ビジネス系の学生のための統計学入門書。EXCELの経営分析ツールを使って、ビジネスデータを分析できる技術と面白さを提供することを目標としています。●目次●1～6データの整理／7～12関連性の分析／13～20母集団と確率分布／21～26母集団の代表値に関する推定・検定／27～30関連性に関する推定・検定　2002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。 ※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。 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

データ分析の手法の一つ「スパースモデリング」の扉を開く一冊！ 【推薦の言葉】 「スパースモデリングの応用の広さを知り、 実際のデータ分析に活用できるようになります」 ――滋賀大学 データサイエンス学部 教授 河本 薫氏 「実際の現場で重要となる考え方や実装方法を中心に、 現代風に書き下ろしていることから、 今の時代に必要とされる書籍であること間違いなしである」（序文より） ――東北大学 大学院情報科学研究科 情報基礎科学専攻 教授 大関 真之氏 【本書の内容】 データ分析の手法の一つとして注目されているスパースモデリング。 本書はスパースモデリングについて、なるべく複雑な数式は使わず、 原理の説明から、実際のデータに対してどのように適用していくかまでを 紹介する書籍です。 スパースモデリングを活用して企業の問題解決に貢献してきた 株式会社HACARUSのメンバーが、Pythonコードを交えながら解説しています。 本書を活用することで、スパースモデリングがどのようなところに有効で、 実際にどのように使えばいいのかという勘所がつかめます。 【目次】 第1章　機械学習プロジェクトにおける課題と、スパースモデリングに期待が高まる背景 第2章　スパースモデリングはなぜ生まれたか？代表的なアルゴリズム「Lasso」の登場 第3章　Lassoの正則化パラメータとモデルの評価～Lasso推定値の評価方法 第4章　スパースモデリングの画像処理への応用～辞書学習による画像の再構成 第5章　スパースモデリングの画像処理への発展的な応用～欠損補間、異常検知、超解像 第6章　最先端のスパースモデリング～HMLassoとPliable Lasso 第7章　スパースモデリングの未来～ディープラーニングとスパースモデリングの融合 ※本電子書籍は同名オンデマンド出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため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。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 ※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。 深層学習（ディープラーニング）の全体像が理解できる一冊。 日々進化し続ける深層学習技術の基礎をなす知識や考え方を体系的に，応用を俯瞰的にまとめた教科書。 　本書は、人工知能（AI）技術の一つである深層学習（ディープラーニング）の全体像を体系的にまとめた教科書です。 　SNS、スマートスピーカー、画像診断、自動運転、……などなど、身のまわりには深層学習の技術や手法が広く応用されています。このことからもわかるように、深層学習は今日に至るまでさまざまな場面で成功を収めていますが、その技術や手法は、今現在も、非常に速いスピードで進歩し続けています。「以前は当たり前のように利用されていた技術が、ある日突然、それを上回る別の技術に置き換えられた」ということも十分にあり得ます。しかし、そのような深層学習技術の基礎には、普遍的かつ不変的な知識や考え方があります。 　本書は、現代の深層学習の技術や手法を理解するうえで基礎となる知識や考え方を、必要に応じて数式を用い、詳細に解説しています。また、代表的な応用例として、画像、音声、自然言語の処理を俯瞰的に解説し、深層学習の全体像が理解できるように構成しました。論文や国際会議等で深層学習技術の最新動向を追うためのベースは、本書で十分に学ぶことができます。 第1章　序論：深層学習登場の前と後 1.1　パターン認識とは 1.2　パターン認識の困難さと深層学習による成功 1.3　深層学習と従来のパターン認識手法の違い 第2章　深層学習以前のパターン認識手法 2.1　深層学習以前のパターン認識の概略 2.2　特徴抽出 2.3　機械学習・パターン認識手法 2.4　クラスタリング 2.5　評価指標 演習問題 第3章　深層学習ネットワーク 3.1　深層学習のアイディア 3.2　パーセプトロン 3.3　多層パーセプトロン 3.4　深層学習ネットワークにおける基本レイヤ群 3.5　基本ネットワーク構造 演習問題 第4章　ネットワークの学習 4.1　深層学習ネットワークの学習の基本的アイディア 4.2　誤差関数 4.3　確率的勾配降下法 4.4　誤差逆伝播法 4.5　畳込み層の学習 4.6　学習の実際 4.7　学習した畳込みフィルタの例 演習問題 第5章　学習のための技術 5.1　学習パラメータの初期値 5.2　学習率の設定 5.3　データ拡張 5.4　ドロップアウト 5.5　入力データの正規化 5.6　モデルアンサンブル 5.7　事前学習とファインチューニング 5.8　中間信号の画像特徴量としての利用 5.9　距離学習 5.10　マルチタスク学習 5.11　自己教師学習 5.12　ネットワークを小さくする工夫 演習問題 第6章　系列データへの対応 6.1　再帰型ネットワーク 6.2　1次元畳込み 6.3　Transformer 演習問題 第7章　画像認識への適用 7.1　主な画像認識ネットワーク 7.2　画像認識ネットワーク内部の可視化 7.3　物体検出 7.4　領域分割 7.5　人物姿勢推定 7.6　動画認識 演習問題 第8章　画像生成・変換への適用 8.1　エンコーダ・デコーダ型ネットワーク 8.2　オートエンコーダ 8.3　深層生成モデル 8.4　画像変換 8.5　画像最適化による画像変換 演習問題 第9章　音声処理への適用 9.1　音声認識ネットワーク 9.2　音声合成ネットワーク 演習問題 第10章　自然言語処理への適用 10.1　単語ベクトル 10.2　系列変換モデル 10.3　事前学習モデル 演習問題 第11章　マルチモーダル学習 11.1　マルチモーダル・クロスモーダル 11.2　画像と言語ル 11.3　画像・映像と音声 演習問題 演習問題略解 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。 ※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。 いま必要とされるデータサイエンスの素養がしっかり身につく一冊。 さまざまな場面で入手できるデータを価値に転換することが、データサイエンスの目的です。データサイエンスという言葉は、ビジネスやアカデミーを問わず、いまや多くの場面で聞かれるようになり、それだけ重要性が高まっている概念といえます。本書は、データサイエンスを理解し実践したいと考えている方に必要とされる、データサイエンスの素養がしっかり学べる一冊です。 データサイエンスは、統計的、計算的、人間的という3つの視点の有機的結合という一面があるといわれます。本書では、データ分析に必要な統計学や関連する数学を丁寧にフォローし、確率・統計的な考え方が自然に身に付くよう配慮しました。また、データを適切に処理するための計算法は、プログラミング言語としてRを用いつつ、近年注目度の高い機械学習を含む具体例を通して納得しながら理解できる構成です。さらに、データの前処理から分析結果のプレゼンテーションまでの過程には人間が関わるという観点で、データを取り扱ううえで心がけるべき倫理的側面も扱いました。 なお、本書は「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」、「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」に準拠した授業の副読本・参考書としてもご利用いただけます。 第1章　イントロダクション 第2章　Rの基礎 第3章　データの記述・可視化 第4章　関連と因果，データ分析における注意事項 第5章　データ倫理 第6章　確率 第7章　確率分布 第8章　標本分布と中心極限定理 第9章　点推定・区間推定・仮説検定・p値 第10章　機械学習の基礎 第11章　回帰モデル 第12章　分類 第13章　ベイズ線形モデル 第14章　決定木とアンサンブル学習 第15章　スパース学習 演習問題略解 参考文献

ぼくの名前は愛之助。ご主人様は千尋。千尋は頑張り屋で、とっても可愛いメスなんだ。同居人のルーイ（ゴールデンレトリバー）もぼくも太鼓判ってやつを押すね。そんな千尋に最近気になるオスができたみたいで――。

兄は“あいつ”に殺されたーー!?　幼き探偵コンビが真相に迫る！ 北原白秋に憧れて童謡の創作に励み、「平成の白秋」と称される詩人・北里百男が急逝した。遺書が見つかり、警察は自殺と推定。だが、前途有望の彼がなぜ死を選ぶのか!?　独身の百男は、夫の暴行に苦しむ元隣人・早川兎弥子と恋に落ちていた。年の離れた弟で中学生の万介は、不倫と兄の死の関わりを疑い、兎弥子の娘で小６の瑠々と共に真相解明に乗り出すが……。 「掛け値なしに、辻真先ミステリーの最重要作の一つ」 小説家・阿津川辰海氏激賞の傑作長編！

妻と称する三人の妊婦が待っていた屋敷で繰り広げられる本妻捜し「お母さんをさがせ」。両親に黙って出産しようとする女子高生と、父親の名乗りをあげる三人の男性が引き起こす大騒動「お父さんをさがせ」。次々取り消される依頼と、新興宗教絡みの拉致事件「赤ちゃんをさがせ」――自宅出産専門の出張助産婦コンビが向かう先は、なぜか奇妙な謎を抱えた家庭ばかり。明晰な頭脳でそれらの謎を鮮やかに解き明かすのは（推定）七十歳、通称「伝説のカリスマ助産婦」明楽先生！見習い助産婦・陽奈の成長と安楽椅子探偵の冴え渡る推理を描く、爽やかなユーモアに満ちたシリーズ第一弾。

国内に推定300万人ともいわれる「あがり症」。 とくに日本人は緊張や不安感に悩む人が多いとされます。 投薬から呼吸法、話し方教室まで数多くの改善アプローチがあるものの、多くは対症療法で根本的な解決にはなりません。 あがり症とは、治そうとすればするほど悪化する「逆説の病」。 著者はそう位置づけ、「あるがままを受け入れる」ことで、数多くの改善実績を上げてきました。 アルフレッド・アドラーと森田正馬の教えが生んだ、あがり症克服の新しい一歩となる注目の書です。

殺された男が死亡推定時刻に電話をかけていた！？　その男は四年前の謎の焼死事件にも関与していたことが判明。かつてこの事件に関わっていた推理作家の浅井は、男の死を契機に再び事件の真相を追う。浮かび上がって来た奇怪な事実！　そしてまた新たな殺人が……！？　乱歩賞作家が数々のトリックを駆使して贈る本格推理の極み！

渡来元彦（わたらいもとひこ）、４４歳、東亜デパート経理部課長。彼が、田園調布にプール付きの豪邸を建てた。推定総額、１億６千万円。年収数百万円の彼に、なぜそんな大金があるのか。驚くべきカラクリが……！？　汚職、横領、暗闘……それは、現代企業にとって「必要悪」なのか？　企業小説の第一人者が、企業犯罪者たちの実体を抉る、異色の情報小説！

メディアへの多数露出や、某有名シェフによる卵料理専門店のオープンを控えるなど、2023年にブレイクの兆しを見せる卵料理。そんなトレンドに悪魔のレシピシリーズのロー・タチバナが気づかないわけありません。今まで、卵黄こそ正義とばかりに様々なレシピに卵を使ってきた氏が本気で卵だけのレシピブックを作ったらどうなるのか。定番から個性派まで、何でもこなしてしまうロー・タチバナだからこそ、卵レシピの決定版にして悪魔的な旨さで誰しもを虜にすることは間違いなし。見渡す限りの卵、地平線までの卵、いや、あの星々すら卵なのかもしれません。全国推定9000万人の卵ラヴァーを巻き込んで、ロー・タチバナの新たな伝説がここに始まります。 表紙 目次 卵映え10選 PHOTOGENIC DISHES／とろとろクリーミーな ウッフブルイエ シャレオツのフルスイング アボカドエッグ 卵だらけのパラダイス 海と大地のオープンサンド 具だくさんの玉手箱 ウッフココット 野菜たっぷり！ ひとくちミモザサラダ ロシアの定番家庭料理 サラダオリヴィエ スクランブルエッグとほうれん草の バター香るサンドイッチ たまごとクスクスのイエローサラダ 沈まぬ太陽！ 真っ赤な激辛エッグマサラ イランの超香草オムレツ ハーブたっぷりククサブジ 食事系 STAPLE FOOD／フレンチトースト仕立てのクロックマダム 台湾式のジャンキーTKG 猪油拌飯 トマトのアクセントが最強 ぺぺたま改 フルーツソースが決め手！ 韓国屋台風たまごトースト 玉子炒飯 卵白あんかけ ナポリの俳優も愛した 貧乏人のパスタ ハーブマヨネーズの NY風たまごバーガー ひと手間で旨味が3倍アップ！ ミディアムレアTKG 二つの味を楽しめる もも肉とそぼろの双子丼 なんでしょうね、コレ。エッグインクラウドパンケーキ 卵のコクがたまらない カルボナーラリゾット おつまみ・おかず APPETIZERS ＆ SIDE DISH／インド屋台の定番料理 アンダブルジ 辛味と酸味が抜群に合う 南米風ウエボスロトス スペイン・セビージャの味 フラメンカエッグ ローストラムチョップのブロデッタート風ソース ピータンの新たな扉が開く 台湾風蒼蝿頭 ホワイトアスパラのバッサーノ風 口の中でほぼすき焼きが完成 すき焼きたまご ピクルスとオリーブが香る 大人のたまごサラダ 帆立とチコリの中華風玉子炒め 日本酒がすすんで仕方ない ホンビノスの卵とじ ヴィーガンの掟を破り フムスに卵のっけちゃいました トルコの朝食メニュー 爽やかチュルブル サワークリームの酸味が大正義 クライダ風シチュー 艶めかしい柑橘の香り カニと卵白のレモンスープ 多種の野菜で複雑な味を演出！ 温泉卵のメリメロサラダ ピリ辛がクセになる 生ニラたま 安いマグロも大変身 マグロの卵黄ソース 作るの結構大変！ ホタルイカと空豆の黄身酢よごし ラテンの香り漂う 半熟卵のワンカイナソース たまには洋風もイイよね。コンソメ餡の茶碗蒸し改 うずら卵の水煮で スパイスたまごピクルス 超絶簡単なのに激ウマ 目玉プリンちゃん 卵実験室 低温調理による温度×時間の相関関係 ローさんのヘビロテ調理道具 abien MAGIC GRILL レシピ

「お金」をキーワードに、アダルトサイトを語ろう。アダルトサイトは高い利回りを生む優良資産になる。副業でOK！　アダルト・アフィリエイトでひと月に30万円稼ぐ実践的ノウハウを徹底解説。これがインターネット最強ビジネスの正体だ!! 国内アダルトサイトの推定市場規模は800億円以上／アダルトなら一般アフィリエイトの約10～30倍の報酬額／某アダルト系ASPの月額報酬トップは約730万円／アダルトサイトの副業で月収30万円を稼ぐには？／70万円で売りに出されていたアダルトブログ／有料会員の継続率は25～40％。継続報酬は最大の魅力／円高で悲鳴をあげるアダルトサイト運営者……ほか

厚子のパパ・達夫の同僚が変死体で発見された。冬の夕方、廃工場で……。達夫にも嫌疑がかけられているらしい。しかし、死亡推定日の自分の行動を達夫はなぜが忘れてしまっている。動揺する厚子は、友達の環くんと現場へ行くが、不気味な白髪の老人と出会って……！ パパのピンチに小学一年生のあっちゃんと仲間たちの推理が冴える！

※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。 「学校で習った統計をザッと復習したい！」「統計を勉強したいけど自信がない！」という方にオススメ！ 穴埋め形式なので、計算の手順をひとつずつ確かめながら身につけることができます。解答への道すじを案内してくれる穴埋め形式はまさに、知識を整理するのに最適なトレーニングなのです。 基礎のキソから、推定や検定といった高校レベルの内容までカバー。 実際に手を動かして、統計分析のコツをつかめる一冊です。

