が難しい例題・練習問題については、表計算ソフト（エクセル）による解法を解説し、便利な関数を紹介しています。

【おもな内容】
　第0章　はじめに
第I部　データの全体像をつかむ
　第1章　データの可視化
　第2章　度数分布表・ヒストグラム
　第3章　代表値・分散
　第4章　散布図・相関係数
　第5章　単回帰分析
　第6章　重回帰分析
第II部　観測されたデータの起こりやすさを測る
　第7章　確率の定義と場合の数
　第8章　事象の関係と確率の計算
　第9章　条件付き確率とベイズの定理
第III部　観測されたデータの背景を知る
　第10章 確率変数、確率分布、期待値
　第11章 代表的な離散分布：二項分布
　第12章 代表的な連続分布1：正規分布
　第13章 代表的な連続分布2：カイ2乗分布とt分布
第IV部　データの背後にある確率分布を推測する
　第14章 標本調査と標本からの推定
　第15章 区間推定
　第16章 仮説検定

【2月1日電子書籍先行発売／2月14日単行本発売】

賢い人ほど、ダマされる。

〈会話〉〈交渉〉〈データ分析〉〈プレゼン〉〈マーケティング〉
すべての合理的意思決定のための「心理バイアス」大全

経営学、認知心理学、行動経済学など
経営大学院（MBA）で教えられる「認知バイアス」「感情バイアス」を
101項目厳選して紹介・解説。

優れたビジネスパーソンは、感情に流されない。
誰もが陥る「思い込みの罠」全網羅！

【イケア効果】なぜ人は論理的に判断ができないのか
【生存バイアス】なぜ「デキる人」の言うことを聞いてしまうのか
【返報性】人はお返しをせずにはいられない
【アンカリング】数字は先入観にこびりつく
【ハロー効果】錯覚が人を動かす
【リンダ問題】確率は直感に反する
【ジャムの法則】情報は、多すぎると逆に選べない
【授かり効果】人は失うことを過剰に嫌う
【少数の法則】なぜ実績のある人は時代の変化についていけないのか
【ギャンブラーの誤謬】なぜ人は根拠のない勘で判断をしてしまうのか
【直線本能】人は「明日も昨日と同じ」と信じてしまう
【ベイズ確率】平均的な確率ではうまくいかないこともある
【正規分布バイアス】「平均値」と「中央値」は違う
【計画バイアス】とにかく人は楽観的に考えてしまう

客観的な判断を行うための、すべてのビジネスパーソンの必読書。

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Excelを用いてデータを解析し、実践的な統計処理をマスターする!!
「どのような場合に、どのような統計的手法を用いれば、得られたデータから新たな知見が得られるか」ということを中心に、実際に企業で実践した、また、現在、大学で実践している例を交えて、丁寧に解説します。統計および確率の概念や、それぞれの解析手法の理論については、極力数式を省略して簡単にそのエッセンスを解説し、理解を深めていただきます。

第1章　はじめに～統計の知識はこんなに大事！～
第2章　データの特徴をつかもう
第3章　正規分布とは何なのか？
第4章　梅干しは本当に減塩か？～母平均を推定する～
第5章　新薬は高血圧に有効か？～統計的仮説検定とt検定～
第6章　専有面積が広ければ賃料も上がる？～相関～
第7章　家賃は築年数だけで決まる？～統計モデリング（回帰分析）～
第8章　補遺
8.1　数学的説明
8.2　分析ツールのセットアップ
8.3　練習問題の解答と解説

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統計学を絵でさっと学べる!!
　統計学は大きくわけて、記述統計学、推測統計学、ベイズ統計学の3つに分けられます。
本書は14歳の美統（みと）が妖精タイムとともに3つの国、ディス国（Descriptive Statistics：記述統計学）、インフ国（Inferential Statistics：推測統計学）、ベイズ国（Bayesian Statistics：ベイズ統計学）で各国の妖精たちと統計学を学んでいくものです。記述統計学で統計の基礎を終え、推測統計学で推定・検定を学び、ベイズ統計学は条件付き確率を勉強します。3つの国を旅した美統は人間的にも成長していくという物語です。

