※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 多変量解析手法の理論と実践をバランスよく習得できる！ 　様々な媒体、経路を通じて大規模データが、驚くほど低コストで入手できるようになった現在、多変量解析手法に習熟したデータサイエンティストに対する学術界、ビジネス界からのニーズは非常に高まっており、これに対して大学や企業では、高いデータ解析力を持った人材の育成に注力し始めています。しかし、多くの多変量解析についての学習書は、理論的な説明に終始し、実務場面でどのように利用されているかについて、殆ど配慮がないのが現状です。 　そこで本書は、多変量解析手法の理論と実践をバランスよく解説することで、統計が得意ではない大学生や実務者にも利用しやすい構成とし、本書1冊で多変量解析手法を実務に応用できるまで習得できる内容となっています。 第I部 多変量解析の基礎 第1章 多変量解析の基礎を学びたい―R による多変量データの基本的な統計処理 第2章 R によるデータハンドリングを学びたい ―アンケートデータと ID-POS データのハンドリング 第II部 量的変数の説明・予測 第3章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (1) ―重回帰分析 第4章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (2) ―階層的重回帰分析 第5章 さまざまな集団から得られたデータを分析したい―マルチレベルモデル 第6章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (1)―パス解析 第III部 心理尺度の分析 第7章 心理尺度を開発したい (1) ―探索的因子分析 第8章 心理尺度を開発したい (2) ―確認的因子分析 第9章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (2) ―潜在変数を伴うパス解析 第IV部 質的変数の説明・予測 第10章 クロス集計表をもっとていねいに分析したい―対数線形モデル 第11章 カテゴリに所属する確率を説明・予測したい―ロジスティック回帰分析 第V部 個体と変数の分類 第12章 似たもの同士にグループ分けしたい―クラスター分析 第13章 質的変数間の連関を視覚化したい―コレスポンデンス分析 第VI部 多変量解析を使いこなす 第14章 データが持つ情報を視覚化したい―パッケージggplot2による描画 第15章 多変量解析を実践で生かしたい―手法の組み合わせ

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 論文執筆や学会発表のための統計解析手法が、しっかり身に付く！ 国際的なEBM (Evidence-Based Medicine) の潮流をうけ、各医学雑誌は研究の再現性について非常に厳しい目で論文を審査するようになってきました。そのため、正しい統計リテラシーに基づき精確なデータ分析や統計解析を行うこと、また、その結果をわかりやすく可視化し表現することは、臨床医・研究者にとって不可欠といえます。 本書は、統計学の基本事項を学んだ方が実践的な統計解析を行うための橋渡しとなるような内容で構成しました。統計解析のツールとして、プログラミング言語Rとその統合環境RStudioを採用し、Rの導入のハードルが低くなるよう配慮しています。また、事例ごとに、データ分析や統計解析の手法と考え方、Rの記述、分析・解析結果の表現をその都度解説し、統計解析の考え方と関連するRのスキルをまとめて、手を動かしながら実践的に身につけることができる流れとしました。 1章　RとRStudioの準備や基本操作 2章　データの読み込みと前処理 3章　変数の種類と記述統計 4章　統計的仮説検定 5章　回帰モデル 6章　多変量回帰モデル 7章　結果のアウトプット 付録 参考文献

※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。 統計スポットライト・シリーズの第6巻。感染症や地震、SNSの投稿といった自然現象や社会現象を時系列のイベントととらえ、その起き方をモデル化して各現象の解析や将来予測につなげる主な手法に「点過程」と呼ばれる確率過程と「状態空間モデル」がある。 　本書は主に点過程について、大学初年度で学ぶ数学知識のみで理解できるよう解説した入門書であり、状態空間モデルについても概略を述べる。その応用として、COVID-19の感染拡大/ 収束の指標値を推定する方法についても紹介。イベント解析手法を身に付けたい初学者の方は必読！

