※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。 初期検討から運用保守までAWSによるシステム開発を成功に導くためのノウハウを凝縮！ システムを構築する際にクラウドを利用することが一般的になりましたが、クラウドは手軽に使える一方で、その恩恵をきちんと享受し、適切にシステムを運用するためには「クラウドの本質とサービスの性質を踏まえた要件・構成・運用の理解」が欠かせません。 本書はそうした「クラウドならではの要件・構成・運用の理解」を得るための知識と情報を1冊に集成。元AWSテクニカルエバンジェリストの著者たちが、数多くの開発・運用経験から獲得した、インフラやクラウドアーキテクチャのパターン化されたノウハウを1冊で提供します。 ＜本書のポイント＞ ・AWSでのシステム開発・運用経験を豊富に持つ著者たちによる書き下ろし！ ・研修や資格試験では得られない、実際のシステム開発・運用における考え方と勘所が学べる！ ＜本書の効果＞ （1）実装するシステムやサービスが適切にクラウドを利用しているか判断できる ・設計、開発、運用のすべての局面で、安全性やコストなども含め適切にコントロールできる ・クラウドシステム開発の初期検討時の参考資料としても使える （2）クラウドシステム開発の「あるべき姿」として、現場の共通認識（プロトコル）に使える ・企画・経営とエンジニアが考える期待値を合わせ、同じプロトコルで議論できるようになる ・事例をもとにクラウドシステム開発の共通イメージを持つことができる ・中途参画や新卒など新たに加わるメンバーを短期間で戦力にできる ※カバー画像が異なる場合があります。

25人のパーティで同じ誕生日の２人が出会うのは偶然？　それとも必然？　不確実な現実を論理の力で数値化する確率論。難しそうにみえても、まずは起こりうる可能性をすべて書き出すこと。そして記号や法則の力で一般論を導けば、さまざまなことに応用できる。ガリレオが賭博師と交わした議論から、期待値、ドゥ・モルガンの法則、パスカルの三角形といった数学の基本へ。世界的な数学者が、身近な実例を挙げてやさしく誘う。 【目次】 第１章　いろいろの例 　１　貨幣を一個投げる場合 　２　貨幣を二個投げる場合 　３　貨幣を三個投げる場合 　４　サイを一個投げる場合 　５　サイを二個投げる場合 　６　九半一二丁 　７　ガリレイとサイの問題 第２章　可能性の集合 　１　一つの原理 　２　並べ方の集合 　３　選び方の集合 第３章　場合の数の数え方 　１　場合の数の数え方の原理 　２　並べ方の数の数え方 　３　選び方の数の数え方 　４　クイズへの応用 第４章　文章とその真理集合 　１　真理集合 　２　「pまたはq」という文章の真理集合 　３　「pおよびq」という文章の真理集合 　４　「pでない」という文章の真理集合 　５　集合の要素の数 　６　論理の記号と集合の記号 　７　ドゥ・モルガンの法則 第５章　確率の定義と性質 　１　確率の定義 　２　確率の性質 　３　応用問題 　４　条件確率 第６章　有名な例 　１　パスカルと賭け 　２　酋長のトリック 　３　クジ引きの順番 　４　一つの意外な例 第７章　大数の法則 　１　一つの貨幣を何回か投げる場合 　２　（ n, r ）という記号 　３　パスカルの三角形 　４　独立試行過程 　５　大数の法則

※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。 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