はじめに
プロローグ：私の名前は美統、中学2年生…

第1章　デイス国
デイス国です、女神さま
第1話 デイス国（記述統計学の国）解決編
第2話 記述統計学を理解するための用語解説

第2章　インフ国
インフ国です、女神さま
第1話 インフ国（推測統計学の国）前編　解決編
第2話 インフ国（推測統計学の国）後編　解決編
第3話 母集団と標本
第4話 度数分布、正規分布
第5話 検定と推定
第6話 推定と検定の応用

第3章　ベイズ国
美統さま、ベイズ国にようこそ
第1話 ベイズ国（ベイズ統計学の国）前編解決編
第2話 ベイズ国（ベイズ統計学の国）後編解決編
第3話 Wekaというフリーソフトによるベイズ問題のモデル化と使い方

エピローグ；もとの世界に戻った美統

索引

コンピューターの発達に伴うビッグデータが経済学を新たな段階に進めた。物理学のような実証科学としての経済学は、旧来の経済理論を否定し、新たな経済法則を発見した。マクロ経済学を揺るがす知的革命を紹介する。
　本書は週刊エコノミスト２０１６年５月31日号で掲載された特集「経済は物理でわかる」の記事を電子書籍にしたものです。

目　次：
はじめに
・第１部　変わる経済学編
・ビッグデータが覆す経済の常識　実証科学の視点から理論構築へ
・インタビュー　ポール・ローマー（ニューヨーク大学教授）
・経済と身近な物理学者（１）　最古のインフレ論文を書いたコペルニクス
・新しい経済法則１「一物一価」は現実に存在しない
・新しい経済法則２　為替市場はブラウン運動で動く
・知っておきたい基礎知識 「正規分布」と「ベキ分布」
・新しい経済法則３　企業の取引網が示す大手と中小の分布は物理法則に従う
・インタビュー　マーク・ブキャナン（サイエンスライター）
・新しい経済法則４　経済学が目を背けてきたバブルの定量化に成功
・新しい経済法則５　裁定取引をビッグデータで実証
・主流派経済学批判１　現実と乖離するマクロ経済学　ミクロの相似拡大モデルは誤り
・主流派経済学批判２　一般均衡の幻想　現実経済を分析できず
・第２部　歴史編　経済学と物理学の邂逅
・経済学の歴史　万有引力が古典派を触発　物理学と離れる現主流派
・物理学の歴史　先哲の思想を実証して発展
・経済と身近な物理学者（２）　錬金術師ニュートンが初めて金本位制
・ノーベル経済学賞とは？　経済界が思想の権威づけに利用
・経済と身近な物理学者（３）　ハレーと年金制度

【執筆者】
松本惇、中川美帆、後藤逸郎、高安秀樹
水野貴之、大西立顕、高安美佐子、山田健太
伊藤隆敏、吉川洋、荒田禎之、荒川章義
並木雅俊、権丈善一、週刊エコノミスト編集部

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理工系の学生にとって基礎となる内容がしっかり身に付く良問を数多く掲載した確率、統計の演習書
本書は理工系の学生にとって基礎となる内容がしっかり身に付く良問を数多く掲載した確率、統計の演習書です。
高校数学で学んだ内容を起点に、丁寧にわかりやすく解説したうえ、読者が自ら手を動かして確かなスキルが身に付けられるよう、数多くの例題、問題を掲載しています。

第1章　データ取り扱いの心得
第2章　場合の数と確率
第3章　データの特徴量
第4章　データどうしを比べる
第5章　回帰分析
第6章　正規分布
第7章　推定と検定
第8章　t分布
第9章　カイ二乗分布
第10章 指数分布
第11章 二項分布とポアソン分布
第12章 その他の分布や推定手法