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Excelで統計学の基本を学ぶ!! 　統計関連の書籍はRからPythonが主流になりつつあります。機械学習との親和性もあり、Pythonで分析する人が増えています。とはいえデータサイエンティストのような統計のプロの人ならともかくR、Pythonはプログラムということで敷居が高いと感じる人も少なくありません。また文系を中心とした大学ではSPSSが多いですが、自宅で持ち帰って分析することはできないため、自学自習ではExcelで学習するニーズはあると考えます。 本書は統計解析に必要な知識を解説します。まず基本的な理論を学び、その内容をExcelで実践するものです。理解度テストは企業向けの例題で活用できるものを用意します。 　書名に学び直しとしたのはR、Pythonで挫折した人を含め、改めて統計学の基礎をExcelで学び直したい人向けという意味でつけました。 第1章　データの種類と解析手法 第2章　基本統計量_【代表値】平均・中央値・最頻値・比率　　　　 第3章　基本統計量_【散布度】標準偏差・変動係数　　　　　　 第4章　基準値・偏差値 第5章　箱ひげ図 第6章　度数分布・ヒストグラム 第7章　パレート図 第8章　統計分析のグラフ 第9章　正規分布 第10章　層別分析 第11章　相関分析 第12章　単回帰分析 補遺

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Excelでデータ分析はばっちり！ 本書は『Excelで学ぶ多変量解析入門』の最新版です。 多変量のデータ分析手法の理解のためには、実際にデータを解析してみるのがよいので、例題を設け、これについて計算方法や解釈の仕方を説明しています。 Excelによる分析を丁寧に解説し、つまずくことなく多変量解析を学ぶことができるようになっています。 はじめに 本書のねらい 第1部　多変量解析を学ぶための基本的統計解析法 第1章　基本統計量 第2章　相関分析 第3章　直線回帰分析 第4章　曲線回帰分析 第5章　CS分析 第2部　多変量解析法 第6章　多変量解析の概要 第7章　重回帰分析 第8章　時系列重回帰分析 第9章　主成分分析 第10章　コンジョイント分析 第11章　拡張型数量化1類・2類 付録 付　録 付-1 ゴールシークとソルバー 付-2 最小2乗法による回帰式の係数の算出方法 付-3 直交表 付-4 本書で利用する「多変量解析ソフトウェア」のダウンロード方法 付-5 Excelデータ分析の組み込み

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 例題で統計解析が理解できる!! 　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』のExcel2019┴2016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を使っての解法の両面を取り上げ解説しています。Excelの機能で対応できないものは、著者が開発したExcelアドインで対応できます。 第1章 代表値と散布度 第2章　度数分布と正規分布 第3章　相関分析 第4章　母集団と標準誤差 第5章　統計的推定 第6章　統計的検定 第7章　平均に関する検定 第8章　割合に関する検定 第9章　度数分布表の検定 第10章　分散に関する検定 第11章　相関に関する検定 第12章　ノンパラメトリック検定 第13章　ＡＮＯＶＡ(分散分析法） 第14章　多重比較法 第15章　第1種の過誤、第2種の過誤、検出力、サンプルサイズ 第16章ｚ分布、ｔ分布、χ2分布、F分布 第17章　補遺

『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。【※本作品はブラウザビューアで閲覧すると表組みのレイアウトが崩れて表示されることがあります。予めご了承下さい。】

※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。 統計解析は最強のツールである！ Excelの統計解析機能の活用術を学べる『Excelで学ぶ統計解析入門』のExcel 2016/2013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 Excel2013/l2010対応版』のExcel2016/2013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を使っての解法の両面を取り上げ解説しています。Excelの機能で対応できないものは、著者が開発したExcelアドインで対応できます。本書に掲載されているExcelアドインは、(株)アイスタットのホームページからダウンロードできます。 主要目次 第1章　統計解析の基礎 第2章　相関分析 第3章　確率分布 第4章　統計的推定と統計的仮説検定の基礎 第5章　母集団の平均と割合に関する推定 第6章　一つの母集団の平均と割合に関する検定 第7章　二つの母集団の平均と割合に関する検定 第8章　統計的推定、統計的仮説検定の理論と公式の導き方 第9章　母集団の分散・正規性・相関に関する検定 第10章　標本平均の分布、検定統計量Ｔ値の分布 第11章　Excelの統計解析機能 第12章　Excelのアドインソフトウェア