※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】 　数学だけ学んでみてもそれで量子力学の考え方が自然に思い付くわけではないので、どこかで抽象的な数学と具体的な量子力学との関係を説明しておくことが必要になる。この本ではそこに重点を置きたいと思う。数学的な厳密さや、きっちり体系的にまとまった美しさは犠牲にする。量子力学がどんな風に数学を使うのかをざっと把握できていれば、その後で関連する数学を学ぶときには広い視野で楽に知識を吸収できるようになるだろう。 　この本がどのような本であるべきか、今の気持ちをまとめると次のようになる。学ぶときのスピード感を重視する。説明が少し冗長であったとしても、つまづかずに一気に読み通せるものにしたい。歴史順の説明にこだわらず、体系的にまとめられた美しさにもこだわらず、私の頭の中に整頓して収められている順に説明したい。 （「序文」より抜粋） 【著者略歴】 広江　克彦（ひろえ かつひこ） 1972年生まれ。岐阜県出身。静岡大学理学部物理学科卒。同大学院修士課程修了。'00年より、物理学を解説するウェブサイト「EMANの物理学」の運営を開始。その内容が徐々に評価され、'07年に『趣味で物理学』を、'08年に『趣味で相対論』を続けて上梓。現在は農業に片足を置きつつ、執筆に励む。EMAN（エマン）は中学の頃からのあだ名であり、ネットでも主にその名前で活動している。 【目次】 第1章　ミクロの世界の謎 1.1　知っていてほしい大事なこと 1.2　光は波なのに粒々だった 1.3　ド・ブロイ波 1.4　シュレーディンガー方程式 1.5　変数分離法 1.6　重ね合わせの原理 1.7　3次元への拡張 1.8　原子の構造 1.9　ボーア半径 1.10　電子は粒々なのに波でいいのか 第2章　複素数の性質 2.1　虚数は存在しない数か 2.2　加減乗除 2.3　複素平面 2.4　積の図形的意味 2.5　複素共役 2.6　テイラー展開 2.7　オイラーの公式 2.8　複素数の極形式表示 2.9　波動関数の位相の変化 第3章　理解を助ける計算例 3.1　なぜ単純な問題を解くのか 3.2　井戸型ポテンシャル 3.3　無限に深い井戸型ポテンシャル 3.4　壁に向かう粒子 3.5　トンネル効果 3.6　調和振動子 第4章　確率解釈 4.1　波動関数の規格化 4.2　3次元での存在確率 4.3　波の干渉 4.4　期待値 4.5　エーレンフェストの定理 4.6　エルミート演算子 4.7　不確定性原理 4.8　観測についての誤解 4.9　確率流密度 第5章　フーリエ解析 5.1　実フーリエ級数 5.2　周期を変えてみる 5.3　波で粒子を作る 5.4　複素フーリエ級数 5.5　フーリエ変換 5.6　不確定性原理、再び 5.7　運動量の期待値の意味 5.8　偶関数と奇関数 5.9　波束の崩壊 第6章　多粒子系 6.1　波動関数は現実の波ではなさそうだ 6.2　もう少し正確な原子の計算 6.3　ボソンとフェルミオン 6.4　統計性とスピン 6.5　エニオン 第7章　解釈論争 7.1　粒子性の正体 7.2　シュレーディンガーの猫 7.3　創作小話 7.4　ウィグナーの友人 7.5　多世界解釈 付録 A. 位相速度と群速度 B. 偏微分の座標変換 C. ガウス積分 D. ガウス分布のフーリエ変換 あとがき 参考図書 索引

