※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。

本書では、統計解析ツール「R」を使って、膨大なウェブサイトから情報収集を行う方法(スクレイピングの手法)をわかりやすく解説しています。 HTMLやXMLの解析、APIを活用したデータ収集、データを取得した後の整形など、実践を交えながら、そのテクニックを紹介しています。

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13237-8)も合わせてご覧ください。 Rには多くの分析手法を実行するパッケージが提供されていますが，同じ用途であってもパッケージごとに関数の記法が違ったり，データの入力形式や出力形式が違ったりするため，データの前処理やモデルの評価といった工程におけるコーディングは，意識しなければバラバラになってしまいます。また，これが原因でスムーズな分析パイプラインを作成できず，分析環境で行ったモデリングを本番システムへ移行することを考えると，その保守は困難を極めます。 これらの問題を解消するために開発され，統一的なインターフェースを提供するのがtidymodelsです。データ整形における同様のコーディングの問題を解決するためのパッケージ群で知られるtidyverseのプロジェクトの1つとして注目を浴びています。 データ分析の工程には，データ準備，モデルの作成，モデルの評価，モデルの改善，モデルの運用といった一連の工程があります。本書ではそれぞれの工程をtidymodelsパッケージ群で行う方法について解説します。tidymodelsパッケージ群を利用することで，スムーズなデータ分析パイプラインを効率的に構築できるようになるでしょう。

本書は大変ご好評いただいているR言語の逆引きリファレンスの改訂3版です。本書では、最新バージョンのR 3.3.0に対応し、R言語の機能を目的から探すことができます。統計が注目を集めるなか、Rを利用するユーザーも増えています。初心者でも使えるように、導入から丁寧に解説しています。

※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。 コンピュータの算法に関わるアルゴリズムの定石，レトリックを可能な限り収録した定番の書。手元に置いておきたい実用的な本が30年弱の時を経て新装改訂版として登場です。定評をいただいている基本的な内容はそのままに，時代にそぐわなくなっていた部分のみ改訂。これからも末長くご愛顧いただけるようにまとめ直しました。※本書は『C言語による最新アルゴリズム事典』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。 【LaTeX入門の定番書、書名を新たに改訂版登場！】 本書は、本や論文などを組版し、印刷・電子化するためのフリーソフト「LaTeX」および関連ソフトについて、やさしく解説したものです。LaTeXの基礎から、「自分で体裁を変更したい」といった高度な知識が必要なところまで幅広く網羅。LaTeXを使うすべての人にお薦めの一冊です。本書自体もTeXで組版されており、新たにLaTeXを学ぶ方はもちろんのこと、すでに旧版をお持ちの方も細部まで変化を見比べていただけます。 第9版では、モダンLaTeXへの対応を強化し、いつでも最新の環境を利用できるようにTeX Liveのインストールについて改めて解説しました。阿部紀行氏（東京大学）、寺田侑祐氏（鉄緑会）、山本宗宏氏（株式会社Green Cherry）の三名のTeXエキスパートによるコラムを収録。 ■目次 第1章 TeX、LaTeXとその仲間 第2章 使ってみよう 第3章 LaTeXの基本 第4章 パッケージと自前の命令 第5章 数式の基本 第6章 高度な数式 第7章 グラフィック 第8章 表組み 第9章 図・表の配置 第10章 相互参照・リンク・目次・索引 第11章 文献の参照と文献データベース 第12章 欧文フォント 第13章 和文フォント 第14章 ページレイアウト 第15章 スタイルファイルの作り方 第16章 美しい文書を作るために 第17章 LaTeXによる入稿 第18章 LaTeXによるプレゼンテーション 付録A LaTeXのインストールと設定 付録B TeXのディレクトリ構成 付録C 基本マニュアル 付録D TikZ 付録E 記号一覧 付録F TeX関連の情報源

※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。 【基礎から学べばパソコンもインターネットも怖くない！】 特定のソフトの使い方を解説した「マニュアル本」は巷にあふれています。しかし、それらは明日には役に立たなくなるかもしれません。もうちょっと基本的なレベルで勉強しておけば、何年たっても、どんな環境でも、役に立つはずです。そう考えて本書を作りました。改訂第5版では演習の追加を行い、章構成を見直しました。コンピューターやインターネットの使い方、付き合い方を解説した実践的な入門書です。 ■こんな方におすすめ ・コンピューターやインターネットの基本的な使用方法を身につけたい方。 ・これからコンピューターを使っていく学生、新社会人。 ■目次 第1章 まず初めに 第2章 文字入力 第3章 ネットの利用 第4章 お絵かきとファイル操作 第5章 文書作成 第6章 表計算 第7章 プレゼンテーション 第8章 情報の調べ方・まとめ方 第9章 コンピューターとネットワーク 第10章 情報とセキュリティ 第11章 情報と法律 第12章 Rによるデータ処理 付録A Pythonによるデータ処理 ■著者プロフィール 森本 尚之（もりもと なおゆき）：1982年生まれ　三重大学大学院工学研究科准教授。 奥村 晴彦（おくむら はるひこ）：1951年生まれ　三重大学名誉教授。主な著書:『Rで楽しむ統計』（共立出版，2016年）、『Rで楽しむベイズ統計入門』（技術評論社，2018年）、『［改訂第8版］LaTeX2ε 美文書作成入門』（共著，技術評論社，2020年）など。