雨が降る前、または降っているときに「頭が痛い」「めまいがする」「体がダルい」「耳鳴りがする」……そうした悩みを抱えている人がおおぜいいます。これは天気痛と呼ばれ、推定患者数は日本全国に1000万人超いるといわれており、主原因は気圧変化で起こる「自律神経の乱れ」とわかってきました。 最近では、異常気象が続き、特に患者数が増えているという指摘もあります。 本書では、天気痛で悩む人を「雨が降るとダルくなる人＝雨ダルさん」と呼び、雨ダルさんがいかにして症状の発症を防ぐかについてくわしく解説しています。 雨の前に行うと効果的な「くるくる耳マッサージ」「ツボ刺激」をはじめ、薬の効果的な飲み方や予防に役立つ生活法もたっぷり紹介しています。 さらには、雨ダル症状を訴える人は、新幹線のトンネルや飛行機、高速道路のトンネルなど気圧が急に変わる場面でも不調を訴える場合が多いようです。こうした症状を訴える人＝乗り物ダルさんのセルフ対策も掲載しています。 雨ダル症状は、従来は「低気圧頭痛」「天気痛」などと呼ばれてきましたが、まだまだ知らない人も多く、雨の日の不調で会社や学校を休むと「怠け者だ」といわれ、病院では「原因不明のうつ」と診断されることもあったそうです。 これはすべて、天気痛への無理解から起こる悲劇です。 雨ダルさんは特別な人ではありません。今は大丈夫でも、あるとき急に自律神経が乱れて雨ダルさんになる可能性があります。本書は、雨ダルさんのことを多くの人に知ってほしい。天気の変化＝気圧の変化は、人の体に大きな影響を及ぼすことひとりでも多くの人に理解してもらいたという思いから企画制作されました。 雨ダルさんたちが、少しでも暮らしやすい世の中になってほしいという願いが込められた一冊です。

女子高生・犬飼ハルは、通学中の電車の中で、お腹の痛みに苦しんでいた。――次の停車駅までガマンすれば、トイレに駆け込める! ……はずが、停車駅に着いた瞬間に腹痛は収まって……。通勤電車の中で、修学旅行のバスの中で、授業中のプールの中で……。全国推定1,000万人のトイレ難民が共感!? ガマンできない生理現象と戦う女子高生を描いた、あってほしくないあるあるコメディ！

ヨーロッパのラテン語・ギリシア語とインドのサンスクリット語に共通の祖となる、失われた起源の言語――。そんな仮想の言語の話し手として「アーリヤ人」は生み出された。そして、それは瞬く間にナチス・ドイツの人種論に繋がる強固な実体を手に入れる。近代言語学の双生児「アーリヤ人」は、なぜこれほどまでに人々の心を捉えて離さないのか。 言語学誕生の歴史から、「すべての起源」インドに取り憑かれた近代ヨーロッパの姿が克明に浮かび上がる！ 「インド学」はインドで発達した学問ではない。18世紀末からサンスクリット語文献を集めてきたヨーロッパを中心に発達してきた。私たち日本人が抱く「インド」イメージもまた、近代ヨーロッパという容易には外しがたい眼鏡を通して形成されている。 植民地インドで「発見」された古典語サンスクリットの存在は、ラテン語やギリシア語との共通性から、ヨーロッパとインドに共通する起源の言語の存在を想像させた。類稀な語学の才に恵まれたイギリス人ウィリアム・ジョーンズ（1746-94年）によるこの「発見」によって、近代言語学は誕生する。同時にオリエンタリズムがヨーロッパを席巻し、『シャクンタラー姫』をはじめとするサンスクリット語文献が次々にヨーロッパで翻訳された。 その奔流のなかで『リグ・ヴェーダ』を英訳したのが、ドイツ出身で英国オックスフォード大学に職を得たフリードリヒ・マックス・ミュラー（1823-1900年）である。彼は比較言語学の成果から、『リグ・ヴェーダ』の成立年を紀元前1200年頃と推定し、「アーリヤ人の侵入」を紀元前1500年頃とした。日本の教科書でもよく知られる記述の源は、ここにある。 19世紀ヨーロッパで言語学とともに誕生した「アーリヤ人」は、20世紀にはナチス・ドイツによるユダヤ人迫害を生み、さらにはインダス文明が発見されたインドに逆流して、考古学的成果と対峙しながらさらなる波紋を生んでいく――。 近代言語学の双生児「アーリヤ人」は、なぜこれほどまでに人々の心を捉えて離さないのか。なぜ言語は常に民族という概念を呼び寄せずにいられないのか。言語学誕生の歴史をひもとくことで「起源」というロマンに取り憑かれ、東洋を夢見た西洋近代の姿を克明に描き出す。インドの実像に目を開く一冊。（原本：『新インド学』角川書店、2002年） 【本書の内容】 第１章　インド学の誕生ー―十八世紀末から十九世紀初頭のインド・カルカッタ 第２章　東洋への憧憬ー―十九世紀前半のヨーロッパ 第３章　アーリヤ人侵入説の登場ーー―十九世紀後半のヨーロッパ 第４章　反「アーリヤ人侵入説」の台頭――二十世紀のインド 第５章　私のインド体験ー――多様性との出会い 補　章　出版二十年後に

198×年3月23日、午前6時4分。東京都福生市玉川上水牛浜近くで若い女性の惨殺死体発見…死体は手足4ヶ所切断。各部位は白い布で包装され、初期段階の防腐処理が施されていた…。 当時大雨による旧陸軍B11防空壕の土砂流出事故があり、殺害および死体切断現場は、この防空壕であると推定――。警視庁では殺人事件として特別捜査本部を設置。357名の警察官が捜査にあたった。 ガイシャは卒業式前日より行方不明の通達があった都内の中学3年生、竹内真由美さん（15歳）であった。現場における血痕・掌紋・足跡などの採取はすべて不能。目撃証言、聞き込みにより横田基地の米兵2名を任意同行するが、アリバイ実証により釈放となる……。そして15年――B11防空壕事件は時効を迎える――。サイコサスペンスの名作！

※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。 ※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。 ベクトル自己回帰（VAR)に特化した実用書 　本書はRを使ってベクトル自己回帰（VAR：vector autoregression analysis）分析を行うものです。理論に関する疑問、モデル構築に関する疑問、分析ツールをRで書くことの疑問など、VARに関する疑問に答え、実証分析を行ううえで役に立つ情報を提供します。 　改訂2版では、「ヒストリカル分解」を章として拡充するとともに、構造安定性に関する仮説検定を追加し、単位根仮説検定のトピックを更に充実しました。また、本書で使用するRパッケージやR関数に関して再検討を行い、「CADFtest」を本書で使用するRパッケージに含めました。 第２版によせて まえがき 第1章　Rについて 第2章　VAR分析の紹介 第3章　時系列分析の基礎 第4章　VAR分析の基礎 第5章　ラグ次数の選択問題 第6章　単位根検定 第7章　共和分検定 第8章　撹乱項に関する仮説検定 第9章　推定と識別問題 第10章　係数パラメータに関する仮説検定 第11章　インパルス応答分析 第12章　推定後のモデル変換 第13章　インパルス応答分析の区間推定 第14章　予測誤差の分散分解 第15章　グランジャー因果性検定 第16章　ヒストリカル分解 第17章　その他のVAR分析 あとがき 本書を終えるにあたり 索引 参考文献 分布表

※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。 RとPythonで統計学を実践的に学ぶ！ 　本書はRとPythonを使って，統計学の基礎を実践的に学ぶテキストです． 　近年，IoTや人工知能ブームなどに代表されるように，人が日々扱うデータは増え続けています．データの量・種類が増えるにつれ，ただ闇雲にツールを使って分析するだけではなく，なぜその手法を使うのか，結果から何を読み取るのかなどといったことがポイントになってきます． 　このポイントを正しく理解し，適切にデータ分析を行うには十分な統計学の知識が必要になってきます．しかしながら統計学の土台は数学であり，数学に苦手意識をもつ方にとって純粋な統計学の教科書はハードルが高いと思われます．また，平易な参考書においても，結局のところ手元のデータをどうすればよいのかといったところで，また一つ壁があります． 　そこで本書は，データ分析に優れた環境であるRと，機械学習など大規模なデータ分析に定評のあるPythonによるプログラミングを通して統計学を解説します．統計学を学びたい，データを分析したいというエンジニアや学生に向けて，数学的な壁を取り払いつつ，実際にデータを分析するための統計学の知識を提供します． 第1章　データ分析と統計が注目される理由 第2章　基本統計量を知る 第3章　よく使われる分析手法を知る 第4章　確率の基本と推定を知る 第5章　検定の手法を知る 第6章　将来を予測する 付 録　数学知識の復習

※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。 データからどのような大きな値（極大値）（または極端に小さい値（極小値））がどれくらいの確率でいつ頃出現するか?! 極値統計学とはデータからどのような大きな値（極大値）（または極端に小さい値（極小値））がどれくらいの確率でいつ頃出現するか知るための学問です。 　本書は統計学の基礎、Rの基礎から始め、極値統計学の理論とシミュレーションを実践することが出来ます。特に数理統計学で分析できない内容、コンピュータを使ったデータ分析が必要なため、データサイエンティストやSEなどにも役立つものです。 第1章　概要 第2章　統計の一般論 第3章 　Rの基本 第4章　極値統計の基本 第5章　極値統計法の推定法 第6章　ブロック最大データと上位r 個データ GEV モデルとrGEV モデル 第7章　閾値超過データ 一般パレートモデルと点過程モデル 第8章　時系列データ 第9章　極値理論の数理 第10章　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。 政治現象をRで統計分析する!! 　本書はR を使った計量政治学の入門書です。計量政治学とは政治現象の数量データ分析を行うことで、例えば選挙における投票率を調べ、政治的要因によって予算がどれだけ歪曲されたかを推定するなど、政治における仮説を統計学的に検証することです。 　主な特徴は、(１)各章ごとに練習問題を設けているので、基本的に読者が独学独習できるように設計されている、(２)計量政治学に関する論文を仕上げるのに必要な内容を15 回の授業で網羅しているので、計量政治学を授業やゼミで教えたいと考えている教員にとっても使いやすいよう工夫している、などです。 第I部　リサーチデザイン 第1章　計量政治学とは 第2章　研究テーマの選び方 第3章　理論と仮説 第II部　Rを使った計量分析の方法 第4章　R の使い方 第5章　R によるデータ操作 第6章　記述統計とデータの可視化・視覚化 第7章　統計的推定 第8章　統計的仮説検定 第9章　変数間の関連性 第10章　回帰分析の基礎 第11章　回帰分析による統計的推定 第12章　回帰分析の前提と妥当性の診断 第13章　回帰分析の応用 第14章　交差項の使い方 第15章　ロジスティック回帰分析

※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。 IRTと言われる項目反応理論は、新しいテスト理論です。従来のテスト理論では母集団やテスト問題が異なる場合、テスト得点を比較することはできませんでした。それらの問題を解決するために登場したのがIRTです。大規模テストにおいて管理・運営・測定・評価の手法として大きな役割を果たしています。近年、日本にもその手法が定着しつつあります。 Rを使って、IRTに関するさまざまな知識の習得を目標に、読むだけではイメージしにくかったパラメタの推定方法を、手順を追体験しながら理解することができます。

※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。 Rでデータの扱い方から多変量解析まで理解することができる! データ解析者にとって、統計学の理論は重要だが、それ以上に重要なのは、抱えている目的を解決するために、なんらかの統計解析手法を適用し、結果を求めることである。本書はRのインストールからデータの取り扱い方、操作方法、結果の見方、さらにRのエラーの対処方法など、Rでデータを解析していくうえで必要なことを解説する。 第1章　Rを使ってみる 第2章　データの取り扱い方 第3章　一変量統計 第4章　二変量統計 第5章　検定と推定 第6章　多変量解析 第7章　統合化された関数を利用する 第8章　データ分析の例 付録A　Rの解説 付録B　Rの参考図書など

※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。 ※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。 テキストアナリティクスの技術と実践を詳しく解説！ 本書は、アンケートやSNSといったテキストデータを対象とした分析に興味がある方や実務で応用したい方に向けて、テキストアナリティクスに関する基本的な知識と、著者が非常に重要であると考える技術について解説した入門書です。テキストアナリティクスは従来のテキストマイニングにとどまらず、より明確な分析目的や理論的枠組みをもった方法論です。 本書では、データの構築から分析までを行った、汎用性の高い事例を紹介しています。また、単にツールとしてのRの使い方を知るだけでなく、読者が目的に応じた分析方法を判断できるようになるようにまとめています。 サンプルのデータやコードを参考に手を動かしながら学習することができ、初心者の「一冊目」にうってつけです。 はじめに [基礎編] 第1章　テキストアナリティクス入門 　1.1　テキストアナリティクスとは 　1.2　社会で活用されるテキストアナリティクス 　1.3　テキストアナリティクスの活用事例の探し方 　1.4　テキストアナリティクスの歴史 第2章　テキストアナリティクスの理論的枠組み 　2.1　テキストデータの構築 　2.2　テキストデータの分析 [準備編] 第3章　分析データの準備 　3.1　データセットの構築 　3.2　テキストファイルの作成 　3.3　CSVファイルの作成 　3.4　テキスト整形 第4章　Rの基本 　4.1　Rの導入 　4.2　コードの入力 　4.3　変数と代入 　4.4　ベクトル 　4.5　行列とデータフレーム 　4.6　ファイルの操作 　4.7　パッケージのインストール 　4.8　ヘルプの参照 第5章　データ分析の基本 　5.1　データハンドリング 　5.2　文字列処理 　5.3　可視化 　5.4　統計処理 第6章　テキスト分析の基本 　6.1　RMeCabの導入 　6.2　形態素解析 　6.3　単語の分析 　6.4　n-gramの分析 　6.5　共起語の分析 　6.6　複数テキストの分析 　6.7　頻度表の加工 　6.8　用例検索 [実践編] 第7章　授業評価アンケートの分析 　7.1 授業評価アンケートに基づく授業改善 　7.2 分析データ 　7.3 単純な頻度集計 　7.4 品詞別の頻度集計 　7.5 用例検索 第8章　オンラインレビューを用いたクチコミ分析 　8.1 マーケティングのためのクチコミ分析 　8.2 分析データ 　8.3 レビューの評価と集計 　8.4 低評価コメントと高評価コメントの比較 　8.5 共起語の集計 　8.6 共起ネットワークによる可視化 第9章　スクレイピングによる特徴語抽出 　9.1 スクレイピングによるデータ収集 　9.2 分析データ 　9.3 特徴語抽出 　9.4 用例検索 第10章　警察白書のトピック分析 　10.1 白書から見る現代社会の諸相 　10.2 分析データ 　10.3 トピックモデル 　10.4 階層型クラスター分析 第11章　文学作品の著者推定 　11.1 文体識別指標を用いた著者推定 　11.2 分析データ 　11.3 箱ひげ図 　11.4 対応分析 　11.5 ランダムフォレスト おわりに 参考文献 索引

※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。 Rによるテキストマイニングを豊富な事例で解説！ 　本書は、テキストマイニングの初心者に向けて活用事例を解説した入門書です。実務ですぐに応用したい人や、すでにほかの分析ツールを使っている方が参考にできる活用事例も豊富に掲載しています。 　また、実際のレポートや、データの収集からテキスト整形などの前処理、分析対象とする単語や品詞の頻度集計、分析対象に合わせた統計手法の選定、分析結果の可視化まで、分析プロジェクトにおける一連の流れを省略せずに解説しました。 　読者が実際にRによるテキストマイニングの分析ができるように最大限配慮しています。 はじめに Part I　Rによるテキストマイニング 第1章　テキストマイニングの活用 第2章　Rの活用 Part II　日本語テキストマイニングの活用事例 第3章　授業評価アンケートの分析 第4章　オンラインレビューを用いたクチコミ分析 第5章　スクレイピングによる特徴語抽出 第6章　Twitterにおける話題と感情の抽出 第7章　警察白書のトピック分析 第8章　文学作品の著者推定 Part III　英語テキストマイニングの活用事例 第9章　政治演説の言語分析 第10章　文学テキストの類型化 おわりに