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高校までの数学と大学数学のギャップは大きい。ε‐δ論法や1次独立・1次従属など、新しい言葉や定義が立て続けに出てきて、抽象的な概念の理解を要求される。大学数学は他の学問と比べて、最初の一歩をよく理解することが極めて重要である。そこさえクリアすれば、じつに楽しい学びの世界が広がっている。本書は、冒頭で述べたようなギャップを埋めることを主な目的として、さらに、大学数学の導入部分の簡単なガイドを兼ねることも目標とする、まさに入門の教科書である。上下2巻を読まれた暁には、大学数学全般の入門部分を一通りつかめるように構成してある。

上巻
【もくじ】
1章　集合･写像と同値類
1･1　「1対1の対応」と整数誕生
1･2　集合と論理
1･3　写像
1･4　集合の濃度とカントールの対角線論法
1･5　同値関係と同値類

2章　離散数学の入り口
2･1　「数えること」に3種類：帰納的，2通り，対称性
2･2　知り合いの関係から理解するグラフ理論
2･3　整数条件が強力なデザイン論
2･4　ISBN記号による誤り検出と符号理論

3章　極限の概念
3･1　「すべて」と「ある」の用法と開区間･閉区間
3･2　実数の連続性
3･3　数列の極限
3･4　関数の極限とε-δ論法
3･5　関数の連続性

4章　微分学入門
4･1　微分に関する基礎的定理
4･2　テイラーの定理
4･3　不定形の極限値

5章　積分学入門
5･1　積分の導入
5･2　有理関数の積分
5･3　広義積分

補章　アルキメデスの取り尽くし法による円の面積公式の証明

（下巻のもくじ）
6章　群･環･体の入り口
6･1　偶置換･奇置換の一意性と演算
6･2　群とはどのようなものか
6･3　環と体はどのようなものか

7章　線形空間と行列
7･1　線形空間と次元
7･2　線形写像から導入する行列

8章　行列と行列式
8･1　行列
8･2　連立1次方程式
8･3　行列式

9章　固有値と実対称行列の対角化
9･1　固有値
9･2　実計量線形空間と実対称行列の対角化

10章　統計の基礎にある数学上の勘所
10･1　異色な分布であるポアソン分布
10･2　多変量解析と距離の概念・分散共分散行列
10･3　正規分布の面積が1であることの証明

補章　代数学の基本定理の証明

【SVG画像タイトル】
ピタゴラスの定理からブラック＝ショールズ方程式まで－－人間の歴史を変え、今日の世界を作り上げるうえで重要な役割を果たしてきた17の方程式。これらの方程式の意味と重要性、後世への影響を豊富なエピソードで明らかにする数学ノンフィクション。

『数学の秘密の本棚』『数学で生命の謎を解く』など、数学書のベストセラーライターとして著名なイアン・スチュアートの最新刊です。
人間の歴史を変え、今日の世界を作り上げるうえで重要な役割を果たしてきた17の方程式について採り上げ、その方程式が「何を表しているのか」、「なぜ重要なのか」、「そこから何が導かれたのか」について豊富なエピソードと共に明らかにしていきます。採り上げられている方程式は、ピタゴラスの定理をはじめとして、対数、微積分、トポロジー、正規分布や波動方程式、ニュートンの重力の法則やシューレディンガー方程式、現代の経済に大きな影響を与えたブラック＝ショールズ方程式など、多岐にわたっています。
イアン・スチュアート一流の平易でユーモア溢れる文章は、本書でも健在です。必要最小限の数式しか使っていませんので、数学の苦手の読者でも楽しく読みすすめることができます。方程式の歴史をたどりながら、数学、科学、社会について、たくさんの知見を得ることができる、数学ノンフィクションの傑作です。