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 実験、調査、検査などで得たデータに統計モデルを用いて解析する手法を例題でやさしく解説します。 　本書では対象データに適した統計分布、つまり統計モデルを適用し、解析する方法を基礎から説明します。この場合、「最小二乗法」は使えないため、「最尤法」を使います。データに合った統計モデルを使うことで、より精度の高い予測、判断ができます（この解析するプロセスを統計モデリングとよぶ）。さらに、この解析手法はベイズ統計学に繋がっていきます。 はじめに 第1章　データ解析のための準備 1.1　四則計算と対数・指数計算 1　四則演算 2　指数と対数 1.2　条件（場合）分け 1.3　順列と組み合わせ 1.4　集合 解答 第2章　統計および確率 2.1　データ 2.2　度数分布表とヒストグラム 2.3　データの代表値 1　平均 2　中央値 3　最頻値 4　分散 2.4　事象と確率 2.5　確率の性質 2.6　条件付き確率 2.7　独立事象 2.8　確率変数 1　確率変数とは何か 2　確率変数の平均と分散 3　確率変数の加法と乗法 解答 第3章　確率分布 3.1　離散型確率分布 1　ベルヌーイ分布 2　二項分布 3　ポアッソン分布 4　負の二項分布 5　多項分布 6　超幾何分布 3.2　連続型確率分布 1　正規分布 2　対数正規分布 3　指数分布 4　ワイブル分布3 5　ガンマ分布 6　ベータ分布 7　一様分布 3.3　確率分布に基づくデータの捉え方 3.4　代表的な確率分布の平均と分散 3.5　確率分布の近似 1　二項分布の正規分布への近似 2　ポアッソン分布の正規分布への近似 3　超幾何分布の二項分布への近似 解答 第4章　確率分布へのデータのフィッティング：最尤法 4.1　確率分布へのデータのフィッティング 4.2　モーメント法 4.3　最尤法 1　最尤推定量の求め方 2　パラメーターの存在範囲 3　各種確率分布の適用 解答 第5章　統計モデルの適用 5.1　統計モデルとは何か 5.2　計数データと計量データ 5.3　離散型および連続型統計モデル 5.4　代表的な統計モデルの特性 1　二項モデル 2　ポアッソンモデル 3　負の二項モデル 4　正規モデル 5.5　統計モデルの選択 5.6　統計モデルの比較指標 5.7　尤度の重要性 5.8　まとめ：統計モデルの適用手順 1　対象とするデータの特徴の把握 2　データに適した統計モデルの選択 3　候補統計モデルによるデータ解析 4　最適な統計モデルの選択 5　統計モデルの検証 6　総合的判断 第6章　計数データの解析：単一条件下 6.1　二項モデルによる解析 6.2　多項モデルによる解析 6.3　ポアッソンモデルによる解析 6.4　負の二項モデル 6.5　離散型統計モデルの選択 6.6　正規モデルによる解析 6.7　0を含まない計数データの解析 6.8　0が過剰の計数データの解析 6.9　度数分布データの解析 解答 第7章　計量データの解析：単一条件 7.1　正規モデル 7.2　指数モデル 7.3　ワイブルモデル 7.4　連続型統計モデルの選択4 7.5　確率分布からの乱数データ生成 解答 第8章　複数条件下のデータ解析 Ⅰ 8.1　用量反応関係 8.2　回帰分析 8.3　統計モデル 8.4　最小二乗法 8.5　正規分布に基づいた単回帰分析 8.6　正規モデルによる重回帰分析 8.7　比率データの解析：ロジスティック回帰分析 8.8　計数データの解析 解答 第9章　複数条件下のデータ解析 Ⅱ 9.1　指数回帰モデル 9.2　ワイブル回帰モデル 9.3　回帰分析のポイント 解答 第10章　各種のデータ解析手法 10.1　ブートストラップ法 10.2　モンテカルロ法 10.3　応答曲面法Response Surface Method 解答 練習問題　解答 索引

全体の構成を，整関数→超越的な関数という流れにした。微分法は，ニュートン・ライプニッツ時代の観点から導入。直感的に理解できるよう工夫。1998年発行。

※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。 東大教養学部における多年の講義経験に基づいて書き下ろした解析学の本格的入門書。豊富な練習問題をまじえながら、独自の論理構成でていねいに解き明かす。I 実数と連続、微分法、初等函数、積分法、級数　　　II 陰函数、積分法（続き）、ベクトル解析、複素解析