高校数学Aの演習問題集。数学Aの「場合の数と確率」（１．集合、２．場合の数、３．確率）と「整数の性質」（４．整数の性質）の基本事項５６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５６項目は次の内容です。 　　１　集合 １－１　集合 １－２　集合の共通部分と和集合 １－３　補集合 １－４　ド・モルガンの法則 １－５　ド・モルガンの法則の拡張 １－６　集合の要素の個数 １－７　集合　個数の最大と最小 　　２　場合の数 ２－１　樹形図の利用 ２－２　和の法則 ２－３　積の法則 ２－４　約数の個数と総和 ２－５　順列 ２－６　０を含む数字の順列 ２－７ 隣接順列 ２－８ 同じものを含む順列 ２－９ 円順列 ２－１０ 数珠順列 ２－１１ 重複を許す順列 ２－１２ 同じものを含む数珠順列 ２－１３ 組合せ ２－１４ 図形に関する組合せ ２－１５ 組分け ２－１６ 最短経路 ２－１７ 重複を許す組合せ ２－１８ パスカルの三角形 ２－１９ 二項定理 ２－２０ 多項定理 　　３　確率 ３－１　同様に確からしいときの確率 ３－２　積事象の利用 ３－３　和事象の利用 ３－４　確率の加法定理 ３－５　和事象の確率 ３－６　余事象と確率 ３－７　独立な試行の確率 ３－８　反復試行の確率 ３－９　反復試行の確率の最大値 ３－１０　くじ引きの確率 ３－１１　独立でない試行と確率 ３－１２　期待値 ３－１３　期待値の利用 ３－１４　統計的確率 　　４　整数の性質 ４－１　倍数と約数 ４－２　素数 ４－３　素因数分解 ４－４　約数の個数 ４－５　約数の総和 ４－６　最小公倍数と最大公約数 ４－７　互いに素 ４－８　整数の範囲での倍数と約数 ４－９　整数の除法 ４－１０　余りによる整数の分類 ４－１１　ユークリッドの互除法 ４－１２　最大公約数の性質 ４－１３　二元一次不定方程式の整数解 ４－１４　整数の性質の活用　十進法、n進法 ４－１５　整数の性質の活用　分数と小数

高校数学Ａの学習書。数学ＡＩの中の「場合の数と確率」（１．集合、２．場合の数、３．確率）を基本事項４１項目で解説し、「整数の性質」（４．整数の性質）を基本事項１５項目で解説し、それぞれ例題を用いて解説。 基本事項５６項目は次の内容です。 　　１　集合 １－１　集合 １－２　集合の共通部分と和集合 １－３　補集合 １－４　ド・モルガンの法則 １－５　ド・モルガンの法則の拡張 １－６　集合の要素の個数 １－７　集合　個数の最大と最小 　　２　場合の数 ２－１　樹形図の利用 ２－２　和の法則 ２－３　積の法則 ２－４　約数の個数と総和 ２－５　順列 ２－６　０を含む数字の順列 ２－７ 隣接順列 ２－８ 同じものを含む順列 ２－９ 円順列 ２－１０ 数珠順列 ２－１１ 重複を許す順列 ２－１２ 同じものを含む数珠順列 ２－１３ 組合せ ２－１４ 図形に関する組合せ ２－１５ 組分け ２－１６ 最短経路 ２－１７ 重複を許す組合せ ２－１８ パスカルの三角形 ２－１９ 二項定理 ２－２０ 多項定理 　　３　確率 ３－１　同様に確からしいときの確率 ３－２　積事象の利用 ３－３　和事象の利用 ３－４　確率の加法定理 ３－５　和事象の確率 ３－６　余事象と確率 ３－７　独立な試行の確率 ３－８　反復試行の確率 ３－９　反復試行の確率の最大値 ３－１０　くじ引きの確率 ３－１１　独立でない試行と確率 ３－１２　期待値 ３－１３　期待値の利用 ３－１４　統計的確率 　　４　整数の性質 ４－１　倍数と約数 ４－２　素数 ４－３　素因数分解 ４－４　約数の個数 ４－５　約数の総和 ４－６　最小公倍数と最大公約数 ４－７　互いに素 ４－８　整数の範囲での倍数と約数 ４－９　整数の除法 ４－１０　余りによる整数の分類 ４－１１　ユークリッドの互除法 ４－１２　最大公約数の性質 ４－１３　二元一次不定方程式の整数解 ４－１４　整数の性質の活用　十進法、n進法 ４－１５　整数の性質の活用　分数と小数

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

高校数学Bの解説と例題。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１８項目ごとに解説。例題により理解度を高めます。 　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