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良質なテストの作り方を学ぼう、いちばんやさしいIRTの入門書!!
　項目反応理論（IRT）を解説した入門書です。IRTとは、Item(項目)、Response（反応）、Theory（理論）のことでテストの各問題の正答か誤答かから真の能力を推定する理論です。
　IRTは本格的に学習するようになるのは院生および共通試験とか試験の制作にかかわる人です。一方、IRTで扱う数学は文系にはかなり難しいもの(微分積分レベル)でなかなか理論を習得できない人も多いのです。
　本書では良質なテストの作成に役立つ知識や各問題の難しさを意味する困難度や、識別力や当て推量と呼ばれるものなどをやさしく解説していくものです。

まえがき
項目反応理論ってなに？

【第1部　準備】
第1章　数学の基礎知識
第2章　統計学の基礎知識

【第2部　本題】
第3章　各問題の特性を知る ―項目特性曲線―
第4章　各受験者の真の能力を推定する ―最尤推定法―
第5章　各問題の難しさの度合いなどを推定する ―EMアルゴリズムに基づく周辺最尤推定法―
第6章　未来のテストのために問題を蓄える ―等化による項目プールの生成―
第7章　良質なテストを作成する ―項目情報曲線―

【付録】
付録1　途中までのがんばりも評価する ―部分得点モデル―
　1.部分得点モデル
　2.カテゴリー確率曲線
付録2　最尤推定法とは異なる方法を知る ―MAP推定法とEAP推定法とマルコフ連鎖モンテカルロ法―
　1.確率分布と確率密度関数
　2.ベイズの定理
　3.MAP推定法とEAP推定法とマルコフ連鎖モンテカルロ法
　4.EMアルゴリズムに基づく周辺最尤推定法におけるNmの意味
付録3　順序性のあるデータの関連の度合いを調べる ―テトラコリック相関係数とポリコリック相関係数―
　1.相関係数
　2.2変量正規分布
　3.テトラコリック相関係数とポリコリック相関係数

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機械学習を用いた新規分子構造の生成や最適化にまつわる技術について，基礎理論から実装まで一気通貫して解説
　本書は，機械学習の初学者であっても分子構造の生成モデルや分子構造の最適化手法を理解できるように，機械学習の基礎から分子構造の生成モデルや最適化手法にいたるまでを体系的にまとめた書籍です．
　さらに，機械学習に関する技術はプログラミングを通じて実践することでより理解が深まるものであるため，数理的な内容だけではなく，Pythonによる実装を織り交ぜて説明しています．分子構造の生成モデルや最適化手法に関する基礎知識を得ることができるだけでなく，それらを実践に活かすところまで習得できます．
　また，分子構造を取り扱うための手法や，特有の事情についても詳しく説明していますので，機械学習の研究者が分子構造を取り扱った研究を始めたい場合にも参考になります．

〈このような方におすすめ〉
材料設計、創薬に携わる技術者、研究者および学生
分子生成モデルへの応用を目指す機械学習の技術者、研究者および学生

〈目次〉
第1章　分子生成モデルと分子最適化
1.1　分子最適化
1.2　分子生成に関する問題設定
1.3　分子生成モデルの構成要素
1.4　本書の構成
1.5　記　法
1.6　プログラミング環境

第2章　分子データの表現
2.1　分子のグラフ表現
2.2　SMILES
2.3　SELFIES
2.4　分子記述子
2.5　フィンガープリント

第3章　教師あり学習を用いた物性値予測
3.1　教師あり学習
3.2　経験損失最小化にもとづく教師あり学習
3.3　予測分布
3.4　ニューラルネットワーク
3.5　最適化アルゴリズム
3.6　評　価
3.7　過剰適合と正則化
3.8　グラフニューラルネットワーク
3.9　モデルの適用範囲
3.10 予測器の実装例・実行例