※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。 東大教養学部における多年の講義経験に基づいて書き下ろした解析学の本格的入門書。豊富な練習問題をまじえながら、独自の論理構成でていねいに解き明かす。I 実数と連続、微分法、初等函数、積分法、級数　　　II 陰函数、積分法（続き）、ベクトル解析、複素解析

地球環境の変動をリアルタイムで観察することの重要性は高まっています。その中心には衛星データがあります。しかし、その解析や活用は難しいと思われているかもしれません。この本はそんなあなたのための一冊です。Google Earth Engineを使用して、初心者でも手軽に衛星データの取り扱いを学べる内容になっています。プログラミング経験が少ない方でも、この本を通して衛星データの世界への入り口を開くことができます。 対象読者： ・衛星データ解析に興味があるが、始めの一歩を踏み出せていない方 ・地球環境の変動や持続可能性に関心を持つ方 ・研究やプロジェクトに地球規模の視点を取り入れたい方 地球をもっと深く知るための第一歩を、ここから始めてみませんか？

★「いつか学ぼう」と思っていたなら、今！★ 初歩から実装まで悩まず進める！ GISの基本から始まり、今ホットな時空間データの解析まで解説。 サンプルコードと出力結果が詳細だから実践しながら学べる、最高のガイド！ [主な内容] 第1部〈導入編〉　空間データの統計解析の基礎 　第1章　はじめよう！　地理空間データの統計解析 　第2章　統計学の基本 　第3章　回帰モデルの基本 　第4章　Rの基本 　第5章　Rによる空間データ処理・可視化の基本 第2部〈基礎編〉　地域データの記述統計 　第6章　空間相関と近接行列 　第7章　大域空間統計量 　第8章　局所空間統計量 第3部〈基礎編〉　地域データの統計モデリング 　第9章　同時自己回帰モデル 　第10章　条件付き自己回帰モデル 第4部〈基礎編〉　点データの統計モデリング 　第11章　空間過程とバリオグラム 　第12章　地球統計モデル 　第13章　地理的加重回帰 第5部〈応用編〉　非ガウス空間データの統計モデリング 　第14章　一般化線形モデルの基礎 　第15章　空間相関を考慮した一般化線形モデル 　第16章　INLAによる空間モデリング 第6部〈応用編〉　時空間データの統計モデリング 　第17章　時空間データの統計モデリングの概略 　第18章　時空間CARモデル 　第19章　時空間過程モデル 第7部〈応用編〉　一般化加法モデルと時空間モデリング 　第20章　一般化加法モデルの基礎 　第21章　一般化加法モデルによる時空間モデリング 　第22章　加法モデルによる空間可変パラメータモデリング 補章　空間統計と機械学習

測度論，ルベーグ積分論を中心に，実解析の基本をていねいに解説する．初学者が正確に順を追って理解できるように，またさまざまな分野への応用を意識して，すべての定理に証明を付した．さらに実解析にからむ超関数，フーリエ解析の概念を明確にし，ウェーブレット解析の考え方を明快に説明した．※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．

※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。 高性能な無料統計ソフトJASPを使ってみよう！ 理論のポイントをおさえながら、操作手順を豊富なカラー画像で詳しく解説。 統計の基礎が身につき、初心者でもサクサク解析できる！ 授業・研究・仕事に使える解析ができる、結果の書き方もわかる！ JASPは日本語での使用も可能になったので、英語が苦手な人も大丈夫！ 【本書はこんな人におすすめ】 ●統計をゼロから学びたい ●授業や研究、仕事で解析が必要だけど、何をしたらいいかわからない ●プログラミングや英語が苦手 【目次】 第1章　JASPのインストール 第2章　データの種類（尺度水準） 第3章　記述統計 第4章　統計的仮説検定 第5章　t検定 第6章　一元配置分散分析 第7章　二元配置分散分析 第8章　ノンパラメトリック検定 第9章　無相関検定 第10章　単回帰分析 第11章　重回帰分析 第12章　因子分析 第13章　カイ2乗検定 ※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ので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 大学初年次の全学教育で習う微積分・線形代数、集合論の初歩を学んだ学生向けの、本格的な解析学への入門書。 本書の特色は、「変動」という視点をより明確に意識することによって、解析学の基礎をまとめ直している点にある。これにより、初等的な微積分学から本格的な解析学へと自然な形でつなげ、解析学に特有の細かい議論を直感的に理解できるように理論を展開している。 厳密に扱うべき事項については、既知と思われるものでもきちんと定義し直し、繰り返しを避ける場合を除いてすべての定理に厳密な証明を与えた。証明が長くなる場合には、いくつかのステップに分け、その流れがわかりやすくなるよう工夫している。 理論的な理解を深めるため、多くの例題・演習問題を用意し、巻末にそのすべての解答を掲載。これから数学・解析学の専門的な知識を学びたいかたに好適な一冊。