大ヒットTVドラマの原点！ 漫画『監察医朝顔』監修者、初の著書！ 人気漫画「監察医朝顔」の監修者であり、杏林大学医学部名誉教授である著者の初の著書。 「法医学者」の仕事の裏側だけでなく、重大事件や大規模災害、感染症、子ども虐待など、 1万体以上を検死し5000体以上を解剖してきた経験と、ご遺体から届いたメッセージを、今を生きる人々へ伝える。 長年取り組んでいる児童虐待の防止、感染症対策で注目されるエンバーミング（死体衛生保全）など、現代社会の課題解決につながる知見も紹介する。 序章　ようこそ法医学教室へ 第一章　検死・解剖でわかった真実 （火葬が24時間後なのはなぜ？／死亡推定時刻を見極める３つのポイント／死後経過時間をずらすトリック／“におい”に気づき司法解剖へ／「検視」と「検死」／無理心中が一転、殺人事件／解剖前の儀式と手順／葬儀直前、棺に入った状態で検死／単なる偶然か。それとも完全犯罪か／「バイトマーク」から犯人逮捕／人間はなぜ死臭を発生するのか？／「法医昆虫学」死臭を察知する虫の特性） 第二章　世間を震撼させた重大事件 （トリカブト保険金殺人事件／東京・埼玉連続幼女誘拐殺人事件／坂本堤弁護士一家殺害事件／東村山警察署旭が丘派出所警察官殺害事件／井の頭公園バラバラ殺人事件／新宿歌舞伎町ビル火災） 第三章　悲嘆のケア　ご遺族と向き合う （父が家族に残した最期のメッセージ／「心不全」は死因ではない!?／山本五十六海軍大将「空白の1日」／悲嘆のケアにつながる「聞き役」） 第四章　身近に潜む命の危険 （昔は常識、今は非常識／脳梗塞は３時間以内が肝／ヒートショックにつながる危険な組み合わせ／死亡事故増加が危惧される乗り物／睡眠時無呼吸症候群は「突然死」の怖れあり／魚や貝が凶器に!?） 第五章　大規模災害における法医学 （「阪神・淡路大震災」最期に立ち会った者の願い／「東日本大震災」歯科所見による身元確認／心に寄り添ってこその「トリアージ」／異常気象により白骨が？） 第六章　感染症と向き合う法医学 （恐怖！「人食いバクテリア」／一類感染症に対する解剖／致死率１００％「狂犬病危険キャリア動物」／「医療崩壊」の先にある「葬儀崩壊」／熱型から「腸チフス」の疑い） 第七章　３つの役割を果たすエンバーミング （エンバーミングが持つ３つの役割／古代エジプト文明のミイラが起源／「整える」による最期のお別れ／東京五輪開催に備えた「最期のおもてなし」／娘を導いてくれたダライ・ラマ法王の言葉） 第八章　子ども虐待と臨床法医学 （法医学者が子ども虐待に取り組む理由／25年間、検視官に伝え続けてきたこと／子ども虐待の“SOSサイン”／世界に学ぶ「見守りシステム」／未来を救う「こうのとりのゆりかご」）

病名よりも診断よりも大切なのが治療です。症状の原因が分からず、診断名も与えられない……ということでいろいろな病院や科へ回る患者さんがいます。それは間違っています。症状が起きている仕組みやメカニズムが推定できれば治療はできるのです。では医者はそのために患者の何をみているのか？　プロ診断医が行う病態把握のための四次元思考をお見せします！

※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。 【内容紹介・目次・著者略歴】 独特の規定から成るイスラーム法の世界をもっとも色濃く写し出す家族法の領域に焦点を当てた、本邦初の体系的概説書。イスラーム最大宗派・スンナ派の四法学派の家族法を網羅的に紹介、詳細に比較検討した本書は、イスラーム社会を理解するうえでの必読文献となろう。第１３回尾中郁夫・家族法学術奨励賞受賞。 【目次より】 はじめに 序論 第1章　婚姻 第1節　総論 第2節　婚姻の成立 第1項　求婚　第2項　契約当事者と婚姻締結の態様　第3項　契約に関わる条件　第4項　証人の立会い　第5項　婚姻障害　第6項　確定要件 第3節　無効な婚姻 第1項　曖昧性の法理　第2項　婚姻の無効の定義　第3項　無効な婚姻の効果　第4項　効力未定の婚姻 第4節　婚資 第1項　婚資の性質　第2項　婚資の設定・条件・相場額　第3項　婚資債権の発生・確定と履行 第5節　扶養請求権その他の妻の権利 第1項　扶養請求権　第2項　住居の手当て　第3項　夫が妻の許で時を過ごすことを求める権利 第6節　夫の権利 第2章　婚姻の解消 第1節　主体から見た婚姻解消の分類 第2節　態様から見た婚姻解消の分類 第1項　各学派における各婚姻解消の態様　第2項　取消可能な離婚と取消不能な離婚　第3項　婚姻解消の形式または原因とその態様の対照表 第3節　待婚期間 第1項　定義と期間の計算　第2項　待婚期間中の夫婦間の権利義務関係　第3項　待婚期間に服する女性の婚姻や性交 第4節　婚姻解消のさまざまな形式 第1項　一方的離婚　第2項　イーラー離婚　第3項　背中離婚　第4項　委任による一方的離婚権の行使等　第5項　身請離婚　第6項　仲裁による離婚　第7項　選択権の行使による婚姻の解消　第8項　呪詛の審判による婚姻の解消　第9項　後発的無効原因の発生　第10項　約款違反を理由とする婚姻の解消　第11項　夫婦の一方の死 第3章　親子・親族 第1節　親子関係 第1項　子　第2項　養子　第3項　棄児　第4項　女奴隷の子の父性の推定とその身分　第5項　保護関係 第2節　授乳 第3節　監護 第1項　監護権の性質　誰の権利か　第2項　監護権者の範囲と就任の順位　第3項　監護期間の終了と爾後の子の住所 第4節　扶養 第1項　総則　第2項　ハナフィー派　第3項　マーリク派　第4項　シャーフィイー派　第5項　ハンバル派　第6項　婚姻の斡旋　第7項　奴隷と動物の扶養 第5節　財産後見 第1項　禁治産制度の概容　第2項　財産後見 注 文献目録 ※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。 柳橋　博之 1958年生まれ。東洋史学者。東京大学大学院人文社会系研究科教授。東京大学文学部卒業、同大学院人文科学研究科修士課程修了、同大学院人文科学研究科博士課程単位取得満期退学。専門は、法制史、イスラーム法。 著書に、『現代ムスリム家族法』『イスラーム財産法の成立と変容』『イスラーム家族法』『イスラーム財産法』『イスラーム　知の遺産』（編）などがある。

※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。 【内容】 全国で腰痛に悩む人は、約2800万人。まさに国民病と言えます。そのうちのひとつ「脊柱管狭窄症（せきちゅうかんきょうさくしょう）」の患者は240万人と推定され、高齢化が進む中で、今後ますます増えていくでしょう。　 脊柱管とは、背骨の内側にある神経が通る管です。その管が狭くなり、内部の神経（脊髄）が圧迫されることで腰痛やしびれを引き起こすのが脊柱管狭窄症です 「歩いていると痛みやしびれが出る」「手術しか方法はないと言われた」「思い切って手術したのに痛みがとれない」という方などさまざまです。 でも、あきらめないでください。 治療院では脊柱管狭窄症を含めた腰痛に悩む患者さんの99％が完治しています。そのノウハウを自宅でのセルフケアに取り入れたのが、この「腰トレ」です。手術や薬では根本治療にはなりません。 脊柱管狭窄症は自分で治せます！ 1日1分でOKです。誰でもできる簡単な体操で、確実に改善できることを実感してください。 【目次】 知っておきたい！　脊柱管狭窄症とは？ 脊柱管狭窄症は「腰トレ」で治せる 脊柱管狭窄症の”予備軍”となる腰痛 脊柱管狭窄症が治った！　体験談 脊柱管狭窄症を予防・改善する姿勢習慣 【著者】 酒井慎太郎（さかい　しんたろう） さかいクリニックグループ代表。千葉ロッテマリーンズ元公式メディカルアドバイザー。中央医療学園特別講師。朝日カルチャーセンター講師。池袋コミユニティカレッジ講師。柔道整復師。整形外科や腰痛専門病院などのスタッフとしての経験を生かし、腰・首・肩・ひざの痛みやスポーツ障害の疾患を得意とする。井上尚弥さん、高橋由伸さんらプロスポーツ選手や俳優など多くの著名人の治療も手がけている。理論に基づいたコンディショニング商品を開発するなど、商品開発のアドバイザーも務める。TBSラジオ「生島ヒロシのおはよう定食」出演中。テレビ番組では「神の手を持つ治療家」として紹介された。院内では毎週月曜日13 時～、毎週土曜日16 時～無料ミニセミナーを行っている（予約必要）。著書に『1日1 分！ひざトレ 変形性膝関節症は自宅で治せる！』、『ヘバーデン結節 痛みと不安を解消する！』など多数。著書の一部はヨーロッパ全土でも紹介されている。

※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。 【内容】 日本人の5人に1人、推定患者2500万人超とも言われる「変形性膝関節症」。 特に中高年の女性に多く発症し、ひざ痛に悩み、苦しんでいる患者さんが多くいます。 さらに、このコロナ禍の外出自粛で、ひざが弱っている人も少なくありません。 「階段の上り下りでひざが痛い」「正座が痛くてできない」「立ち上がるときに痛みが走る」そんなひざ痛を1日1分のカンタンな体操「ひざトレ」で改善するのが本書の目的です。 整形外科に通わなくても、「変形性膝関節症」は自宅で治せるのです。 本書では、100万人超の診療実績を持ち、“ゴッドハンド”とも呼ばれるカリスマ治療家が、“ひざ曲げ伸ばし”の最新メソッドを公開! ひざ痛の予防からセルフケア、改善法をやさしく解説しています。 【目次】 Part1 最新の研究でわかった「ひざ痛」の原因 Part2 1日1分！「ひざトレ」で痛みが消える Part3 本当に痛みが消えた「ひざトレ」体験記 Part4 「ひざ痛」を予防・改善するセルフケア生活術 Part5 医療現場に見る「変形性膝関節症」治療の現状 【著者】 酒井慎太郎（さかいしんたろう） さかいクリニックグループ代表。元千葉ロッテマリーンズオフィシャルメディカルアドバイザー。中央医療学園特別講師。朝日カルチャーセンター講師。池袋コミュニティカレッジ講師。柔道整復師。 整形外科や腰痛専門病院などのスタッフとしての経験を生かし、腰・首・肩・ひざの痛みやスポーツ障害の疾患を得意とする。 井上尚弥さん、高橋由伸さんらプロスポーツ選手や俳優など多くの著名人の治療も手掛けている。 理論に基づいたコンディショニング商品を開発するなど、商品開発のアドバイザーも務める。 TBSラジオ「大沢悠里のゆうゆうワイド 土曜日版」でレギュラーを担当。テレビ番組では「神の手を持つ治療家」として紹介された。 著書に『脊柱管狭窄症は自分で治せる! 』(学研プラス)、『ヘバーデン結節 痛みと不安を解消する! 』(内外出版社刊)など多数。

中小企業経営者の引退時の平均年齢は70歳前後といわれています。 中小企業庁の推定によると、2025年に代表者が70歳を超える会社は約245万社もあります。 しかもその半数の約127万社が後継者未定とみられ、継ぐ人がいないために廃業・黒字倒産となる会社も大量に出てくると推測されます。 ▼事業承継にかかる相続税や贈与税をゼロまたは少額に抑えられる そこで、事業承継に悩む中小企業経営者に、承継の選択肢を増やし、会社を存続・反映させるための制度として、2009年に「事業承継税制」がスタートしました。 これは、事業承継をしたい経営者が、一定の手続きによって後継者を指名し、その後継者に自社の株を承継していくことで、通常はかかる相続税や贈与税をゼロまたは少額に抑えられるというものです。 ただ、以前の制度は利用にあたっての制限事項なども多かったため、使い勝手があまりよくないものでした。 そこで、2018年にこれらの使い勝手を大きく改善した「特例措置」が、期間限定の制度としてスタートしたのです（本書のタイトルとしても使っている「新事業承継税制」は、主にこの特例措置を指しています）。 本書では、非常に活用効果が高い一方で、税務上で難しい点も多いこの制度を、エキスパートの視点でわかりやすく教えるのが主眼です。 著者は税務の中でも難易度が高いと言われる「資産税」専門の税理士として、20年にわたる豊富な経験を持っています。 中小企業の場合、事業承継は個人の遺産相続と一体といってよく、自社の株式を相続税・贈与税の対象から外せることは、事業を引き継ぐ上で大きな支援となるはずです。 次世代に大切な会社を引き継ぐため、あるいは親世代から大切な会社を引き受けるためにも、本書をぜひご活用ください。

■「遺伝子」は特殊な医学知識で、自分には関係ないと思っていませんか？ しかし実際のところ、人間は誰でも、平均して190を超える遺伝子に異常があり、その遺伝子は約20種類の病気と関係していると推定されます。 つまり、遺伝子が無傷な人間はどこにもおらず、誰しもが将来を左右するかもしれない遺伝子異常を抱えているのです。 2013年、ハリウッド女優のアンジェリーナ・ジョリーが遺伝子解析の結果を受けて、両乳房の切除に踏み切ったことが話題になりました。 これまで遺伝子は先端的・専門的な医学分野だと思われてきましたが、遺伝子解析技術が進歩し、安価になってきた現代では、普通の人でも「遺伝子」について知っておくことが大切になってきているのです。 ・遺伝子でどのくらい将来が決まってしまう!? ・あなたの遺伝子が変異したらどうなる？ ・卵子や精子が老化するとどうなる？ ・遺伝子操作で、天才やスーパーマンは作れる!? ・DNA、ゲノム、ES細胞、iPS細胞とは何？ ・安価になってきた遺伝子解析サービスで何がわかるのか？ ・最近の遺伝子研究で何がわかってきた？ これらの素朴な疑問に答える形で、 そもそも遺伝子とは何かから、最新の遺伝子解析で何ができるかまでを、 知識ゼロの人でもこの1冊で遺伝子がわかるように 新進気鋭サイエンスライターがわかりやすく解説します。 ■著者略歴 島田祥輔（しまだ・しょうすけ） サイエンスライター。1982年生まれ。名古屋大学大学院理学研究科生命理学専攻修了。特に遺伝子に興味があり、遺伝子の研究によって医療や生活がどう変わっていくのかに注目している。著書に『おもしろ遺伝子の氏名と使命』（オーム社）、科学雑誌「ニュートン」などでも執筆。 ブログ「ぶろぐ的さいえんす？」 http://shimasho.blog.jp/ ■目次 PART１　遺伝子は何をしているのか PART２　遺伝子でどこまで決まるのか PART３　遺伝子はここまで身近になった PART４　遺伝するときに何が起きているのか PART５　遺伝子の最先端

※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。 遺伝という現象を軸に数理的に生命現象を解析する! 遺伝統計学（統計遺伝学ともいう）は、生命現象の根幹の一つである遺伝という現象を軸に数理的に生命現象を解釈するもの。「ばらつき」と「確率」は遺伝学の基本で、同じく「ばらつき」と「確率」を基本とする学問に統計学がある。本書は、遺伝現象・ゲノム解析に特徴的な事柄を取り出し、数理的な部分はRを使って解説した。 はじめに 第1部　遺伝子型から表現型まで 第1章　遺伝――似ていることと似ていないこと 第2章　DNA、RNA、タンパク質、形質 第3章　多様性の諸相 第2部　データ、サンプル、サンプルの集まり 第4章　観察して評価すること 第5章　サンプルを個別に捉える 第6章　サンプルを集団として捉える 第3部　サンプルの集まりの特徴づけ 第7章　尺度、変数、自由度、次元 第8章　分布 第9章　確率と尤度 第10章　連鎖解析に見る尤度と変数 第11章　指数（インデックス）とは 第4部　推定、仮説、棄却、関連、因果 第12章　推定 第13章　棄却と検定 第14章　関係と因果 第5部　大規模なこと 第15章　数え上げる 第16章　省略する 第17章　たくさんの検定 付録 付録A　R 付録B　数式記号