※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。 特定のソフトの使い方を解説した「マニュアル本」は，巷（ちまた）にあふれています。しかし，それらは明日には役に立たなくなるかもしれません。もうちょっと基本的なレベルで勉強しておけば，何年たっても，どんな環境でも，役に立つはずです。そう考えて，本書を作りました。 改訂第3版では，現在の利用実態に合わせてスマホ・タブレットについてもこれまで以上にカバーしました。パソコンとスマホをクラウドサービス経由で連携して使用する方法についても解説しています。また新たにRに1章を割き，より実践に繋がるよう配慮しました。

※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。 LaTeX入門の定番書，最新改訂版が満を持して登場！ LaTeXの基礎はもちろん，「自分で体裁を変更したい」といったある程度高度な知識が必要なところまで幅広く網羅。LaTeXを使うすべての人にオススメの一冊です。第7版では，最新の環境に合わせて全体を見直したことに加え，XeLaTeX，LuaLaTeXについても触れました。付録DVD-ROMにはTeX Live 2016を簡単にインストールできるセットアップツールを収録（Windows，Mac）。LinuxやFreeBSDなどでもご利用いただけます。

※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。 本書は，本や論文などを組版し，印刷・電子化するためのフリーソフト「LaTeX」および関連ソフトについて，やさしく解説したものです。LaTeXの基礎はもちろん，「自分で体裁を変更したい」といったある程度高度な知識が必要なところまで幅広く網羅。LaTeXを使うすべての人にオススメの一冊です。 第8版では，旧来のpLaTeXだけでなく，（モダンな）LuaLaTeX等にも配慮して大幅に内容を見直しました。どちらの環境をメインにされている方でもお使いいただけます。 付録DVD-ROMにはTeX Live 2020を簡単にインストールできるインストーラーを収録（Windows，Mac）。

※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。 特定のソフトの使い方を解説した「マニュアル本」は，巷（ちまた）にあふれています。しかし，それらは明日には役に立たなくなるかもしれません。もうちょっと基本的なレベルで勉強しておけば，何年たっても，どんな環境でも，役に立つはずです。そう考えて，本書を作りました。 改訂第4版では，クラウドやオンライン会議などの遠隔コラボレーション・コミュニケーションに関する項目を整理し，またPythonの付録を加え，データサイエンスの基礎も学べるように全体を見直しました。

※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。 インターネットの便利なサービスとそれを提供する企業、実社会におけるIT、情報倫理とルール、ネットの脅威とセキュリティへの対応策、コンピュータやインターネットの基礎技術など、IT分野のキーワードを幅広く解説しています。左ページで基礎的な概要説明、右ページでより深い解説を加えており、見開き2ページで1つのトピックについて詳しく知ることができます。気になるキーワードだけを拾い読みしてもOK。また、大学における情報リテラシーの教科書としても利用できます。 　本書は『キーワードで学ぶ最新情報トピックス 2022』の改訂版で、新トピック「メタバース」「Togetterとスマートニュース」「データの収集と整理」などを追加したほか、前版の発行（2022年2月）の後に起こった最新動向を踏まえて大幅に改訂しました。

※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。 インターネットの便利なサービスとそれを提供する企業、実社会におけるIT、情報倫理とルール、ネットの脅威とセキュリティへの対応策、コンピュータやインターネットの基礎技術など、IT分野のキーワードを幅広く解説しています。左ページで基礎的な概要説明、右ページでより深い解説を加えており、見開き2ページで1つのトピックについて詳しく知ることができます。気になるキーワードだけを拾い読みしてもOK。また、大学における情報リテラシーの教科書としても利用できます。 　本書は『キーワードで学ぶ最新情報トピックス 2023』の改訂版で、新トピックとして「生成AI」「デジタル・シティズンシップ」を追加したほか、前版の発行（2023年2月）の後に起こった最新動向を踏まえて改訂しました。

※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。

本書はPythonによる自然言語処理、あるいはテキストマイニングの初歩について解説したものです。 テキストマイニングとは、テキストをコンピュータで探索（マイニング）する技術の総称です。ここで「テキスト」とは、小説や論文、あるいは新聞や雑誌の記事にとどまらず、インターネット上のブログ、あるいはSNSに投稿された文章など、およそ人間の言葉で書かれたものを指します。 Pythonの基本からテキスト分析の手順、形態素解析器の導入、さまざまな分析手法についてわかりやすく解説しています。また、本書の最後に、ディープラーニングを使ったテキストマイニング事例についても紹介します。 なお、本書の一部については解説動画が用意されています。

本書は，統計的因果推論の理論（数理的メカニズム）と実装（Rによる数値解析）の両方を統一的にカバーしたものである。具体的には，ハーバード大学統計学科のDonald B. Rubinの提唱した潜在的結果変数の枠組みによる統計的因果推論を扱う。また，データの一部が観測されない場合の因果推論も扱っており，これは類書にはほとんどみられない本書の特徴である。本書の数理的な理論解説は，できるだけ高校数学の範囲内で理解できるように工夫した。微積分や線形代数も，ほぼ登場しない。さらに，必要な数学的知識は，登場する箇所で解説を加えた。また，Rを使った数値計算により，数学が苦手な人にも統計的因果推論のメカニズムを理解してもらえるように工夫している。そして，数式とRコードとの対応関係をRの初心者も理解できるように，できるだけ1行ごとに完結するコードを書くよう心がけた。さらに，Rを使って統計的因果推論の実証研究を行うための実践的な内容も盛り込んでいる。本書の解析結果は，シミュレーション結果を除いて，すべて，本書の中に記載されているRコードを使って再現できるようにした。そして，本書で使用したデータはすべて，本書のサポートページからダウンロードして使用できるので，本書記載のRコードと一緒に活用することで，統計的因果推論を実践的に学ぶことができる。