※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。 構造設計者が建物を振動解析するとき悩む事柄を、入力の設定、解析手法の選定と解析モデルの作成、減衰の考え方、エネルギーの釣り合いに基づく応答評価法に整理し、振動解析の考え方で解説している。

※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。 統計ソフトJMPを用いた、技術開発・製品開発のための統計解析入門書。主な内容は基礎統計、回帰分析、統計的品質管理、実験計画法および品質工学（ロバストパラメータ設計）。タイル製造実験やホットケーキミックスの設計、塗装不良など、技術開発や製品開発におけるシンプルな事例を「雛形」として例示し、「問題発見・解決のためのプロセスの習得」を目的としている。

諸科学，産業界のあらゆる分野で，複雑な多次元データから情報やパターンを抽出する必要性は増すばかりである．本書では，回帰モデルやベイズ判別，主成分分析，サポートベクターマシーンによる判別法などさまざまな解析手法について，単変量から多変量，二群から多群，線形から非線形への展開を，実例とともに平易に解き明かす．※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．

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 ビジネスシーンにおいて日々起こる問題の原因究明、そして解決のための対応策の策定において、統計学はもはや必須の知識です。 本書ではビジネスシーンでありがちな例を引きながら、統計学の基礎をやさしく解説していきます。 上司に「その数字、根拠あるの？」といわれても困らない、プレゼンの説得力を2段階アップさせるスキルが身につけられます！！

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonの基礎を学びながらデータ解析の実践技術が身につく！ 本書は『Pythonによる統計分析入門』の多変量解析編に相当するものですが、前著のより発展的な内容として、ネットワーク解析まで扱っています。Pythonの基本を学びながら、より実践で活用できるデータ解析を習得できます。Pythonの解析ライブラリを使った独習書として、多次元データの解析、アソシエーション分析、ネットワーク解析などを丁寧に解説し、実務的な課題にも応用できるようになっています。 第 1 章 データ解析の基礎知識 第 2 章 Pythonとデータ解析ライブラリ 第 3 章 統計的な手法を使った多変量の分析　～　相関・回帰分析・主成分分析・因子分析 第 4 章 学習の手法を使った多変量の分析　～　クラスタ解析・k-近傍・決定木・SVM 第 5 章 アソシエーション分析 第 6 章 時系列データの解析 第 7 章 ネットワークの解析

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 バイオのデータもPythonで！ 生物学に関わる理解・研究では、コンピュータによるデータ処理が欠かせないものとなってきています。生物学の扱う系はもともと非常に複雑で雑音が多く、統計的な解析が広く使われてきましたが、特に最近のDNA/RNA解析ではいわゆる次世代シーケンサ（NGS）が大量のDNA配列データを生み出してそれを整理しなければならないなど、コンピュータによるデータ処理が必須になっています。 　本書は、生物学分野において行われる、さまざまなデータ解析処理について、Pythonを用いて行う方法を解説し、理解することを目的としています。従来、簡単な処理はExcelを使ったり、RやSPSSなどの統計処理を主目的とする言語・ソフトウェアパッケージが用いられてきました。そのなかで本書は、比較的新しく、機械学習やデータ分析に優れたプログラミング言語であるPython を使って、初歩的なデータ処理をどのように行えばよいのかを紹介しています。 第 1 章 バイオデータ処理 第 2 章 プログラムを動作させるための知識 第 3 章 Pythonによる入力・出力データ加工のためのプログラミング 第 4 章 Pythonからバイオデータを扱うライブラリ 第 5 章 可視化のためのライブラリ 第 6 章 統計処理に便利な汎用の統計パッケージ 第 7 章 変異解析・発言解析の流れの例