※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！

///会社が倒産する前に、経営の基本を問い直してみる/// 日本に存在する企業の99.7%は中小企業である。世の中の大半の企業は中小企業ということになるのだが、驚くべくことに、この企業群のなかで「まともに」経営していない企業が数多くあるという。2020年の倒産件数は7,773件、休業・廃業数は49.698件。過去5年で倒産件数は微減しているものの、休業・廃業数は増加傾向にある。 このようなデータから仮説すると、少なくとも企業経営がまともにできていない会社は毎年数十万の規模であると推定され、「経営改善の教科書」のニーズは存在する。 【目次】 序章「儲からない会社」になっていませんか？ 第1章 組織を作って従業員それぞれの役割をはっきりさせる 第2章 管理資料で業績改善に向かう体制をつくる 第3章 収支計画（損益収支）でやるべき行動をはっきりさせる 第4章 資金繰り表で会社のお金の動きを実感する 第5章 予実管理で業績を具体的に高める 第6章 会議でチームを動かす 第7章 営業スタイルを正して売上を伸ばす 第8章 製造現場に指示して原価を下げる 第9章 新製品を作って売上をさらに伸ばす 補章 従業員のモチベーションアップに取り組もう

※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。 ■資格・経験・学歴いらず！今すぐ雇ってもらえる稼げる仕事 　失業したらこれだ！！ 　裏モノＪＡＰＡＮ ※職種、推定給料付き ・夜間業務は多いが業界の未来は明るい 　こんなあなたにおススメ 　⇒　体力に自信がある生き物が、生き物が死んでも平気 ・バイトでいいなら６０才オーバーでも可能です 　こんなあなたにおススメ 　⇒　中卒、体力に自信がある ・レンジでチンするだけで３０万円ももらえるなんて 　こんなあなたにおススメ 　⇒　体力がある ・小３の学力があれば出来るあまりに暇なフロント業務 　こんなあなたにおススメ 　⇒　そこそこの給料で満足できる、ガツガツ働きたくない ・カップルが帰るたびに黙々と掃除しまくる 　こんなあなたにおススメ 　⇒　汚物に動じない。体力に自信がある ・学内をぶらぶらして暇な時間をつぶしまくる 　こんなあなたにおススメ 　⇒　長時間拘束されても平気 ・漫画を読んでても寝てても大丈夫 　こんなあなたにおススメ 　⇒　徹夜が得意 ・夏場は汗をかきまくるが完全にたった一人で完結する仕事 　こんなあなたにおススメ 　⇒　人付き合いが苦手、黙々とした作業が得意 ・襲われる危険性と引き換えにいきなり正社員で採用 　こんなあなたにおススメ 　⇒　安定志向 ・作業がスローペースで地方出張でものんびり 　こんなあなたにおススメ 　⇒　体力に自信がある田舎でのんびりしても退屈しない ・レンチン料理出すだけだから猿でもできる 　こんなあなたにおススメ 　⇒　１人作業するのが好きな人 他 ■著者　鉄人社編集部 編集部より★本誌掲載記事の中には真似をすると法律に触れるものも含まれています。悪用は厳禁です。 (本データはこの書籍が刊行されたに掲載されていたものです。)

※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。 【内容紹介】 思い込み、直感、先入観、願望…… じつは誰もが認知バイアスに縛られています。 「自分だけは大丈夫」 「そうなると思ってた」 「あの人って○○だよね」 知らず知らずのうちに、こうした言葉を口にしていないでしょうか？ 私たちは何かを判断するときに、自らの思い込みやこれまでの経験、直観や先入観、願望など偏った思考によって、合理的でない判断をしてしまうことがあります。 心理学ではこれを「認知バイアス」と言います。 この“思考の偏り”は日常生活のあらゆる場面に潜んでいて、無意識のうちに誰もが縛られています。 この認知バイアスで間違った判断をしないようにするためには、まず自分の思考が「偏っているかもしれない」と知ることです。 本書では職場や家庭、人間関係など日常で陥りがちな80の認知バイアスを厳選。6つの場面に分けてイラスト図解やクイズでわかりやすく解説しています。 日常生活の「あるある」からバイアスが起こる仕組みやうまく付き合う方法が楽しく学べる、認知バイアス入門の決定版！ 【著者紹介】 ［監修］池田 まさみ（いけだ・まさみ） 2001年、お茶の水女子大学大学院人間文化研究科博士課程修了。現在は十文字学園女子大学教育人文学部心理学科教授、博士（学術）。専門分野は認知心理学、実験心理学、発達教育工学。 ［監修］森 津太子（もり・つたこ） 1998年、お茶の水女子大学大学院人間文化研究科博士課程単位取得満期退学。現在は放送大学教養学部心理と教育コース教授、博士（人文科学）。専門分野は社会心理学、認知心理学。 ［監修］高比良 美詠子（たかひら・みえこ） 2001年、お茶の水女子大学大学院人間文化研究科博士課程単位取得満期退学。現在は立正大学心理学部対人・社会心理学科教授、博士（人文科学）。専門分野は社会心理学、ポジティブ心理学。 ［監修］宮本 康司（みやもと・こうじ） 2006年、東京工業大学大学院生命理工学研究科博士課程修了。現在は東京家政大学家政学部環境教育学科准教授、博士（理学）。専門分野は行動科学、科学教育学、環境教育学。 【目次抜粋】 はじめに ◆第1章　記憶に関連するバイアス 【虚記憶】見たことがないのに見た気がする 【気分一致効果】へこんだときはイヤなことを思い出す 【後知恵バイアス】そうなると思ってた 【グーグル効果】ググった情報はすぐに忘れる 【一貫性バイアス】あの人は昔から変わらない？　ほか ◆第2章　推定に関連するバイアス 【代表性ヒューリスティック】“もっともらしいもの”は正解だよね？ 【計画錯誤】なぜいつも計画通りにいかないのか？ 【ギャンブラー錯誤】「次こそ当たる」という思い込み 【楽観性バイアス】「自分だけは大丈夫」という過信 【貢献度の過大視】いつも自分ばかりがんばっている…　ほか ◆第3章　選択に関連するバイアス 【現状維持バイアス】変わるより「今のまま」がいい 【サンクコスト効果】もったいないから引き返せない 【イケア効果】自分で作ったものの価値を過大評価 【希少性バイアス】少ないものは魅力的に見える　ほか ◆第4章　信念に関連するバイアス 【不作為バイアス】失敗するよりは何もしないほうがマシ 【ゼロサム・バイアス】誰かが得をすると自分が損をする 【ナイーブ・リアリズム】自分は正しい！ ほかの人が間違っている 【平均以上効果】自分はわりとイケているほうだと思う　ほか ◆第5章　因果に関連するバイアス 【自己奉仕バイアス】成功は自分のおかげ、失敗は周りのせい 【内集団バイアス】私たちってすごいよね 【基本的な帰属のエラー】それはあなたのせい　ほか ◆第6章　真偽に関連するバイアス 【真実性の錯覚】何度も聞いていると真実に思えてくる 【信念バイアス】結論がもっともらしいなら途中経過は気にしない 【バーナム効果】占いが「よく当たる」気がするワケ　ほか

★初学者向けの名著を100ページ増の大改訂！　ホイールダック２号は深層学習を手に入れた！★ ・全面的に記述を見直すも、第1版との連続性を最大限保ち、ますますパワーアップ！ ・「ニューラルネットワーク」の章を新設し、深層学習の歴史的位置づけ、CNN、RNNをわかりやすく解説した！ ・「確率的生成モデル」の章を新設し、強化学習・状態推定・教師なし学習などに関わる解説に芯を通すことができた！ まずは、この１冊から始めよう！ 【主な内容】 第1章 人工知能をつくり出そう　 第2章 探索(1)：状態空間と基本的な探索 第3章 探索(2)：最適経路の探索 第4章 探索(3)：ゲームの理論 第5章 計画と決定(1)：動的計画法 第6章 確率モデル(1)：確率とベイズ理論の基礎　 第7章 確率モデル(2)：確率的生成モデルとナイーブベイズ 第8章 計画と決定(2)：強化学習 第9章 状態推定(1)：ベイズフィルタ 第10章 状態推定(2)：粒子フィルタ 第11章 学習と認識(1)：クラスタリングと教師なし学習　 第12章 学習と認識(2)：パターン認識と教師あり学習　 第13章 学習と認識(3)：ニューラルネットワーク　 第14章 言語と論理(1)：自然言語処理　 第15章 言語と論理(2)：記号論理　 第16章 言語と論理(3)：証明と質問応答　 第17章 まとめ：知能を「つくる」ということ

※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。 医用画像におけるディープラーニング（Deep Learning）をまとめた本格的なシリーズ　最新版 　医療関係者が人工知能をはじめて本格的に学ぶことができる一冊。 　人工知能と医療（主に画像）とのかかわりを詳しく解説。 　後半の事例編を大幅に増やし、具体的な応用例、研究例を多数掲載。 　医療AIの今がわかる！ 推薦文　福島邦彦先生 【基礎編】 Chapter1　人工知能（AI）総論 Chapter2　ニューラルネットワーク Chapter3　ディープラーニング Chapter4　動かす Chapter5　評価する 【応用編】 Chapter6　検出する Chapter7　分類する Chapter8　推定する Chapter9　作る・処理する Chapter10　診断を支援する Chapter11　医療を取り巻く世界 【事例編】 Chapter12　眼底画像 Chapter13　病理画像 Chapter14　大腸内視鏡画像診断支援 Chapter15　大腸CT内視鏡　　 Chapter16　歯科X線画像 Chapter17　放射線治療画像 Chapter18　外科治療画像 Chapter19　医用画像とRadiomics Chapter20　マンモグラフィと乳腺超音波検査 Chapter21　運動器領域の画像解析 Chapter22　深層学習のCT 画像再構成への応用 Chapter23　MRI再構成問題 Chapter24　MR画像処理への応用 Chapter25　核医学画像分野におけるディープラーニング 特別Column1　AI時代の放射線科医 特別Column2　AI時代の診療放射線科技師 【Column】 アジア近隣諸国におけるAI事情 大規模学習ニューラルネット（MTANN） 画像診断ナショナルデータベース AIと倫理，薬事ガイドライン コンピュータビジョンの動向 IT/AIの医療への実装 ACR AI-LABで医用画像AI を体験 深層学習による脳動脈瘤診断支援AI ディープラーニング研究の3つのツールのトピックス

※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。 検証の精度を上げるために重要な因果推論の考え方が学べる！ 「○○したからこうなった」「○○すればこうなる」という原因と結果の関連性を推測する因果推論の考え方は、医療分野で根拠に基づく治療を実践する際にはとても重要です。本書は因果推論の考え方を柱に、疫学や統計学の基本からデータをもとに検証の精度を上げる（エビデンスの質を高める）にはどうすればいいのか、調査や研究を実施する際に役立てられる手引書となっています。 第1部　基本編 第1章　集団を対象にするときの考え方の基本 1.1　集団の様子が知りたいのです 1.2　ランダムに対象者を選びましょう 1.3　ランダムに対象者を選べません 1.4　例題で考えてみよう 1.5　おわりに この章のポイント!! 第2章　データの尺度 2.1 データには種類があります 2.2　各尺度が持つ情報の量は違います 2.3　おわりに この章のポイント!! 第3章　集団の様子を表現します（記述統計） 3.1 記述統計手法 3.2　1項目についての把握 3.3　2項目間の関連性を把握 3.4　おわりに この章のポイント!! 第4章　集団の様子を推測します（推測統計） 4.1　推測統計手法 4.2　推定 4.3　検定 4.4　推定と検定の関係 この章のポイント!! 第2部　因果推論編 第5章　因果推論の基本 5.1　演繹と帰納 5.2　カウンターファクチュアルモデル 5.3　ランダム化比較研究 5.4　エビデンス この章のポイント!! 第6章　研究のデザイン（データの集め方） 6.1 研究の分類 6.2　いろいろな研究デザイン 6.3　おわりに この章のポイント!! 第7章　研究のデザインと因果の指標 7.1　用語の定義 7.2　ランダム化比較研究・コホート研究 7.3　ケース・コントロール研究 7.4　ケース・コホート研究 7.5 まとめ この章のポイント!! 第8章　バイアス 8.1　研究結果のずれ 8.2　交絡バイアス 8.3　おわりに この章のポイント!! 第3部　実践・発展編 第9章　研究計画とデータ管理 9.1　研究計画 9.2　データ管理 9.3　おわりに この章のポイント!! 第10章　データ分析と結果の公表 10.1　データ分析の大まかな流れ 10.2　検定手法の使い分け 10.3　各種検定手法の紹介 10.4　おわりに この章のポイント!! 第11章　検定に関するいろいろな問題 11.1　両側検定、片側検定 11.2　帰無仮説は支持できません 11.3　同等性、非劣性を示す検定 11.4　第1種の過誤 11.5　多重性の問題 11.6　第2種の過誤、検出力、必要症例数 11.7　おわりに この章のポイント!! 第12章　中心極限定理 12.1　中心極限定理 12.2　区間推定 12.3　区間推定と検定の関係 この章のポイント!! 第13章　発生率と生存時間分析 13.1　発生率 13.2　カプラン・マイヤー（Kaplan-Meier）法 13.3　検定による比較 13.4　おわりに この章のポイント!!