【統計モデルの正しさを知るためにシミュレーションを活用しよう】 心理学における研究の最前線では、高度な数理統計モデルが利用されています。しかし、数学理論をもとにした抽象的な議論や統計の誤用のもととなる倫理的な指摘は実感を持って理解しにくく、具体的かつ直感的に理解するには工夫が必要です。 そこで本書は、数学的な仮定や理論を「目に見えて」「具体的な」ものとしてとらえるために、プログラミングによる数値シミュレーションを利用して解説します。数値シミュレーションによる解説の利点は2つ挙げられます。1つは抽象的な概念をイメージしやすいグラフに落とし込むことができます。もう1つは具体的に操作できる世界を与えることによって、パラメータが変わればどのような結果が導かれるのかが理解しやすくなることです。これによって、統計の基本となる確率分布の性質と使い方、統計モデルを誤用すると何が起きるか、実験に妥当なデータの量はどれくらいなのか、といった今押さえておきたい知識を1冊にまとめます。 ■こんな方におすすめ 統計を学んだはずなのに自信がない方、統計の実践にあたって不安のある方、統計に苦手意識のある方 ■目次 ●第1章 本書のねらい 　　1.1 はじめに 　　1.2 シミュレーションとは 　　1.3 シミュレーションでわかること 　　1.4 プログラミングをはじめよう 　　1.5 本書の構成 　　1.6 本書のねらいと使い方 ●第2章 プログラミングの基礎 　　2.1 言語の基礎 　　2.2 オブジェクトと変数の種類 　　2.3 関数をつくる 　　2.4 プログラミングの基礎 　　2.5 演習問題 ●第3章 乱数生成シミュレーションの基礎 　　3.1 確率変数と確率分布 　　3.2 確率分布の期待値と分散 　　3.3 乱数生成シミュレーションで確率分布を模倣する 　　3.4 任意の相関係数を持つ変数が従う確率分布 　　3.5 演習問題 ●第4章 母数の推定のシミュレーション 　　4.1 統計的推測の基礎 　　4.2 母平均の信頼区間 　　4.3 相関係数の標本分布と信頼区間 　　4.4 演習問題 ●第5章 統計的検定の論理とエラー確率のコントロール 　　5.1 統計的検定の論理 　　5.2 Rによる統計的検定の実際 　　5.3 エラー確率のシミュレーション 　　5.4 一元配置分散分析のデータ生成 　　5.5 反復測定分散分析のシミュレーション 　　5.6 演習問題 ●第6章 適切な検定のためのサンプルサイズ設計 　　6.1 統計的検定とQRPs 　　6.2 タイプⅡエラー確率のコントロールとサンプルサイズ設計 　　6.3 サンプルサイズ設計の実践 　　6.4 いろいろな検定におけるサンプルサイズ設計の実践 　　6.5 非心分布を使わないサンプルサイズ設計のシミュレーション 　　6.6 演習問題 ●第7章 回帰分析とシミュレーション 　　7.1 回帰分析と確率モデル 　　7.2 シミュレーションデータで統計指標の意味を理解する 　　7.3 回帰分析における仮定と注意点 　　7.4 発展的な課題 　　7.5 確率モデリングへ 　　7.6 演習問題 ■著者プロフィール 小杉考司：専修大学人間科学部、教授。博士（社会学）。専門は数理社会心理学。心理統計学のエッセンスと社会心理学・集団力学の両方を視野に入れた数理モデルの構築を目指す。主な著書として「言葉と数式で理解する多変量解析入門」（北大路書房）など。 紀ノ定保礼：静岡理工科大学情報学部 准教授。博士（人間科学）。研究領域は、認知心理学や社会心理学、人間工学、交通行動研究など。主な著書は「改訂2版 RユーザのためのRStudio[実践]入門ーtidyverseによるモダンな分析フローの世界ー」（技術評論社、2021）など。 清水裕士：関西学院大学社会学部 教授。博士（人間科学）。社会心理学、グループ・ダイナミックスが専門。また、フリーの統計ソフトウェアHADを開発している。主な著書は「社会心理学のための統計学」（誠真書房、2017）、「放送大学教材 心理学統計法」（放送大学教育振興会、2021）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。 ［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．