無料で使えるアクセス解析サービスGoogle Analyticsの基本と活用方法を解説した入門書です。Google Analyticsはさまざまな切り口からホームページのアクセス解析が行える便利なサービスですが、得られるデータが膨大すぎるため、なんの知識もなしにデータだけを見てもアクセス改善には役立ちません。本書は、Google Analytics Individual Qualification(GAIQ)および、Adwords認定資格を持ち、SEO/SEMおよびアクセス解析を得意とする著者が、Google Analyticsで、何ができるのか、どのデータを見ればいいのか、結果をどう判断するのか、サイト改善にどういかせばいいのかを、事例を示しながらストーリー仕立てにしてわかりやすく解説しています。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 有機化学分野で広く利用される、UV-vis、IR、1H-NMR、13C-NMRの各スペクトルおよびマススペクトルについて解説した。これらの各スペクトルから得られる情報を統合し、構造決定できる能力を養える。単なるスペクトルの解釈にとどまることなく、豊富な図を用いてその物理的背景から懇切丁寧にわかりやすく解説しているので、構造解析に行き詰まったときに自ら打開する力が身につくであろう。また、最終章の総合問題は、実践的な演習ができるだけでなく、豊富な解説が付されているため、「手引書」としても活用できる。初学者が有機スペクトル解析を学ぶためにきわめて適した入門書である。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 汎用有限要素法解析ソフトウェアAnsysをわかりやすく解説 本書は、汎用有限要素法解析ソフトウェア「Ansys」（アンシス）使った工学解析の実際を、ソフトの使い方を含め、わかりやすく解説したものです。 構造、モード（振動）、連成解析など、「Ansys」のもつ多種・多機能という特性を1冊にまとめ、初めての人でも容易に習得できるよう図説しています。 今回の改訂では、前版2005年発行『有限要素法解析ソフトANSYS工学解析入門（第2版）』を継承・発展させた内容とし、2編の解析の実際は［WorkBench］上での解析法および解析結果の評価を、実験や理論と比較して解説し、2編の各章末に［演習課題］＋［解答］を掲載。 大学・高専の教科書として、また技術者の操作マニュアルとして好適です。 1編　工学解析と有限要素法 　1章　設計と工学解析 　2章　有限要素法の基礎 　3章　有限要素法による工学解析 2編　Ansysによる解析の実際- Workbench 上で実行する解析操作法- 　4章　Workbench とその操作法 　5章　構造解析 　6章　モード解析 　7章　流体解析 　8章　伝熱解析 　9章　連成解析 　10章　事例集 参考文献／ソフトウェア問合せ先／索引

我々が日常的に見たり触ったりする物質は連続体であるように見えて実は原子，分子といった離散的な構造から成り立っている．離散幾何解析はこうした構造を対象とする新しい数学である．本書では，連続な幾何概念とつながることを意識しながら解説．著者の結晶格子の研究や物質科学につながる研究も紹介する．※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．

※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。 好評を博した多変量解析入門書、待望の改訂！難しい多変量解析を身近な事例でわかりやすく解説。2008年のプロ野球データの分析は一見の価値あり！ ■情報量の増加により益々必要とされる多変量解析 情報化技術の進歩によって、あらゆることが細分化され複雑になり、個人も組織も、扱う情報量は増加の一途をたどっています。　情報量の増加とともに、その情報をもとにした分析と判断を求められる場面が増え、それらの正確さ、および、スピードの要求レベルも高まる一方です。 現代は、的確な情報分析による判断の結果としての意思決定が、個人の人生や企業の戦略的目標達成の明暗を分ける時代になったと言っても過言ではありません。 多変量解析は、そうした重要かつスピードが必要な意思決定に不可欠な情報分析の手法として広く活用されています。 本書はその多変量解析を、野球や芸能界など身近で親しみやすい事例とデータを用いて、わかりやすく解説した、好評入門書の改訂版です。

※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。 教育入門…科学と教育、芸術と教育、理解と習熟、子ども論、家庭論など教育原理的な論文と講演を編む。遠山教育論への招待。