※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。 ベイズ統計が注目されています。MCMCという柔軟なアルゴリズムによって，あまり考えなくてもいろいろな問題が簡単に解けてしまうように宣伝されていることが一因かもしれません。しかし，その計算の背後にある原理は忘れ去られがちです。また，簡単な問題なら，誤差の大きいMCMCを使わなくても，Rの一般的な関数だけで計算できます。そのような簡単な問題を簡単なRの命令を使っていくつも解きながら，ベイズ統計の考え方の基本と，従来の方法との結果の違いを，詳しく解説しています。最後の章でMCMCを扱いますが，ここでもブラックボックスとしてではなくRの簡単なコードで実際に計算して仕組みを理解できるようにしています。

※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。 時系列データとは気温や株価のように時間順に得られる系列データを指します。時系列データの分析方法にはさまざまありますが、本書では確定的な方法と確率的な方法を解説します。確定的な方法については移動平均法に基づく方法、確率的な方法については、状態空間モデルに基づく方法を取り上げ、これらの解説と合わせてどのようにコードに落とし込むかについても丁寧に解説します。初めて時系列分析を試みる方はもちろん、応用的な手法についても取り上げているのですでに時系列分析に携わっている方にも興味を持っていただける内容になっています。

※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。 楽しくわかる、統計学。 平均値のシミュレーションやヒストグラムでの可視化、売上予測に役立つ回帰分析、ロジスティック回帰分析、Webの口コミ情報をテキストマイニング、など……。 統計ツールを駆使して、難事件を見事解決！ データ分析にまったく縁のなかった≪僕≫が、探偵事務所に就職し、職場で出会う事件（トラブル？）のなかで、データ分析の基本から高度な手法までを身につけていきます。数理的な知識は不要。商店街の住人たちからのさまざまな無理難題を、社長の天羽さんや助手のいっ子さんとともに、データ分析を駆使して解決していきます。とりわけ、頼りになるのは、フリーソフトのRStudio。統計学もRも初心者レベルの≪僕≫だけど、扱い方からていねいに解説してもらって、なんとかなったぞー！ やっと就職が決まった僕の勤め先は「商店街の顧問探偵」をやっているというおかしな興信所。 おまけに仕事に必要なのは、勘や経験ではなく、≪データ分析？！≫ 美人社長・天羽さんには怒鳴られて、かわいい助手のいっ子さんにはやさしくフォローしてもらいつつも、僕のデータ分析修業が、ともかく始まった！

本書は文系理系を問わず、高校卒業レベルの読者が、情報科学とデータ分析の基礎を学ぶための入門書です。とくに「データサイエンス」を理解するための基礎知識と、その関連技術の紹介に重点を置いています。 また、本書は数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが公開しているリテラシーレベルのモデルカリキュラムを参考に構成しています。たとえば、第1章は標準カリキュラムの「1.導入、社会におけるデータ・AI 利活用」に、第2章は「2.基礎、データリテラシー」、第3章は「3. 心得、データ・AI 利活用における留意事項」、第4章は「4.選択、オプション」に相当します。数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）に 対応させると、第1章が「項目1」と「項目2」、「項目3」に、第2章が「項目5」に、そして第3章が「項目4」に対応しています。

近年，確率分布を使った数理モデルをデータにあてはめることで現象の理解と予測を促す「統計モデリング」が注目されている。既存の手法と比べた時の利点は解釈のしやすさと予測のよさの両立である。解釈がしやすいので，モデルに含まれる値を推定した後で次のアクションにつなげやすい。このため現実のデータ解析に極めて有効な手法と評価されている。 背景には，コンピュータの計算速度の向上，大規模のデータが入手しやすくなったこと，モデリングの試行錯誤を極めて簡単にする確率的プログラミング言語の進歩がある。こうした言語の中から，本書ではフリーソフトであるStanを紹介する。Stanは優れたアルゴリズムを搭載し開発も急速に進んでいるパッケージであるが，R用のパッケージであるRStanが並行して公開されているためRから手軽に利用することができる。Stanの記述力は高く，階層モデルや状態空間モデルをわずか30行ほどで書くことができ，推定計算も自動で行なわれる。さらに解析者の問題にあわせたオーダーメイドの拡張が簡単に可能だ。 一般にベイズ統計を扱う書籍は初歩的な内容にとどまるものか，難解な数式が多く実際の問題への応用が難しいものが多い。しかし，本書はこれらの書籍とは一線を画し，現実のデータ解析を念頭に置いて非常に実践的な内容に仕上げた。本書でStanとRを介して身につけた統計モデリングの考え方は，Stanの文法が変化しても，他の統計モデリングツールを扱う場合にも，大いに役に立つと確信している。

科学視点で「運／不運」を見れば、運命的な出逢いもランダム性が生みだした偶然に過ぎない？ 統計学者がユーモアたっぷりに語る

“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。