※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。 実践的な意思決定力を身につける！ Pythonと因果推論でデータ分析の壁を乗り越える! 　本書では因果推論の活用を通じて、効果検証や相関と因果関係の違いといった、データ分析の現場でよくある問題を解決する方法を紹介します。 　さらに、因果推論の基礎から、機械学習や時系列解析との組み合わせ、さらに因果探索まで学習することにより、因果推論を軸として幅広い問題に対応可能になります。これにより、データ活用の価値を高められます。 　本書では、具体的な事例や豊富な図を用いて、因果推論の基本的な概念や手法を分かりやすく解説します。また、Pythonコードを用いた実装を通じて、因果推論を実務に応用するスキルを身につけることができます。 本書の特徴 ・実践的な学習と活用 　因果推論の基礎だけでなく、ビジネスケースでの活用方法まで、分析手法や企業での活用例の解説をし、Pythonコードを用いた実装を通じてデータ分析のスキルを深めます。 ・直感的な理解のための全体像の把握と図解 　因果推論、機械学習、時系列解析を図で構造的に解説します。 ・意思決定のためのガイドライン 　最適な分析を行い、より良い意思決定に導くための具体的なガイドラインを提供し、データドリブンな意思決定を支援します。 はじめに 第1章　因果の探求から社会実装 第2章　因果推論の基礎 第3章　基本的な因果推論手法 第4章　因果推論高度化のための機械学習 第5章　因果推論と機械学習の融合 第6章　感度分析 第7章　因果推論のための時系列解析 第8章　因果構造をデータから推定する因果探索

衝撃的な事実が明らかになった――最新の画像解析により、インターネット依存者の脳内で、覚醒剤など麻薬依存者と同様の神経ネットワークの乱れが見られたのだ。 スマホの普及で、年齢制限無し、二十四時間営業のカジノ、ゲームセンター、ストリップ劇場さえ掌の上に出現する時代になった。 デジタル・ヘロインがその本性を表すのは、学業や社会適応に躓いたときだ。足をすべらせたら最後、依存の泥沼にはまる。オンラインゲーム（ネトゲ）だけでなく、軽いスマホアプリでさえ、脳には十分な麻薬効果がある。 国内推定患者五百万人の脳を蝕む「現代の阿片」。あなたとあなたの大切な存在を守るための、有効な対策と、チェックリスト付き。

日本のED人口は1800万人⁉ “生涯現役”男性の自信を取り戻す ＥＤとはErectile Dysfunction（勃起障害）という英語の頭文字をとった表現だ。 １９９８年の調査では、日本国内のＥＤ人口は１１３０万人とされていた。 この年の男性の総数は約６１５０万人だったから、 ０歳から１０５歳くらいまでの男性の約18％がEDだったことになる。 それを現在に置き換えると、１８００万人と推定される。 なぜ、これほど多くの人がＥＤになってしまったのか？ ＥＤは成熟した社会における現代病といえるが、はたしてＥＤは病気なのだろうか？ 【本書の内容】 プロローグ　ＥＤは本当に病気なのか？ 第1章　あなただけではない！　日本のＥＤ人口と性生活事情 第２章　人体の不思議　勃起のメカニズム 第３章　なぜ勃たぬ！　ＥＤが起きる原因と治療 第４章　ＥＤなんか怖くない　ＥＤ治療薬の劇的な服用法 第５章　なぜ、人はエッチを求めるのか？　エッチの文化人類学 第６章　性的衝動を科学する　男女の性意識の違い

特集1 ［モダンなコードをギュッと凝縮！］イマドキPython入門 文法，機械学習，Web開発を一気に学ぼう いまやWebや機械学習など多くの分野で欠かせないPythonですが，まだ触ったことがない人も多いのではないでしょうか。本特集ではそんな方々に向けて，Pythonについてゼロから，機械学習，Web開発までをまとめて解説します。まず第1章でPythonの特徴を学び，第2章で開発環境を整えます。そして第3章で，動かしながら文法や機能を学びます。続く第4章で機械学習によりアワビの年齢推定を行うモデルを実装し，最後の第5章でそれをWebアプリケーションに組み込み，推定結果のグラフ描画も行います。 特集2 いきなりiPhoneアプリ開発 カメラの写真を加工してTwitter投稿！ これからプログラマーとして仕事を始める方に向けて，iPhoneアプリの作り方を解説する特集です。SwiftやXcodeなど，今のiPhoneアプリ開発で使われる開発環境を利用して，タップやスワイプなどの認識からカメラで撮影した画像の取得や加工まで，よく使われる機能の実装方法を解説しています。各解説はサンプルアプリの構築をしながら行っているので，本特集を読んで試していけば，iPhoneアプリ開発の最新の基礎知識が身に付くはずです。 特集3 はじめてのUnity シューティングゲームを作ろう！ Unityを使ったゲーム開発の知識をゼロから学ぶ特集です。Unity使ってゲームを作る方法を，シューティングゲームを開発しながら解説します。実際に手を動かしながら読めば，基本的なUnityの操作やゲーム開発の流れが自然と身に付くようになっています。その一方で，今のゲーム開発の現場で役立つ実践的な知識も随所で取り上げています。Unityをまだ使ったことがない方は，ぜひこの特集を読みながら体験してみてください。

可愛いだけじゃ物足りない！コミカルでシュールな写真が満載の、ネコちゃん好きガン見＆もだえ見必至の写真劇場。 ■みんな保護猫の３匹が店に顔を出す「猫に会えるかもしれないバー」で踊る看板猫たちのくねくねポーズな写真画報は画像200点以上！ ■まるで歌川国芳の版画!?　令和に現れた「猫又」たち、ミチル、てんてん、タビ子 ■飛んで跳ねてオモロかわいい。ツイッターフォロワー７万人が見守る「畳ステージ」 ■浮世絵的なポーズ&構図でバズりまくり「22万いいね！」も ■失敗写真で「うなぎ犬？」「ダンボール猫神社」「妖怪顔」 ■スマホだけでどうしてあんな面白いポーズが撮れるの!? ■「ミチル」４歳♀＝隈取顔、「てんてん」６歳♂＝黒白猫、「タビ子」推定７歳♀＝白足袋の黒猫。 ■ツイッターでアップした写真とコメントの面白さでたびたびバズって、 現在、フォロワー７万6000人（2022年５月時点）。 ■てんてんは、岐阜のストリップ劇場「まさご座」で保護され、ステージに上がったこともある異色の経歴の持ち主。

1964年、宇宙に質量が生まれた理由を６人の研究者が独自に推定した。だが、その鍵となる粒子の存在を予言していたのは、ただ１人だけだったーーノーベル賞の受賞から10周年、ピーター・ヒッグスの半生とヒッグス粒子の発見にまつわるドラマを精緻に描き出す。

自殺者が年間三万人を超え、うつの患者は百万人を突破。サラリーマンの六割が強いストレスを感じ、潜在患者は三百万～六百万人と推定される。だが実は、うつと思われていた人の約半分が躁うつだとわかってきた。うつと躁うつを含めた「気分障害」が激増しているのだ。対人トラブル、異性問題、失職、浪費、飲酒、DV……。病気と知らず失敗を繰り返す人も多い。気分の浮き沈みが激しい人、テンションが高く「絶好調」な人も危ないのだ。本書では、うつと気分障害の基礎知識から最先端の研究成果、実際に役立つ予防や治療・克服法まで、わかりやすく解説。

●パーキンソン病患者は年々増加しており、全国に15万人以上、1000人に1～1.5人かかると推定されており、アルツハイマー病に次いで２番目に多い神経変性疾患です。世代としては、50歳代から60歳代にかけて増加し、60歳以上の100人に1人程度の割合で発症するといわれています。 ●脳内の神経伝達物質の分泌異常を原因として、ふるえ、筋肉のこわばり、動作が遅くなる、姿勢が保ちにくくなるなどの身体的な症状が現れる病気です。かつては回復が難しかったのが、薬物療法の進歩に伴いリハビリテーションとの組み合わせで、かなり症状を軽減できるまでになっています。 ●本書は、超高齢社会を迎え、益々発症頻度が上昇しているパーキンソン病の原因、検査、診断、治療法等々、図解を交えわかりやすく解説した、病気を上手にコントロールするための必携本！

※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。 企画の立案・企画書の作り方から調査やデータ分析までを盛り込んだ実践的な書籍！ 本書は、企画の立案・企画書の作り方から調査やデータ分析までを盛り込んだ実践的な書籍です。既存の調査・アンケート関係書籍がデータ分析法の解説のみに終始している中、本書は企画の立案方法から、効果的な調査の仕方、Excelによる結果の解析までを網羅し、これ1冊で調査データ分析に関するすべてが学べる内容となっております。 第Ⅰ部　調査法 第1章　調査とは 第2章　調査の企画 第3章　調査票の作成 第4章　標本抽出 第5章　調査の実施 第Ⅱ部　データ解析法 第6章　データ入力と集計 第7章　データのグラフ化 第8章　分布の特徴を記述する統計指標 第9章　推測統計学（１）～確率分布と統計的推定～ 第10章　推測統計学（２）　～統計的仮説検定と効果量～

※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。 食品を汚染する微生物の増殖・死滅のモデルをシミュレーションする!! 本書は食品を汚染する微生物が食品の製造及び流通過程でどのように増殖するかあるいは殺菌されるのかを数学モデルを使って解析し、さらに予測し、食品の安全性確保のために役立てることを目的として書かれたものです。またExcelを使ってモデルのシミュレーションができます。 詳細目次 はじめに 第1部　基礎編 第1章　食品における微生物の増殖と死滅 1.1 はじめに 1.2 数学モデル 1.3 微生物の増殖 1.4 微生物の死滅 1.5 微生物データの取り方 1.5.1 精度 1.5.2 増殖実験 1.5.3 殺菌実験 第2章　Excel を用いた数値計算とグラフ作成 2.1 Excel の準備 2.2 VBA プログラミングの基礎 2.3 ユーザーフォームの作成 2.4 データの並べ替え 2.5 グラフの作成方法 第3章　基礎となる数学とモデル評価 3.1 基礎事項：精度 3.2 積分の数値解法 3.2.1 台形則 3.2.2 シンプソン則 3.3 微分の数値解法 3.3.1 常微分方程式 3.3.2 偏微分方程式 3.4 モデルの評価 第2部　微生物の増殖解析 第4章　基本増殖モデル 4.1 ロジスティックモデル 4.2 ゴンペルツモデル 4.3 バラニーモデル 4.4 新ロジスティックモデル 4.5 各モデルの解法 4.5.1 ゴンペルツモデルとバラニーモデルによる増殖曲線 4.5.2 新ロジスティックモデルによる増殖曲線 第5章　環境要因モデル 5.1 温度と増殖速度 5.1.1 アレニウスモデル 5.1.2 平方根モデル 5.2 複数の環境要因 第6章　増殖予測とその応用 6.1 変動温度下の増殖予測 6.1.1 バラニーモデルによる増殖予測 6.1.2 新ロジスティックモデルによる増殖予測 6.2 食品内部温度と微生物増殖の予測 第7章　微生物間の競合 7.1 自然微生物叢との競合 7.2 基本増殖モデルによる増殖予測 7.2.1 一定初期濃度での増殖予測 7.2.2 各種初期濃度での増殖予測 7.3 競合モデルによる増殖予測 第8章　毒素産生 8.1 定常温度下での毒素産生 8.2 毒素産生量の予測 第3部　微生物の死滅解析 第9章　基本熱死滅モデル 9.1 熱死滅速度 9.2 殺菌工学モデル 9.3 化学反応モデル 第10章　熱死滅の環境要因モデル 10.1 z 値モデル 10.2 アレニウスモデル 第11章　熱死滅の予測 11.1 温度履歴 11.2 加熱殺菌予測 11.3 食品成分の失活予測 第12章　加熱殺菌の評価：F 値 12.1 F 値とは何か 12.2 プロセスのF 値と微生物のF 値 第13章　食品内部温度と熱死滅の推定 13.1 食品内部の温度変化 13.2 熱死滅の推定 第14章　各種熱死滅モデル 14.1 逐次モデル 14.2 多集団モデル 14.3 微生物胞子の死滅 14.4 経験論モデル 14.5 各種の加熱殺菌方法 14.6 加熱殺菌測定における注意点 第15章　その他の物理化学的ストレスによる死滅 15.1 化学物質による死滅，増殖阻害の評価 15.2 放射線による殺菌 コラム コラム1 温度積算計 コラム2 微生物増殖および死滅の公開プログラムとデータベース 参考図書および解説

※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

※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。 本書は実践的なサンプルによる解説で、すぐに仕事に活かせる知識が満載。ワンランク上のデータマンを目指す方必携。 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。「平均値」、「中央値」、「最頻値」といった基礎中の基礎から、「回帰分析」、「確率分布」、「推定」、「検定」、「分散分析」まで、仕事の現場で必要となる統計解析の基本をやさしく解説！

※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。 ビッグデータやAIによる社会の変化、データ分析＆活用の基礎がまるわかり！ 文系・理系を問わず身につけるべき「現代社会の必須教養」をやさしく解説。 　ビジネスの現場では今、データサイエンスやAIを理解し、活用できる人材が求められています。政府もそのような人材の育成を重視して、2025年までにすべての大学・高等専門学校生が初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得するという目標を掲げました。文部科学省などは「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）」を開始して、大学などでのデータサイエンス・AI教育を支援しています。データサイエンスやAIの授業を文系・理系を問わず必修化する大学も目立つようになりました。 　これからの社会（Society 5.0）では、データサイエンス・AIの知識は“常識”であり、誰もが持つべき必修のスキルなのです。本書は、その入門書として、データサイエンス・AIの活用動向から、基本的なデータリテラシー、さらに統計やデータ分析の基礎までを学べるように構成しました。 　「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」に対応すべく、第1章ではデータやAIがいかに活用され、社会に変革をもたらしているのかを紹介。またそれらを活用するうえでの留意事項を解説しています。そして第2章からは、多くの人にとって身近な「Excel」というツールを使い、データ分析を実践的に学習します。第2章では統計学の基礎、第3章ではマクロ（VBA）を使った自動化の方法、第4章ではマクロによるシミュレーション、第5章では統計的推定、検定などについて学びます。

※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。 ツールの操作からレポートのまとめ方まで、データ分析のキホンが身につく！ この本は、データ分析の初心者、とくに文系の方を対象とした社会経済に関するデータ分析の入門書です。 前半は、プログラミング言語に抵抗のある方でも取り組みやすいよう、Excelで記述統計の解説を行います。Excelの基本操作もフォローするので、パソコンが苦手な方でも大丈夫です。 後半に入ったら、データ数が多い場合の分析方法をR（R Studio）で解説していきます。Rについても、もちろんインストールから使い方を説明します。経済データの分析でよく使われる回帰分析をしっかり理解し、レポートとしてまとめられるよう、ていねいに解説していきます。 卒論などで大量のデータ分析を必要とする文系学生のほか、アンケートなどのデータ分析が必要だけれど、数学が苦手な社会人の方にもおすすめです。 【本書の特徴】 ・ ExcelやRを使用した経済に関する例題および演習問題を、各章に掲載しています。数式を追うだけでなく、手を動かして実際の分析方法を身につけることができます。 ・ 演習問題には公的統計データを使用しているため、常に最新の情報を分析しながら学べます。 ・ExcelやRは、パソコンに苦手意識のある方でも取り組みやすいよう、使用方法をていねいに解説します。 Chapter 1　データと変数の種類 Chapter 2　データをグラフ化しよう Chapter 3　一つの変数による記述統計―中心と散らばりの統計量 Chapter 4　二つの変数による記述統計―相関係数と回帰分析 Chapter 5　推定の考えかた Chapter 6　検定の考えかた Chapter 7　回帰分析での推定と検定 Chapter 8　ダミー変数を用いた回帰分析 Chapter 9　レポートの作成

※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

※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

※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

※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。 SPSS 23でロジスティック回帰分析登場!! 　 2011年3月発行『SPSSによるロジスティック回帰分析』の改訂版。SPSSのVer.22よりロジスティック回帰分析の新規機能が追加されています。 　本書はSPSSを使ってロジスティック回帰分析とステップワイズ法を解説します。ロジスティック回帰は医学や薬学、生物学などの自然科学だけでなく社会科学の分野でも利用されています。またステップワイズ法は変数増減法とも呼ばれ、独立変数を少しずつ加えて最適な結果を導き出す手法で、SPSSを使うことで分析できる手法となります。最新版のSPSS Ver.23に対応しています。 詳細目次 第1章　ロジスティック回帰入門 §1 目的変数が比率データのとき 1.1 例題1 1.2 ロジスティック回帰分析の適用 1.3 ロジスティック曲線の性質 1.4 SPSS の手順 §2 目的変数がカテゴリデータのとき 2.1 例題2 2.2 ロジスティック回帰分析の適用 第2章　ロジスティック回帰の実践 §1 基礎的解析 1.1 例題3 1.2 視覚的解析 1.3 数値的解析 §2 ロジスティック回帰の実施 §3 単変量のロジスティック回帰 第3章　ロジスティック回帰の応用 §1 カテゴリ変数とダミー変数 1.1 例題4 1.2 例題5 §2 オッズ比 2.1 例題6 2.2 オッズ比とロジスティック回帰 §3 交互作用 3.1 例題7 3.2 交互作用のオッズ比 第4章　説明変数の選択 §1 総当たり法 §2 逐次変数選択法 第5章　ロジスティック回帰の留意点 §1 多重共線性 1.1 例題8 1.2 例題9 §2 完全分離 2.1 説明変数が数値変数の例 2.2 説明変数がカテゴリ変数の例 §3 外れ値と影響度 §4 ROC 曲線 第6章　条件付きロジスティック回帰 §1 対応のあるデータ §2 条件付きロジスティック回帰の実際 2.1 例題10 2.2 多項ロジスティック回帰による方法 2.3 Cox 回帰による方法 第7章　ロジスティック回帰の拡張 §1 多項ロジスティック回帰 1.1 例題11 1.2 SPSSの操作 1.3 多項ロジスティック回帰の結果 1.4 ロジスティック回帰による分割表の解析 §2 順序ロジスティック回帰 2.1 例題12 2.2 SPSSの操作 2.3 順序ロジスティック回帰の結果 2.4 順序カテゴリを含んだ分割表の解析 第8章　一般化線形モデル §1 一般化線形モデルによるロジスティック回帰 1.1 一般線型モデルと一般化線型モデル 1.2 一般化線型モデルの実際 1.3 SPSS の手順 §2 一般化推定方程式によるロジスティック回帰 2.1 反復測定と一般化推定方程式 2.2 例題13 2.3 SPSSの手順 第9章　傾向スコアとロジスティック回帰 §1 傾向スコアと変数の調整 1.1 交絡因子 1.2 傾向スコア §2 傾向スコアの使い方 2.1 例題14 2.2 傾向スコアによるマッチング 付　録 補記1 相互検証法とリサンプリング法 1 予測精度の検証 2 回帰係数の検証 補記2 オッズ比と標準偏回帰係数 補記3 二項ロジスティック回帰と多項ロジスティック回帰 補記4 ケース・コントロールのマッチング 補記5 SPSS の操作手順 補記6 相互検証法の手順 補記7 対数線型モデルとロジスティック回帰 参考文献 索　引