第4章　系列モデルを用いた分子生成
4.1　系列モデル
4.2　系列モデルを用いた分子生成モデル

第5章　変分オートエンコーダを用いた分子生成
5.1　変分ベイズ法
5.2　変分オートエンコーダ
5.3　変分オートエンコーダを用いた分子生成モデル

第6章　分子生成モデルを用いた分子最適化
6.1　分子最適化問題とその難しさ
6.2　分子最適化問題の連続最適化問題への変換
6.3　ベイズ最適化を用いた分子最適化
6.4　ベイズ最適化を用いた分子最適化アルゴリズム

第7章　強化学習を用いた分子生成モデルと分子最適化
7.1　強化学習の定式化
7.2　分子最適化の強化学習としての定式化
7.3　方策勾配法
7.4　オフライン強化学習
7.5　SMILES-LSTMを方策とした方策最適化

第8章　発展的な分子生成モデル
8.1　原子団を組み合わせる分子生成
8.2　分子骨格を用いた分子生成
8.3　生成モデルの評価手法

付 録　正規分布にかかわる公式
A.1　モーメント母関数
A.2　線形結合
A.3　条件付き確率

★ 実験を効率化する強い味方 ★

もう実験で疲弊しない。次に試す実験条件は、データと統計学が教えてくれる！
ベイズ最適化とPythonを駆使して、効率よく研究・開発を進めよう！
《すぐに試せるサンプルデータセット・サンプルコード付き》

■ データ解析の初歩から、モデルの設計、実践的な応用事例までを導く。
■ 実験時間や人数が限られる今、絶対に役立つスキルが身につく！
■ 入門書であり、実践書。フルカラー！

【目次】
第1章　データ解析や機械学習を活用した分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理
・ケモ・マテリアルズ・プロセスインフォマティクス
・分子設計
・材料設計
・なぜベイズ最適化が必要か
・プロセス設計
・プロセス管理
・データ解析・人工知能（モデル）の本質

第2章　実験計画法
・なぜ実験計画法か
・実験計画法とは
・適応的実験計画法
・必要となる手法・技術

第3章　データ解析や回帰分析の手法
・データセットの表現
・ヒストグラム・散布図の確認
・統計量の確認
・特徴量の標準化
・最小二乗法による線形重回帰分析
・回帰モデルの推定性能の評価
・非線形重回帰分析
・決定木
・ランダムフォレスト
・サポートベクター回帰
・ガウス過程回帰

第4章　モデルの適用範囲
・モデルの適用範囲とは
・データ密度
・アンサンブル学習

第5章　実験計画法・適応的実験計画法の実践
・実験候補の生成
・実験候補の選択
・次の実験候補の選択
・ベイズ最適化
・化学構造を扱うときはどうするか

第6章　応用事例
・複雑な非線形関数を用いた実験計画法・適応的実験計画法の実践
・分子設計
・材料設計
・プロセス設計

第7章　さらなる深みを目指すために
・Gaussian Mixture Regression（GMR）
・GMR-Based Optimization（GMRBO）（GMRに基づく適応的実験計画法）
・複雑な非線形関数を用いたGMRBOの検証

第8章　数学の基礎・Anaconda・Spyder
・行列やベクトルの表現・転置行列・逆行列・固有値分解
・最尤推定法・正規分布
・確率・同時確率・条件付き確率・確率の乗法定理
・AnacondaとRDKitのインストール・Spyderの使い方

あなたも統計学に恋をしてみませんか？ いまや統計学なくしてビジネスは成り立たちません。統計を嫌うよりも、好きになって思う存分使いこなしましょう。本書は、収集したデータに重要な意味があるか判断できる推測統計を、数学が嫌いな人でも楽しく学べる日本一わかりやすい入門書です。選挙の出口調査の仕組みなど、できるだけ身近な題材を取り上げているので、わかりやすく学べます！

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R/RStudioの操作も、Rの文法も、データ分析・統計解析の方法も、この1冊で！