※本書はリフロー型の電子書籍です。 【武士と庶民のお金大百科】 いつの世も他人の収入や給料は気になるものだが、江戸時代に生きた人々の収入・給料はどれほどのものだったのか。 上は将軍から下は名もない町人・農民まで、その格差は非常に大きかった。 身分や職業でもまったくちがっていたが、それまでの時代とは異なり、江戸時代に入ると、収入・給料を推定できる文献が数多く残されている。 場合によっては、その明細までわかる場合さえある。 本書は、そんな江戸の給与明細について五つの切り口から迫るものである。 江戸の人々の懐事情をよりよく知ってもらうために、米や土地などの値段を手がかりに、先人たちの給料を現代のお金に換算した。 金1両を12万円と設定したが、江戸時代の物価と現在の物価と比較する場合、何をもって指標とするかでまったくちがう数字が出てしまう問題がある。 さらには、当時は金貨・銀貨・銭貨という三つの貨幣が同時に流通していた複雑な社会であり、正確には推定できない。あくまでも大まかな目安である。 現在の円に換算された金額を知ることで、時代劇を見たり、時代小説を読んだりする際、江戸のお金事情が身近に感じられるだろう。 〈本書の内容〉 ■第一章　江戸時代人のお金事情 ■第二章　有名人の給与明細 ■第三章　武家の財テク ■第四章　才能ある商人 ■第五章　庶民の商才 〈監修者プロフィール〉 安藤 優一郎（あんどう・ゆういちろう） 歴史家、文学博士。1965年、千葉県生まれ。早稲田大学教育学部卒業、同大学院文学研究科博士後期課程満期退学。JR東日本「大人の休日倶楽部」など生涯学習講座の講師を務める。おもな著書に小社刊行『幕末の志士 渋沢栄一』をはじめ、『賊軍の将・家康』『お殿様の定年後』(以上、日本経済新聞出版)、『越前福井藩主 松平春嶽』(平凡社新書)、『大名格差』『徳川幕府の資金繰り』(以上、彩図社)、『大江戸の娯楽裏事情』『江戸の旅行の裏事情』(以上、朝日新書)などがある。

晩秋の気配漂う恵那峡で若い人妻の絞殺体が発見された。被害者の足取りを調べるうちに浮かんだ容疑者は夫。しかし死亡推定時には彼は百八十キロも離れた長野駅前のホテルにいたらしい。事件の第一発見者が旧知という縁でルポライター浦上伸介はその謎に挑む。表題作のほか七作を収める、旅情推理の傑作集。

廃線の危機を乗り越え、ローカル鉄道の雄として異彩を放つ江ノ電（江ノ島電鉄）前社長の初著書。テレビなどでも注目度の高い江ノ電についてのマネジメント側からの初めての出版物となる。 全区間わずか10ｋｍ15駅のローカル私鉄でありながら、年間乗客1700万人（うち1200万人超が観光客と推定される）以上を引きつけるのはなぜか？　 その背景には、地域の魅力もさることながら、効率化の風潮に流されずあくまで「安全」を第一に考える「昭和の鉄道屋の心」や、「変わらないことの魅力」を打ち出す戦略があると著者はいう。 具体的には、トップが自らの脚で全線を歩く年末の総点検や、手間をかけても古い車両や駅舎を使い続けるエピソードなどが語られる。 米国流の収益重視の経営が全盛の中、あえて日本の良き精神文化を見直すことが重要だという思いが伝わってくる。 今後、量的な拡大が図れない中で、いかに「質」で企業価値を高めるか――という経営哲学としても大きな示唆を与えてくれる。 鉄道、観光、町おこしなどの関係者はもちろん、一般のビジネスマン、経営者にも新たな視点を与えてくれる1冊。 ◆著者の言葉 江ノ電に昭和の良き姿を見出すことで、今の経済が置き忘れている大切な日本の精神文化を復権すれば、日本社会の再生の一助となるのではないか。 鉄道屋として生きてきた男の言葉も、今の時代にお役に立てるのではないか。 ――おこがましいですが、そう考えて、鉄道のことを語る本を出させていただきました。

アメリカは宗教で動いている ◆アメリカ国内に推定1億人の信者を持ち、アメリカ最大の宗教勢力とも言われるキリスト教福音派。聖書の教えを絶対視する保守系キリスト教徒である彼らは、宣教活動やロビー活動、そして草の根の政治運動を通じてアメリカ外交に大きな影響を及ぼしている。 ◆彼らはなぜ「アメリカは他国より質的に優れている」と信じ、「世界中で善を実現する特別な任務を持つ」と自負しているのか。なぜイスラエルを支持し、核兵器を持ち続ける北朝鮮に対して人道的支援を行うのか。 福音派の信仰と政治的信条を歴史的に解き明かし、アメリカ外交において果たしてきた役割を示す。 ◆解説:橋爪大三郎

会社の書類を届けにきただけなのに……。森の奥深くの別荘で幸子が巻き込まれたのは密室殺人だった！　閉ざされた扉の奥で無惨に殺された別荘の主人、そしてそれぞれ被害者とトラブルを抱えた、一癖も二癖もある6人の客。犯人はこの中にいる──。犯人当ての「大きな森の小さな密室」。遺跡の発掘現場で発見されたのは、絞殺された若い女性の遺体。死亡推定時期は150万年前！？　抱腹絶倒の「更新世の殺人」。ミステリでお馴染みの7つの「お題」を天才殺人者やマッドサイエンティストなど一筋縄ではいかない探偵たちが解く。精密な論理が黒い笑いを構築する全7篇のミステリ連作集。

27歳の俺は、東京での息の詰まるサラリーマン生活を捨て、逃げるように語学留学という名目でバンコクにやってきた。語学学校からもドロップアウトし、残り金も底をつきかけたときに現れたのが、オカマのあいつ。そこから俺は、いつのまにかプーの引き起こす数々の騒動に巻き込まれていく。――バンコクのオカマ、名前はプー。身長180センチ、体重80キロ（推定）。顔は渥美清似。金にセコく、嘘つきで泣き虫。なんで俺はこんな奴と同棲してたんだ！？

失業中サラリーマンの恵太が引っ越した先は、家賃3万3千円の超お得な格安アパート。しかし一日目の夜玄関脇の押入れから「出て」きたのは、自称明治39年生れの14歳、推定身長130cm後半の、かわいらしい女の子だった（表題作「押入れのちよ」）。ままならない世の中で、必死に生きざるをえない人間（と幽霊）の可笑しみや哀しみを見事に描いた、全9夜からなる傑作短編集。

尾張に侵入した今川勢、推定二万五〇〇〇！　一方の織田勢はわずか三〇〇〇、信長の不利は明らかだった。数に物を言わせ、着実に進攻する今川軍は桶狭間にまで到達。反撃の糸口を探す信長。絶体絶命の窮地に、転機となる豪雨が降り注ぐ…。

新たなる茶の湯研究の地平を拓く ― 茶の湯のお点前は、流派により、どこがどのように違うのか。お点前の違いから、それぞれの流派の関係はどのように見えてくるのか。大小さまざまな44流派を調査し、各流派の風炉薄茶点前をデータ化して、多変量解析と系統推定による数理的分析を試みる。さらに、現在の点前と近世初期～中期の茶書の記述を精査し、点前が変化してきたことについて検討。資料編として44流派の系譜も紹介する

セーフティネットの狭間で置き去りにされた40歳以上は推定100万人!　このままでは「老後破産」者が激増してしまう。ところが、どうすればいいのか、わからない。ハローワークを訪ねても同じ求人がグルグル回る「カラ求人」や、非現実的な「神様スペック」を求める企業が少なくない。いつの間にか時間が過ぎ去り、やがて家族ごと地域に埋没する―。ひきこもりが「長期化」「潜在化」する背景と、新たな取り組みを探った。(講談社現代新書)

天野ナツキは「特別なこと」に憧れる超普通な女子中学生だったが、父の再婚相手のイケメン息子と同居することに!? ドラマみたいな展開に心躍るナツキだが、お兄ちゃんが来るはずの日にやって来たのは宅配便。その中に入っていたのは――文字通り小動物系の推定17cmのお兄ちゃんだった!! 義理兄妹のちょっと不思議なほんわか同居コメディ、スタート♪

剛田猛男は高校1年生。身長2m・体重120kg（いずれも推定）。好きになった子は、いつも幼馴染みのイケメン・砂川の方に行っちゃうけど、真っ直ぐで不器用で鈍感で、男子からは超モテモテ！　ある朝、通学電車の中で、ひとりの女の子を痴漢から救ったことで猛男にも春到来の予感…!?　笑って泣けて、胸キュンも満載の、爆笑純情コメディー！

※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。 【内容紹介・目次・著者略歴】 80年代に本格化したわが国の海外直接投資の決定要因とその経済効果の相互連関を、マクロ計算モデルを用いて本格的に分析した成果。 【目次より】 はしがき 第1章　日本の海外直接投資の計量分析に関する基礎的考察 はじめに 第1節　日本の海外直接投資の一般的特徴 第2節　直接投資の定義と実際の統計 第2章　日本の海外直接投資の決定要因と経済的効果の計量分析 はじめに 第1節　直接投資の決定要因の分析 第2節　直接投資の貿易効果の分析 付論　直接投資の雇用への影響 第3章　海外直接投資のマクロ計量モデル はじめに 第1節　モデルの基本的特徴 第2節　海外生産活動のモデル化 第3節　海外直接投資の経済的効果のモデル化 第4章　国内経済活動部門のマクロ計量モデル はじめに 第1節　国内経済活動部門の枠組み 第2節　主要な構造方程式の推定結果 第5章　マクロ計量モデルの動学的性質 はじめに 第1節　モデルの相互依存関係と現実説明力 第2節　モデルの動学的性質 第6章　日本経済の環境変化と海外直接投資・海外生産 はじめに 第1節　為替レートの変動による直接投資・海外生産の変動 第2節　世界貿易の拡大と直接投資・海外生産 第3節　海外直接投資・海外生産の変動と貿易効果 第4節　海外生産活動の変化と貿易取引 補論1　世界輸出価格指数，世界貿易数量の作成についてのデータ 補論2　ファイナル・テストについて 付表　方程式体系一覧 参考文献 ※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。 稲葉　和夫 1951年生まれ。経済学者。立命館大学経済学部教授。神戸大学経済学部卒業、同大学大学院経済学研究科後期課程中途退学。専門は、計量経済学、経済統計学 著書に、『海外直接投資の経済学』『現代経済社会入門』（共著）などがある。

※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。 AIシステムを動かすモデルの解釈可能性を高め、説明可能なAIへの道を開く 本書では、線形回帰や決定木などのシンプルなホワイトボックスモデルから、深層ニューラルネットワークなどのようなブラックボックスモデルまで、その解釈手法とPythonによる実装を解説。「どのように動作し、予測に至ったのか」に答え、モデルを「解釈可能」にするためのアプローチを網羅的に扱い、そして更に「なぜ、この予測をしたのか」に答え「説明可能なAI」に至るための道を示しています。 第1部 解釈可能性の基礎 第1章 はじめに 　1.1 Diagnostics+のAI―AIシステムの一例 　1.2 機械学習システムの種類 　1.3 Diagnostics+のAIを構築する 　1.4 Diagnostics+のAIの問題点 　1.5 Diagnostics+のAIシステムを堅牢にする 　1.6 解釈可能性と説明可能性 　1.7 本書で何を学ぶのか？ 　1.8 まとめ 第2章 ホワイトボックスモデル 　2.1 ホワイトボックスモデル 　2.2 Diagnostics+―糖尿病の進行度 　2.3 線形回帰 　2.4 決定木 　2.5 一般化加法モデル（GAM） 　2.6 ブラックボックスモデルとは 　2.7 まとめ 第2部 モデルの処理の解釈 第3章 モデルに依存しない方法：大域的な解釈可能性 　3.1 高校生の成績予測器 　3.2 アンサンブルツリー 　3.3 ランダムフォレストを解釈する 　3.4 モデルに依存しない方法：大域的な解釈可能性 　3.5 まとめ 第4章 モデルに依存しない方法：局所的な解釈可能性 　4.1 Diagnostics+のAI：乳がん診断 　4.2 探索的データ分析 　4.3 深層ニューラルネットワーク 　4.4 DNNを解釈する 　4.5 LIME 　4.6 SHAP 　4.7 アンカー 　4.8 まとめ 第5章 顕著性マップ 　5.1 Diagnostics+のAI：浸潤性乳管がんの検出 　5.2 探索的データ分析 　5.3 畳み込みニューラルネットワーク 　5.4 CNNを解釈する 　5.5 バニラバックプロパゲーション 　5.6 ガイド付きバックプロパゲーション 　5.7 その他の勾配ベースの手法 　5.8 Grad-CAMとガイド付きGrad-CAM 　5.9 どの寄与度推定法を使えばいいのか？ 　5.1 まとめ 第3部 モデルの表現の解釈 第6章 層とユニットを理解する189 　6.1 視覚的な理解 　6.2 畳み込みニューラルネットワーク：復習 　6.3 ネットワーク分析フレームワーク 　6.4 層とユニットを解釈する 　6.5 まとめ 第7章 意味的な類似性を理解する 　7.1 感情分析 　7.2 探索的データ分析 　7.3 ニューラル単語埋め込み 　7.4 意味的類似性を解釈する 　7.5 まとめ 第4部 公平性とバイアス 第8章 公平性とバイアスの軽減 　8.1 収入予測 　8.2 公平性の概念 　8.3 解釈可能性と公平性 　8.4 バイアスを軽減する 　8.5 データセットのためのデータシート 　8.6 まとめ 第9章 説明可能なAIへの道 　9.1 説明可能なAI 　9.2 反実仮想的な説明 　9.3 まとめ Appendix 付録A セットアップを行う 　A.1 Python 　A.2 Gitコードリポジトリ 　A.3 Conda環境 　A.4 JupyterNotebook 　A.5 Docker 付録B PyTorch 　B.1 PyTorchとは？ 　B.2 PyTorchをインストールする 　B.3 テンソル 　B.4 データセットとDataLoader 　B.5 モデリング 付録C 日本語版付録日本語を扱う 　C.1 単語に分割する 　C.2 ワードクラウドを作成する 　C.3 日本語を単語埋め込み化する Ajay Thampi（著者） 信号処理と機械学習をテーマに博士号を取得し、強化学習、凸最適化、5Gセルラーネットワークに適用される古典的な機械学習技術をテーマに主要なカンファレンスやジャーナルで論文を発表している。現在は大手テック企業にて「責任あるAI」と公平性を専門に機械学習エンジニアとして活躍。マイクロソフトのリードデータサイエンティストとして、製造業、小売業、金融業など様々な業界の顧客に対して、複雑なAIソリューションをデプロイする仕事を担当した経験を持つ。 松田晃一（翻訳者） 博士（工学、東京大学）。石川県羽咋市生まれ。『宇宙船ビーグル号の冒険』を読み、絵描きではなく、コンピュータの道へ。海（海水浴）と温泉を好む。HCI/AR/VR/UX、画像処理・認識、機械学習、エッセーの執筆、技術書、SF、一般書の翻訳などに興味を持つ。最近立ち上げたPython の講義が（自分では）結構良く構成でき、再構成し書籍化を考えている。PAW^2（メタバース）の開発に携わり、オープンソースのm3py ライブラリの開発を行っている。著書に『Python ライブラリの使い方～ GUI から機械学習プログラミングまで』、『p5.js プログラミングガイド改訂版』（カットシステム)、『学生のためのPython』（東京電機大学出版局)、『WebGL Programming Guide』（Addison-Welsley Professional）など、訳書に『Web API デザイン・パターン』、『機械学習エンジニアリング』、『プログラミングのための数学』、『データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング』（マイナビ出版）、『生成Deep Learning』、『詳解OpenCV3』、『コンピュータビジョンのための実践機械学習』（オライリー・ジャパン）、『デザインのためのデザイン』（ピアソン桐原）などがある。 ※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。

※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。 【社会調査に必要なテクニックのすべてが分かる】 社会調査データの特徴を捉え、統計学の分析方法の目的と考え方をきちんと理解し、応用へつなげることができる貴重な1冊。中学生レベルの数学でだいじょうぶです。また、ダウンロード可能な練習問題もご用意しました。理解度の確認にご活用ください。 ■目次 ●第1章 データと変数 　　1-1 社会学におけるデータ分析 　　1-2 データとは何か 　　1-3 ケース・変数・値 　　1-4 変数の性質を理解しよう ●第2章 変数の特徴を分析しよう（1） 　　2-1 質的変数の特徴を調べよう：度数分布表 　　2-2 量的変数の特徴を調べよう（1）たくさんある値を区切る（階級） 　　2-3 度数分布表をグラフにする 　　2-4 量的変数の特徴を調べよう（2）変数の「中心」はどこにある？ 　　2-5 平均値・中央値・最頻値の違いを理解しよう ●第3章 変数の特徴を分析しよう（2）変数のちらばり 　　3-1 量的変数のちらばりを把握しよう（1）範囲 　　3-2 量的変数のちらばりを把握しよう（2）分位数 　　3-3 ちらばりをグラフで表現する「箱ひげ図」 　　3-4 量的変数のちらばりを把握しよう（3）分散 　　3-5 量的変数のちらばりを把握しよう（4）標準偏差 　　3-6 標準偏差の応用：標準化・標準得点・偏差値 ●第4章 変数の関係を分析しよう（1）クロス集計表 　　4-1 度数分布表だけで大丈夫？ 　　4-2 クロス集計表 　　4-3 比率で分布を比べる 　　4-4 クロス表のグラフ表現 　　4-5 関連を1つの数値でまとめるには：関連係数 ●第5章 変数の関係を分析しよう（2）平均値の比較と相関関係 　　5-1 質的変数と量的変数の関係の分析 　　5-2 量的変数どうしの関係の分析（1）散布図を描いてみよう 　　5-3 量的変数どうしの関係の分析（2）相関係数 　　5-4 共分散と相関係数の意味を理解しよう 　　5-5 相関係数による分析の例 　　5-6 関係のしかたは1つじゃない ●第6章 変数の関係をより深く考えよう：原因と結果の考え方 　　6-1 因果関係の3 つの基準 　　6-2 見かけ上の相関と第三変数 　　6-3 原因と結果をつなぐもの ●第7章 変数の関係をさらに分析しよう（1） 　　7-1 2重クロス表の限界 　　7-2 3重クロス表 　　7-3 3重クロス表をグラフ化しよう 　　7-4 変数のコントロール 　　7-5 3重クロス集計における関連のパターン ●第8章 変数の関係をさらに分析しよう（2） 　　8-1 変数を組み合わせた平均値の比較 　　8-2 独立変数の影響のパターン 　　8-3 偏相関係数 　　8-4 生態学的相関 ●第9章 そのデータは信頼できますか？母集団と標本の関係 　　9-1 母集団と標本 　　9-2 偏った標本の危険性 ●第10章 部分から全体を知る（1） 　　10-1 推測統計学とは 　　10-2 母数と標本統計量 　　10-3 推測統計学と確率 　　10-4 「確率に基づく判断」の意味 　　10-5 推定の理論的背景 ●第11章 部分から全体を知る（2） 　　11-1 統計的検定の必要性 　　11-2 帰無仮説と対立仮説 　　11-3 統計的検定の考え方 　　11-4 統計的検定の実際 　　11-5 統計的検定の基礎知識 ●第12章 クロス表のカイ2乗検定 　　12-1 クロス集計表の統計的検定 　　12-2 クロス集計表における統計的独立 　　12-3 カイ2乗検定の方法 　　12-4 有意水準と関連の大きさ 　　12-5 カイ2乗値に基づく関連係数：クラメールのV係数 ●第13章 平均値の差の統計的検定 　　13-1 2つの平均値の差の統計的検定：t検定 　　13-2 3つ以上の平均値の差の統計的検定：分散分析 ●第14章 回帰分析の基礎 　　14-1 回帰分析とは 　　14-2 回帰分析の基本的な考え方 　　14-3 予測値と残差 　　14-4 回帰直線の引き方：最小２乗法 　　14-5 あてはまりの良さを調べる：決定係数 　　14-6 回帰分析の統計的検定 　　14-7 分析結果を表にまとめる ●第15章 重回帰分析 　　15-1 独立変数を増やす：重回帰分析 　　15-2 回帰係数の標準化 　　15-3 ダミー変数 　　15-4 重回帰分析の結果のまとめかた ■著者プロフィール ●神林博史：東北学院大学人間科学部 教授。研究分野は社会意識論、社会階層論。 ●三輪哲：立教大学社会学部 教授。研究分野は社会階層・社会移動、計量社会学。

いま快眠グッズが大ブームです。 それは取りも直さず、睡眠障害が国民病になっていることを表しています。 「長い時間横になっているのに、ぐっすり眠れなくてスッキリしない」 「時と場所を選ばず、突然とても眠くなる」 「最近いびきがひどいと言われる」 「病院で診察してもらったら、睡眠時無呼吸症候群（SAS)と言われた」・・・ こうした「睡眠難民」の日本人は、2200万人に及ぶとも言われ、 治療を要する睡眠時無呼吸症候群（SAS）の人は900万人と推定されています。 SASは高血圧、心筋梗塞、がん、認知症など万病のもとであることがわかってきました。 そう、「いびき」を甘く見てはいけないのです。 翻って「快眠」は病と老化を遠ざけます。 著者は虎の門病院に「睡眠センター」を創設し、SAS改善に効果があるCPAP治療（詳細は本書で説明）を 日本で初めて導入でした睡眠障害治療の第一人者です。 また、健康保険でCPAP治療が出来るように各省庁に働きかけた医師でもあります。 そう、放っておくと大惨事を招きかねない睡眠時無呼吸症候群は、いまや保険で治せるのです。 著者は言いいます。「この本を読んで睡眠の大切さを実感し、睡眠障害を治し、健やかな人生を送って欲しい」 「良い睡眠」無くして「良い人生」はない！

デジタル時代の今、ネット上は過度に加工された顔であふれている。これはテクノロジーの急速な発展がもたらした、新たな現代病なのかもしれない――なぜ、人間は“理想の顔”に取り憑かれるのだろうか。そのカギとなる「脳の働き」に最新科学で迫る。そこから浮かび上がってきたのは、他者と自分をつなぐ上での顔の重要性と、それを支える脳の多様で複雑な機能の存在だった。 鏡に映る「自分の顔」が持つ、新たな意味にあなたは驚くかもしれない。 【本書のおもな内容】 ・脳の底に横たわる、巨大な「顔認識ネットワーク」 ・加工写真に反応する脳の部位とは ・人が覚えている顔の数は…推定５０００人！ ・卒業アルバムを懐かしがるのは高度な能力 ・偶然できた模様や形が「顔」に見えるふしぎ ・「つらい時ほど、笑顔」は間違い？ ・赤ちゃんはサルの顔も見分けられる？ ・「真の笑顔」と「偽の笑顔」 ・まるで実在する人物。人工知能がつくりだす「存在しない顔」 ・顔が果たす「通路」の役割とは 【目次】 第１章　顔を見る脳の仕組み 第２章　自分の顔と出会うとき 第３章　自分の顔に夢中になる脳 第４章　自己と他者をつなぐ顔 第５章　未来社会における顔

我が国における文書鑑定の第一人者である著者が、日本の鑑定史を紐解く。 そこには、目覚ましい技術の発展とそのウラにある偽物を許さないという 強い「執念」が浮かび上がってくる。 目次 第一章 文書鑑定のはじまり Ⅰ 古筆見時代 Ⅱ 明治、大正時代 Ⅲ 文書鑑定と警察の出会い Ⅳ 判例が示す「文書」 Ⅴ 国家地方警察本部科学捜査研究所の誕生 Ⅵ 「科学捜査」という語の由来 Ⅶ 警察庁科学警察研究所の機構改革 Ⅷ 文書鑑定課の変遷 Ⅸ 私的鑑定人の誤った認識 第二章 筆者識別 Ⅰ 初期の筆跡鑑定 1 極東国際軍事裁判（東京裁判）の筆跡鑑定 2 清水事件の誤鑑定 3 白鳥事件の筆跡鑑定 4 陽の目を見なかった鑑定方法の提案 Ⅱ 筆者識別の基礎 Ⅲ 筆者識別を取り巻く数々の話題 1 字形の基準 2 一部首一部首名への統一 3 「異名」に使われる「本名」の文字 4 鑑定結果を「推定」とする理由 5 スマートフォンでの異同識別 6 法務省が求めた「指紋に代わる署名の是非」 Ⅳ 【筆者識別の鑑定例】 1 「竹下登」の念書の鑑定 2 「新教育勅語」の発見と筆者の確認 3 海上保安庁が捕えた中国漁民の筆跡 4 背伸びが過ぎた大学教授 第三章 印章鑑定 Ⅰ 印章鑑定のはじまり Ⅱ 大量生産されている三文判 Ⅲ 適性を欠く現代の印鑑登録証明書 Ⅳ 印章鑑定法 Ⅴ 「印影鑑定」と「印章鑑定」 Ⅵ 【印章鑑定例】 1 海軍省印影の押印時期を求めた鑑定 2 田中角栄を追うロッキード事件 3 印影と筆跡の上下関係（その一） 4 印影と筆跡の上下関係（その二） 第四章 不明文字鑑定 Ⅰ 不明文字の定義 Ⅱ 不明文字検査の基本 Ⅲ 改ざん文書の非破壊検査 Ⅳ 不明文字鑑定に使われる機材 Ⅴ 【不明文字鑑定例】 第五章 複製文書鑑識 Ⅰ 「複製文書」と「画像形成材」という語の命名 Ⅱ 印字類の鑑定 Ⅲ フォトコピーの登場 Ⅳ デジタルフルカラーフォトコピー Ⅴ 感圧複写文書 Ⅵ 印刷版式と印刷方式の違い Ⅶ 【複製文書の鑑定例】 1 法曹雑誌にある事件例 2 県知事の収賄事件の検査結果のやりとり 第六章 通貨鑑識 Ⅰ 歴史的に見た贋幣事件 Ⅱ 今日の偽造通貨の集中鑑識 Ⅲ 通貨鑑識の問題 第七章 海外からの依頼鑑定 Ⅰ ヨーロッパで偽造された東京オリンピックの記念銀貨 Ⅱ FBIが捕えた日本赤軍メンバーのパスポート鑑定 Ⅲ 大韓航空機爆破事件の犯人〝金賢姫〟の偽造日本国旅券 Ⅳ 頂いてきた韓国のニセ一万ウオン札 Ⅴ FBIが逮捕した日本人窃盗犯 Ⅵ オーストラリアの邦人殺人事件の鑑定

※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。 化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書 本書は、化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書です。 これまでに蓄積してきた実験／製造データをデータ解析・機械学習を用いて分析することで、いままでとはまったく別のアプローチで材料開発を加速させたり、プロセス管理を効率化・安定化させたりすることができます。なぜなら、実験や製造データは、目に見えない、研究者・技術者の知識・知見・経験・勘の宝庫だからです。そして、データ解析・機械学習を用いることで、これらを目に見える形にすることができるからです。 読者が一から実践できるよう、Pythonのインストール方法、データ解析・機械学習の基本理論から、材料設計、分子設計、プロセス管理について実際にサンプルプログラムとサンプルデータセットを使った実践までを丁寧に解説しています。 第1部　Python と統計の基礎知識 第1章　Pythonの基礎 1.1　Pythonの使い方 1.2　データセットの読み込み・保存 第2章　データの図示 2.1　ヒストグラム 2.2　箱ひげ図 2.3　散布図 2.4　相関行列 第2部　データ解析・機械学習の基礎 第3章　多変量データとデータの可視化 3.1　多変量データ 3.2　データの前処理 3.3　主成分分析（Principal Component Analysis：PCA） 3.4　階層的クラスタリング 3.5　［発展］非線形の可視化手法：t-distributed Stochastic Neighbor Embedding（t-SNE） 第4章　化学データを用いたモデリング 4.1　回帰分析（regression analysis） 4.2　クラス分類（classication） 第5章　回帰モデル・クラス分類モデルの適用範囲 5.1　モデルの適用範囲（Applicability Domain：AD）とは？ 5.2　データ密度 5.3　アンサンブル学習法（Ensemble learning） 第3部　化学・化学工学データでの実践のしかた 第6章　材料設計，分子設計，医薬品設計 6.1　材料設計 6.2　分子設計，医薬品設計 6.3　化学構造の表現方法 6.4　化合物群の扱い 6.5　化学構造の数値化 6.6　化学構造の生成 6.7　化合物のデータセットを扱うときの注意点 6.8　具体的なデータセットを用いた解析 第7章　時系列データの解析 7.1　化学プラントにおける推定制御・ソフトセンサー 7.2　時系列データ解析の特徴 7.3　モデルの劣化と適応型ソフトセンサー（Adaptive Soft Sensor） 7.4　データ解析・機械学習による化学プラントのプロセス管理（異常検出，異常診断） 第8章　Datachemical LABを用いた化学・化学工学のデータ解析・機械学習 8.1　Datachemical LAB 8.2　材料設計 8.3　分子設計 8.4　適応型ソフトセンサー 8.5　Datachemical LAB による材料設計・分子設計・プロセス設計・プロセス管理

ゲームや賭け事の研究に端を発した確率論と社会調査から始まった統計学は，いまや自然科学・社会科学やデータ分析など幅広い場面で活用される強力なツールである．確率の公理，確率変数，2項分布や正規分布といった確率論の基礎を解説し，標本と統計量の分布，推定と検定，確率過程へとつなげる．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．

※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。 大学の基礎課程の教科書として、また一般的な入門書となることを目的に、推定・検定までを、高等学校における「数学I」だけの学修者にも本書だけで十分に理解できるように編集した「確率と統計」入門書。 表や図を多く載せ、例や問題も豊富にかつ具体例をあげ、読者が実際に計算し確かめながら体得できるように配慮してある。

大阪弁を口にして、明らかに大阪人であるように振る舞っている人は、ほんのごく一部。大阪出身であることをひたすら隠しひっそり生活している人が、推定１００万人はいると言われています（独自調査）。あなたの周囲で見つけたら、そっと声をかけてあげてください。「もう、隠れなくていいんだよ」（てか、ばればれだから）

なぜ古事記は火山地帯をおもな舞台としているのか？ 古事記における大きな謎のひとつは、九州南部と出雲の二か所が神話の舞台として繰り返し登場することです。 その謎をとく鍵は、その二か所が日本列島で有数の火山エリアであるというシンプルな事実から見出されるのではないでしょうか。 縄文時代の半ばごろの今から7300年前、鹿児島県の南端の沖合いで「鬼界カルデラ大噴火」という、噴煙の高さが海抜43キメートルにもおよんだと推定される、すさまじい規模の噴火がありました。日本史上、いや、この一万年間では地球上で最大の噴火ともいわれる規模でした。 その巨大な火山噴火に遭遇した縄文時代の人々の、驚きや畏怖の感情が、古事記神話の「種」になったのではないか？　そう思い描いてみると、神々の物語はまったく違った相貌を見せてくれます。 地質学データ、文献、足で集めた情報をもとに古事記神話の謎に挑戦する意欲作！ 火山と古事記を結びつける本や論文を紹介するガイドブックであり、九州、出雲、熊野という古事記神話の舞台への旅にいざなうガイドブックです。 ＜目次＞ 第一章 アマテラスと縄文時代の巨大噴火 第二章 出雲――八雲立つ火山の王国 第三章 縄文時代に出現した天孫降臨の山 第四章 女神イザナミ――黄泉の国は火山の国か 第五章 熊野――謎の巨大カルデラの記憶 第六章 大地を鎮める王――永遠に遍歴するヤマトタケル 終章 日本列島における火山の記憶

患者数は全国に1000万人と推定される下肢静脈瘤。特に女性に多く（男性の3倍）、下肢にボコボコしたコブ状のものができて見た目が悪いうえに、進行すると皮膚に湿疹や潰瘍ができることから、悩みはつきません。しかし、下肢静脈瘤の８～９割はセルフケアで改善します。残り１～2割は治療が必要ですが、今では日帰りのレーザー手術などで治すことが可能です。本書は病気や症状、診察・検査・診断、運動や下肢マッサージ・弾性ストッキングなどの保存療法、手術、日常生活の注意点＆セルフケア法などのあらゆる疑問に、治療に精通した血管外科医がズバリ答えます。

＜広島発世界行き＞熱く重厚なミステリー。 　広島郊外の山中で、一組の白骨遺体と頭蓋骨が見つかった。鑑定の結果、白骨遺体は推定50代～70代の白人女性で死後半年以上が経過、頭蓋骨の方は1950年以前に生きていた日本人のものであることに絞り込まれた。 　広島県警捜査一課警部補・矢田誠らは、行方不明の白人リストのなかから、ある来日女性に着目する。彼女は、いったい何をしていたのか。捜査の過程で、終戦後跋扈していたある少年グループに辿り着く。

腰痛に悩む人は全国に推定2800万人もいて，日々，やっかいな痛みと悪戦苦闘をしています。しかしその症状や原因はさまざまで，専門医でも「これが原因です」と即断できないケースが少なくありません。また，最近では精神的ストレスによる腰痛を訴える人も増えています。本書は，腰痛治療の名医が，そうした腰痛を引き起こす主要な疾患を取り上げ，そのしくみと見分け方，対処法を解説。また，推奨している運動療法と日常生活での改善方法をお伝えします。

※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。 日本における患者数は推定２４０万人、７０歳以上では１２人に１人といわれる腰部脊柱管狭窄症。 加齢などの影響で椎間板や背骨などが変形して神経を囲む脊柱管が狭くなり、 神経が圧迫されることで起こり、腰痛や足のしびれなどの症状が出る病気です。 著者が考案した独自の運動療法「ゆうきプログラム」は、 ひざ⇒股関節⇒腰部脊柱管のバランスに着目し、股関節痛、 ひざ痛に加え脊柱管狭窄症の痛み改善にも効果を挙げており、 多くの医療機関でも取り入れられています。 本書では２０１３年刊行の『脊柱管狭窄症を自分で治す！』をもとに 脊柱管狭窄症の原因・パターン別に簡単な体操で痛みを改善する方法をオールカラー版で紹介。 体験者の声も多数紹介しています。 新しい内容として、脊柱管狭窄症の手術を受けたものの術後も残る症状に悩む人が多い現状に、 術後のリハビリに役立つ体操も紹介しています。

※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。 炭化、洞、蘇生！身近な大樹が伝える惨禍！ 終戦から78年。大空襲・原爆の惨禍を生々しく現代に伝える存在がある。戦災した樹木だ。 戦災樹木は、大空襲・原爆の火災をくぐり抜けた樹木である。炭化したり、洞が残っていたり、歪な形になったりしたまま蘇生しているものもあれば、枯死したまま保存されているものもある。その損傷を残した姿は、当時どのように火災が広がったのかということや、その火災や爆風の激しさを物語る。 本書はこういった戦災樹木を、写真とともに紹介する。東京だけで214本、ほかに戦災樹木と推定されるものは約160本。そのほか、新潟の長岡や栃木の宇都宮、大阪など全国の都市や、広島・長崎の被爆樹木も取り上げる。当時の証言、状況の説明とあわせて読むことで、空襲の恐ろしさ、またそのような状況をもたらした戦争について考える。歴史的労作！

何を食べ、何を食べないか。がん予防の実践的食事法日本人のがん罹患率は２人に１人、３人に１人ががんで亡くなる時代。日本は世界トップクラスのがん大国といえる。そしてがん発生の要因は、食事、喫煙、ウイルスなどによる感染症の順で多いと推定されている。にも拘らず、日本には米国のような、食品のがん予防ガイドラインがない！本書は、東京女子医科大学附属青山自然医療研究所クリニック所長として長年がん患者の診療にあたり、生活指導をしてきた川嶋朗医師による、がんから体を守るための実践的な食事法を説く一冊。川嶋朗医師は、日本における統合医療の第一人者。漢方、鍼灸、気功、アーユルヴェーダ、ホメオパシー、免疫療法、心理療法などの代替医療や西洋医学を駆使する統合医療の立場から、自己治癒力を高める５つのルールを提唱。毎日続けられるおいしい食事で、がんにならない体づくりを。

ひとつひとつは驚くほど短いけど、ぜんぶで60編のショートショートの中に、恋愛のもどかしさも、嬉しい気づきも、せつなさも楽しさもみんな詰まって共感要素は特大。数多くのヒットポップスを生み出してきた名作曲家森浩美だから描ける「恋愛小説」。オチがつきヒネリがきいて、なんだかスカッとする読後感もついてくる、ちょっぴりオトナなラブストーリー集！【作者あとがきを含む60編全話収録版】

ひとつひとつは驚くほど短い物語の中に、恋愛のもどかしさも、嬉しい気づきも、せつなさも楽しさもみんな詰まって共感要素は特大。数多くのヒットポップスを生み出してきた名作曲家森浩美だから描ける「恋愛小説」。オチがつきヒネリがきいて、なんだかスカッとする読後感もついてくる、ちょっぴりオトナなラブストーリー集！【「4月」の季節ショートショート5本収録の分冊版（内容は全話収録版と同じです）】

使うのは中学数学だけ！　確率の知識はほとんど使わない。微分積分もシグマも全く使わず、予備知識がない状態から「検定」や「区間推定」という統計学の最重要のゴールに最短時間で到達できる、画期的な一冊。基本を押さえながらも、株取引のリスクとリターン、選挙の出口調査までが体系的に理解できる。

※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。 【内容紹介・目次・著者略歴】 従来、古詩を中心とする漢代五言詩の成立は、建安文壇に隣接する後漢時代後期と目されてきたが、本書はこれまで見過ごされてきた資料や、文献上に現れている微細な徴候に目を留め、新たな説を導き出す。数ある古詩の中に埋もれた特別な一群の存在を指摘して、その特定の古詩の成立年代を後漢初頭以前と推定するとともに、古詩の生まれた場を考察、さらにはその後の古詩の展開経緯を、近接ジャンルである古楽府との関連性も含めて明らかにする。漢代五言詩歌の清華である古詩という作品群の生成展開の経緯を解明し、研究史に新たな一頁を加える画期的業績。著者の明快で細やかな論述により、読者は自ずと古詩誕生の場面へと引きこまれるであろう。 【目次より】 序章 一　本書の目指すところと基本姿勢　二　考察の概要　三　各章の要点と初出一覧 第一章　古詩の成立年代 はじめに 第一節　第一古詩群の存在 第二節　第一古詩群の成立時期 第三節　五言詩の成立時期に関する先行研究 結び 第二章　原初的古詩の成立 はじめに 第一節　第一古詩群の成り立ち 第二節　古詩誕生の場 第三節　古詩の始原的性格 結び 第三章　原初的古詩の展開 はじめに 第一節　前漢宴席文化の広がりと古詩の流布 第二節　宴席に言及する古詩の成立 第三節　古詩の展開と死後の世界 結び 第四章　後漢時代における古詩の伝播とその展開 はじめに 第一節　第一古詩群の編成時期に関する仮説 第二節　後漢前期における五言詩の文学的位置　班固の傅毅に対する対抗意識を通して 第三節　後漢中期における古詩流伝の一系譜　古詩「凛凛歳云暮」を手がかりとして 第四節　漢代五言詩史上に占める蘇李詩の位置 第五節　後漢中期以降における五言詩の展開 結び 第五章　古詩と古楽府との関係性 はじめに 第一節 『宋書』楽志と『楽府詩集』　古楽府研究において拠るべき資料 第二節　古楽府の歴史的性格 第三節　古楽府と古詩との交渉 結び 第六章　建安文壇の歴史的位置 はじめに 第一節　曹操の楽府詩を通して見る漢末士人社会の一側面 第二節　貴族制の萌芽と建安文壇 結び 第七章　呉の文学風土と陸機の「擬古詩」　呉人から見た五言詩歌史 はじめに 第一節　呉の文学風土 第二節　ｃにおける「擬古詩」制作の動機 第三節　「擬古詩」に読み取れる陸機の思い　古詩との狭間に見えるもの 結び 終章　結びにかえて　遊戯的宴席文芸から個人的詠懐詩へ あとがき ※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。 柳川　順子 1959年生まれ。中国文学者。県立広島大学教授。 九州大学文学部卒業、同大学大学院文学研究科（中国学専攻）博士課程単位取得満期退学。博士（文学）。 著書に、『漢代五言詩歌研究』などがある。

平成の多くの未解決事件の実行犯には雇われた外国人が使われたと推定できるものが多くある。彼らを生み出す裏社会事情とは？　香港やカンボジアなどの最新事情(2019年9月時点)を含め著者独自の切り口から解説する

なんらかの事情により、戸籍のない日本人は推定一万人以上…。別れたDV夫が原因で娘を「無戸籍児」にしてしまった母親が後悔し、逃げずに戦う決心をするが、戸籍を取るためには様々な障害が…? 現代日本の社会問題に鋭く迫る衝撃作!! 母一人、娘一人のささやかな暮らしには、絶対に人には知られたくない秘密が…?　自分が「学校に行かない組」だと思い込まされて、母親が仕事に行ってる間、家で一人で勉強して過ごしてきた少女に、生まれて初めての友達ができて…!?

人類は今、ふたつの医学上の危機に直面している。ひとつはペニシリンなどの「抗菌薬」が効かない「薬剤耐性菌」が蔓延し、死亡者数が増加していること。これによる世界の感染死者数は将来、ガン死者数を上回るとも推定されている。もうひとつの危機は感染症のみならず、アレルギー、ガン、肥満、ぜんそく、自閉症、生活習慣病、潰瘍性大腸炎などの患者数が増えていることだ。これらの危機は治療等で抗菌薬を乱用し、人が生きていくうえで欠かせない腸内や皮膚の細菌・微生物を殺してきたのが原因である。抗菌薬まみれの人類は危機を回避できるか？　細菌とウイルスに対する正しい知識を紹介し、最新感染症対策も解説。　【目次】プロローグ　感染症の薬が効かなくなっている！/第１章　感染症の治療薬と薬剤耐性/第２章　抗菌薬の乱用がもたらした２つの災害/第３章　感染症を引き起こす病原微生物とその対策/第４章　ガンや循環器病の原因になる微生物/エピローグ　明らかになりつつある人体内の共生微生物の世界/おわりに/用語解説/参考文献

破滅的な原発テロの教訓から、携帯情報端末による厳格な個人認証が課された近未来日本社会。土建会社社長の北畑は、奈良の弥生遺跡から謎の文字板を発見するが、なぜかそれは200年前のものと推定された。いっぽう痴呆症研究に従事する認知心理学者・秋山霧子は、人工知能の奇妙な挙動に困惑していた。2つの事象が交わったとき、人類の営為そのものを覆す驚愕の真実が明らかになる――それは新たなる破滅か、それとも。

※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。 機械学習を理解し実践するために必要な要素を選抜して解説した、実践的ガイドブック！ 　本書は、機械学習の入門者から中級者までをおもな対象として、機械学習を理解し実践するために必要なさまざまな要素を選抜して解説した、機械学習のガイドブックです。 　機械学習の概要から解説をはじめ、機械学習の歴史と主要なアルゴリズム、機械学習を実践するためのプログラミング言語であるRとPythonそれぞれの説明と連携、機械学習を正しく使いこなすためのさまざまな注意点、Kerasを活用したディープラーニングの実践、そして強化学習の例としてアルファゼロを取り上げています。付録には機械学習の理論的裏付けとなる数学の概要も取り上げています。 　入門者の方はまず本書の第1章「機械学習とは何か、どんな働きをするのか」を読み、第5章「さあ機械学習の本質を体験してみよう」の実践を繰り返してみてください。だんだんと機械学習に関する多くのことが見えるようになってきて、中級者への道が開けるでしょう。 　中級者の方には前半はやや簡単かもしれませんが、第8章「Kerasを使ったディープラーニングの実践」、第9章「さまざまなゲームの攻略法をゼロから学習するアルファゼロ」の内容が十分に理解できたのであれば、かなりのレベルに達したのだと思います。簡単かもしれない前半部分にも、参考になるさまざまな要素を仕込みました。 　機械学習の入門から中級者への道をガイドする1冊となっています。 はじめに 第1章 機械学習とは何か、どんな働きをするのか 第2章 機械学習小史：機械学習ブームの基盤を作った主人公たち 第3章 ぜひ使ってみたい役に立つアルゴリズム 第4章 RとPython 第5章 さあ機械学習の本質を体験してみよう 第6章 機械学習を上手に使いこなすコツ 第7章 RとPythonの連携 第8章 Kerasを使ったディープラーニングの実践 第9章 さまざまなゲームの攻略法をゼロから学習するアルファゼロ 付録A 機械学習の基盤となる数学の概要 A.1 機械学習の数学的基盤となるベクトル空間 A.2 ベクトル空間、ノルム空間、内積空間、ユークリッド空間とその関係 A.3 ドット積、行列、行列積 A.4 さまざまな行列の性質とその演算 A.5 行列と線形写像、固有値、テンソル、カーネル関数と射影 A.6 確率空間、確率変数、確率分布 A.7 統計的推定 A.8 最適化の手法 付録B RとPythonのデータ分析に関連する基本的コマンドの比較 B.1 基本的機能 B.2 ベクトル、行列などの作成と操作および数値計算（NumPy機能の対応） B.3 データフレームの作成・操作など（Pandas機能の対応） おわりに 参考文献とそのガイド