本書は、RやRStudioを使ってデータ分析や統計解析を学びたい人のための入門書です。
「Rの本は、読みにくくて、わかりにくい…」
そんな風に困っている人を手助けするための1冊です。


本書ではまず1章で、RとRStudioをインストールするところから説明をスタート。それぞれの環境で、どうやってスクリプトを実行したり、結果を確認したりするのかを丁寧に教えています。
（興味のある方向けに、ColaboratoryでのRの実行方法も説明しています）

続いて2章では、Rの文法をしっかりと勉強します。Rの入門書ではおざなりにされがちな文法解説ですが、文法を理解していないと、各スクリプトで何をしているかの理解が深まらず応用が効きません。本書ではRの文法や、プログラミングの考え方もしっかり伝えます。

3章からはいよいよ、スクリプトを動かしながら、データの扱い方を学んでいきます。3章では、Rにおいて「たくさんのデータを扱うための仕組み」として用意されている「ベクトル」や「行列」について使い方を学びます。

4章では2次元のデータを柔軟に管理できる「データフレーム」の操作方法や、テキスト、CSV、Excelなどの各種ファイルからのデータの取り込みや操作方法、一般に配布されているデータセットの扱い方などについて学んでいきます。

5章、6章では、さまざまな視覚化の方法を学んでいきます。データにあったグラフの選び方や各種グラフの作成方法、グラフの細かな調整の方法を知ることができます。

7章からは統計処理について学びます。基本的な集計や、データの特徴を知るための値の調べ方、標準化・正規化の方法や度数分布の作成方法などを身に付けます。

8章ではさらに、二項分布や正規分布、相関係数、検定、カイ二乗分布など、統計分析でよく使うさまざまな分析方法について学びます。

9章では、回帰分析や機械学習について学びます。回帰分析では、データセットを使いながら、単回帰、重回帰分析、さらに予測も行います。機械学習では、「訓練データ」と「テストデータ」に分けての学習と予測を行い、回帰分析以外の機械学習モデルについてもひととおり試します。

★紙面は分かりやすさを重視したフルカラー！
フルカラーの紙面によって、重要点がわかりやすく、読みやすい！ グラフィカルなデータなども色を確認しながら進められます。

★本書のスクリプトデータ付き
書籍全体が、スクリプトを入力して、結果を確認しながら進んでいくように設計されています。入力間違いなどを確認できる正しいスクリプトデータもダウンロードできます。

★特典PDF付き
本書に収まらなかった内容を購入者限定特典のPDFにしました。Rで地図上にデータを描画する方法をまとめた12ページのPDFです。
ご購入者皆さまにダウンロードしていただけます。


Chapter 1 Rの環境を整えよう
Chapter 2 値・変数・制御構文
Chapter 3 複雑なデータの扱い方
Chapter 4 データフレームとデータアクセス
Chapter 5 plotによるデータの視覚化
Chapter 6 その他のグラフ機能
Chapter 7 統計処理の基本
Chapter 8 データ分析の基本
Chapter 9 回帰分析と予測

★特典PDF付き（地図へのデータ描画）

日本初のMac専門月刊誌『Mac+』の頃から主にMac系雑誌に寄稿する。ハイパーカードの登場により「ビギナーのためのプログラミング」に開眼。以後、Mac、Windows、Web、Android、iOSとあらゆるプラットフォームのプログラミングビギナーに向けた書籍を執筆し続ける。
・ 近著：「Spring Boot 3 プログラミング入門」「C#フレームワーク ASP.NET Core入門.NET 7対応」「マルチプラットフォーム対応 最新フレームワーク Flutter 3入門」「見てわかるUnreal Engine 5 超入門」（秀和システム）、「Google AppSheetで作るアプリサンプルブック」「AWS Amplify Studioではじめるフロントエンド+バックエンド統合開発」（ラトルズ）、「もっと思い通りに使うための Notion データベース・API活用入門」（マイナビ出版）

※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。

※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします