※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。 R/RStudioの操作も、Rの文法も、データ分析・統計解析の方法も、この1冊で！ 本書は、RやRStudioを使ってデータ分析や統計解析を学びたい人のための入門書です。 「Rの本は、読みにくくて、わかりにくい…」 そんな風に困っている人を手助けするための1冊です。 本書ではまず1章で、RとRStudioをインストールするところから説明をスタート。それぞれの環境で、どうやってスクリプトを実行したり、結果を確認したりするのかを丁寧に教えています。 （興味のある方向けに、ColaboratoryでのRの実行方法も説明しています） 続いて2章では、Rの文法をしっかりと勉強します。Rの入門書ではおざなりにされがちな文法解説ですが、文法を理解していないと、各スクリプトで何をしているかの理解が深まらず応用が効きません。本書ではRの文法や、プログラミングの考え方もしっかり伝えます。 3章からはいよいよ、スクリプトを動かしながら、データの扱い方を学んでいきます。3章では、Rにおいて「たくさんのデータを扱うための仕組み」として用意されている「ベクトル」や「行列」について使い方を学びます。 4章では2次元のデータを柔軟に管理できる「データフレーム」の操作方法や、テキスト、CSV、Excelなどの各種ファイルからのデータの取り込みや操作方法、一般に配布されているデータセットの扱い方などについて学んでいきます。 5章、6章では、さまざまな視覚化の方法を学んでいきます。データにあったグラフの選び方や各種グラフの作成方法、グラフの細かな調整の方法を知ることができます。 7章からは統計処理について学びます。基本的な集計や、データの特徴を知るための値の調べ方、標準化・正規化の方法や度数分布の作成方法などを身に付けます。 8章ではさらに、二項分布や正規分布、相関係数、検定、カイ二乗分布など、統計分析でよく使うさまざまな分析方法について学びます。 9章では、回帰分析や機械学習について学びます。回帰分析では、データセットを使いながら、単回帰、重回帰分析、さらに予測も行います。機械学習では、「訓練データ」と「テストデータ」に分けての学習と予測を行い、回帰分析以外の機械学習モデルについてもひととおり試します。 ★紙面は分かりやすさを重視したフルカラー！ フルカラーの紙面によって、重要点がわかりやすく、読みやすい！ グラフィカルなデータなども色を確認しながら進められます。 ★本書のスクリプトデータ付き 書籍全体が、スクリプトを入力して、結果を確認しながら進んでいくように設計されています。入力間違いなどを確認できる正しいスクリプトデータもダウンロードできます。 ★特典PDF付き 本書に収まらなかった内容を購入者限定特典のPDFにしました。Rで地図上にデータを描画する方法をまとめた12ページのPDFです。 ご購入者皆さまにダウンロードしていただけます。 Chapter 1 Rの環境を整えよう Chapter 2 値・変数・制御構文 Chapter 3 複雑なデータの扱い方 Chapter 4 データフレームとデータアクセス Chapter 5 plotによるデータの視覚化 Chapter 6 その他のグラフ機能 Chapter 7 統計処理の基本 Chapter 8 データ分析の基本 Chapter 9 回帰分析と予測 ★特典PDF付き（地図へのデータ描画） 日本初のMac専門月刊誌『Mac+』の頃から主にMac系雑誌に寄稿する。ハイパーカードの登場により「ビギナーのためのプログラミング」に開眼。以後、Mac、Windows、Web、Android、iOSとあらゆるプラットフォームのプログラミングビギナーに向けた書籍を執筆し続ける。 ・ 近著：「Spring Boot 3 プログラミング入門」「C#フレームワーク ASP.NET Core入門.NET 7対応」「マルチプラットフォーム対応 最新フレームワーク Flutter 3入門」「見てわかるUnreal Engine 5 超入門」（秀和システム）、「Google AppSheetで作るアプリサンプルブック」「AWS Amplify Studioではじめるフロントエンド+バックエンド統合開発」（ラトルズ）、「もっと思い通りに使うための Notion データベース・API活用入門」（マイナビ出版） ※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。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします

※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。 ※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。 ※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

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。 定番教科書が待望の改訂。栄養学研究に必要な統計学の知識と考え方が，抵抗なく身につく！　データの整理から各種分析の方法まで，フルカラーの紙面でわかりやすく解説する．各章に演習問題も加わり，学びやすくなった． 【おもな内容】 第1章　栄養学と統計学 第2章　データの種類 第3章　度数分布図と代表値 第4章　データの散布度（散らばり） 第5章　正規分布 第6章　標本の抽出法と標本の性質 第7章　検定の考え方 第8章　2群の平均値の比較 第9章　3つ以上の群の平均値の比較 第10章　2つの変数の相関 第11章　2つの変数の回帰分析 第12章　多変数の関係 第13章　研究デザインとクロス集計表 第14章　クロス集計表の解析 第15章　クロス集計表の応用 ※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。

本書は、大学初年、短大、高専などの半年ないし１年間の統計学の講義を念頭においた教科書。できる限り軽い数学的装備で統計学の基本的な考え方を理解できるように解説しています。問題は随所に入れ、略解を示し、特に難解な問題には解答もやや詳細に記述しました。●目次●データの縮約化／確率／確率変数と確率分布／標本分布／推定／検定／正規分布を仮定できない場合の検定法／回帰分析／実験計画法　1977年発行。

【統計学はこんな場面で役に立つ】 経営戦略、顧客分析、マーケティングといったビジネス上の課題においては、たくさんの数値（データ）を扱う場面が必ず現れます。そんなときに必要となるのが「統計学」の知識です。 たとえば、過去のデータを根拠にして以下の問いに答えるには、どのような分析が有効でしょうか？ ●広告費を増やすと、売上はどれだけ増えると期待できるか？　広告費を増やすのと営業部員を増やすのでは、どちらが効果的か？ ●SNSによる情報発信の前後で売り上げは変化したか？ ●工場の機械が不調をきたしているか？（製品のばらつきの範囲は誤差の範囲と言えるだろうか？） 本書では、こうしたトピックを例題として扱いながら、統計学の知識・手法を解説していきます。じつはむずかしい数式を覚えたりする必要はありません！　感覚的な理解を目指しながら、ていねいに説明しました。「数学は苦手で……」「自分、文系ですから」と、統計を避けがちな方にこそ読んでいただきたいです。 【学生にも社会人にも】 経営学や商学を専攻する大学生が「統計学」に入門するためテキストとして、また、社会人の独習書としてオススメです！ 【本書の特徴】 数学的に厳密な理解を深めることよりも、手を動かすことを主眼においた内容です。まず簡単な例題を示し、その解説を掘り下げていくことで、確率・統計の知識や考え方を身につけられる構成となっています。理解の定着を図るため、例題を発展させた練習問題を多数用意し、解説・解答も掲載しました。また、手計算が難しい例題・練習問題については、表計算ソフト（エクセル）による解法を解説し、便利な関数を紹介しています。 【おもな内容】 　第0章　はじめに 第I部　データの全体像をつかむ 　第1章　データの可視化 　第2章　度数分布表・ヒストグラム 　第3章　代表値・分散 　第4章　散布図・相関係数 　第5章　単回帰分析 　第6章　重回帰分析 第II部　観測されたデータの起こりやすさを測る 　第7章　確率の定義と場合の数 　第8章　事象の関係と確率の計算 　第9章　条件付き確率とベイズの定理 第III部　観測されたデータの背景を知る 　第10章 確率変数、確率分布、期待値 　第11章 代表的な離散分布：二項分布 　第12章 代表的な連続分布1：正規分布 　第13章 代表的な連続分布2：カイ2乗分布とt分布 第IV部　データの背後にある確率分布を推測する 　第14章 標本調査と標本からの推定 　第15章 区間推定 　第16章 仮説検定

※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。 経済データの特徴をしっかり捉えられればうまく分析できるようになる ! 経済・経営系の学生を対象とした書籍の多くは、例題に経済データを扱っています。経済データを分析する際には、その特徴にあった分布、つまり対数正規分布を用いると正しい統計的推測ができます。ところが経済統計学の多くの書籍は、数学が苦手な読者のために、一般の統計学をやさしく解説することに力点が置かれているものが多く、実践的に経済データを使って解説するまでに至っていません。 本書は3部構成で、第1部に経済データの特徴を、第2部に統計学の基礎と調査の対象となっている集団の特徴、少数の観測値から推測する統計的推測法を、第3部には回帰モデルで経済予測を実践的に行えるようになるまでを解説しています。 第1部　経済データの特徴を知ろう 　第1章　統計学はデータを料理する 　第2章　質的データの特徴を記述する 　第3章　量的データの特徴を記述する 　第4章　経済格差を測定する 第2部　記述する統計学から推測する統計学へ 　第5章　データを生み出す確率分布 　第6章　標本データから母数を推定する 　第7章　標本データから仮説を検定する 　第8章　経済データは正規分布するか？ 第3部　回帰モデルで経済予測をしてみよう！ 　第9章　予測のためのモデル作り 　第10章　古典的回帰モデルで予測する 　第11章　自己回帰モデルで予測をする 　第12章　時系列回帰モデルで経済予測する

※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。 心理統計のエッセンスがたったの３０キーワードでわかる！　初版に５つのキーワードを追加してパワーアップ。数学が苦手の学生でも基礎からしっかり学べ、しかも大学院合格に必要な知識が身につく。試験傾向分析・用語リストも充実。 　目　次 例題１　心理学研究法《尺度水準　心理学の研究法　縦断研究と横断研究》 例題２　信頼性と妥当性《信頼性　妥当性》 例題３　記述統計法《度数分布表　代表値》 例題４　標準化《標準偏差と正規分布　標準化と偏差値》 例題５　２変数の関連《相関係数　相関係数と因果関係》 例題６　内的・外的妥当性《内的妥当性　外的妥当性》 例題７　統計的仮説検定《統計的仮説検定　第１種・第２種の誤り》 例題８　平均値の差の検定《 t検定　分散分析》 例題９　要因計画法《要因計画法　２要因分散分析》 例題１０　因子分析《因子分析　因子軸の回転》 例題１１　回帰分析《回帰分析　重回帰分析》 例題１２　カイ２乗検定《カイ２乗検定　自由度》 例題１３　さまざまな統計用語《点推定と区間推定　中心極限定理　さまざまな統計効果》 例題１４　効果研究《ランダム化比較試験　倫理的配慮》 ※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。 統計学の基礎の基礎から、相関や正規分布、推定・検定、ベイズ意思検定までを、中学校レベルの数学知識があれば確実にわかるように解説。データ分析の意味を知り、統計を仕事に役立てたい、ビジネスマン、学生に最適です。

※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。 様々な統計手法を学んでいく上の基礎的知識を取り上げて解説したテキスト。本書では，記述統計量、相関係数、正規分布、統計的仮説検定、ｚ検定を重点的に取り上げた。統計学に初めて触れる読者でもスムースに理解できるよう、数式もできるだけ文字にて説明するなど高度な数式を極力避けて解説している。

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

※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．

※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。 統計学を絵でさっと学べる!! 　統計学は大きくわけて、記述統計学、推測統計学、ベイズ統計学の3つに分けられます。 本書は14歳の美統（みと）が妖精タイムとともに3つの国、ディス国（Descriptive Statistics：記述統計学）、インフ国（Inferential Statistics：推測統計学）、ベイズ国（Bayesian Statistics：ベイズ統計学）で各国の妖精たちと統計学を学んでいくものです。記述統計学で統計の基礎を終え、推測統計学で推定・検定を学び、ベイズ統計学は条件付き確率を勉強します。3つの国を旅した美統は人間的にも成長していくという物語です。 はじめに プロローグ：私の名前は美統、中学2年生… 第1章　デイス国 デイス国です、女神さま 第1話 デイス国（記述統計学の国）解決編 第2話 記述統計学を理解するための用語解説 第2章　インフ国 インフ国です、女神さま 第1話 インフ国（推測統計学の国）前編　解決編 第2話 インフ国（推測統計学の国）後編　解決編 第3話 母集団と標本 第4話 度数分布、正規分布 第5話 検定と推定 第6話 推定と検定の応用 第3章　ベイズ国 美統さま、ベイズ国にようこそ 第1話 ベイズ国（ベイズ統計学の国）前編解決編 第2話 ベイズ国（ベイズ統計学の国）後編解決編 第3話 Wekaというフリーソフトによるベイズ問題のモデル化と使い方 エピローグ；もとの世界に戻った美統 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。 どっちの武器が有利？なぜガチャがはずれる？統計でわかる！ 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、統計ソフトを使ったデータ分析の前に知っておくべき統計の基礎を無理なく学べる初学者向けの入門書です。 　割れたお菓子、渋いガチャ、レア指輪の効果などの日常的な疑問を会話形式とイラストで解決しながら、統計学の実用的な手法と基本的な概念を練習問題によって「習うより慣れる」ことを目指します。正規分布や中心極限定理など、統計学の基本をカバーしているのはもちろん、誤解しやすい仮説検定を深く掘り下げることで、更に深く統計学を学ぶためのガイドとしても役立ちます。みみたとサブローとともに統計学の最初の一歩を踏み出してみませんか。 はじめに プロローグ～不思議な洋館～ 人物紹介 オリエンテーション　統計はデータから情報を引き出す道具だ11 　Lesson 1 統計のしくみ 　Lesson 2 統計と確率 　Lesson 3 統計の役目 第１時限　データの分布は代表値で把握する 　Lesson 1 データのレイアウト 　Lesson 2 度数分布表とヒストグラム 　Lesson 3 データの代表値 第２時限　データのばらつきは標準偏差で比較する 　Lesson 1 範囲と四分位数 　Lesson 2 標準偏差 　Lesson 3 データの特徴量と形状 第３時限　確率変数の振る舞いは確率分布に従う 　Lesson 1 確率とは 　Lesson 2 確率変数と確率分布 　Lesson 3 期待値と分散 第４時限　ガチャの背後に二項分布あり 　Lesson 1 二項分布75 　Lesson 2 二項分布の期待値と分散 　Lesson 3 ポアソン分布 あとがき 巻末付録 練習問題の解答 索引

【内容紹介】 本書は日本統計学会による統計検定「データサイエンス基礎」の公認テキストです。 急速に進展したデジタル社会では、規模の大小に係わらず多種多様なデータを処理し、目的に応じた問題解決的思考に基づくデータアナリティクス能力が要求されます。 「統計検定」では問題解決に資する統計思考力と活用力を評価する各級として確立してきました。この試験ではCBT方式である機能を活かし、具体的なデータセットをコンピュータ上に提示して、分析目的に応じて、解析手法を選択し、表計算ソフトExcelによるデータの前処理から解析の実践、出力から必要な情報を適切に読み取り、当初の問題の解決のための解釈を行う一連の能力を「データサイエンス基礎」として評価・認証します。 この試験は、データサイエンスとその応用分野の専門家が活用力を重視した問題を開発し、生徒・学生・社会人を問わず、AI・デジタル社会の共通スキルである「データサイエンス基礎」力を評価し、認証するための検定試験となっています。 本書はこの「データサイエンス基礎」の出題範囲に対応したテキストです。統計のテキストとしての内容以外にも、問題に使用するデータセットがダウンロードでき、Excelでの処理の仕方や、その手順を動画で確認できるQRコードなど、試験での解答能力とともに実践できるデータアナリティクス能力が身につく内容になっています。 【目次】 PART 1 データサイエンスの基本 第1章 データの構造化とデータマネジメント 1 データアナリティクスと問題解決 2 構造化データと非構造化データ 3 データマネジメント PART 2 質的データのアナリティクス 第2章 重点志向とパレート分析 1 パレート分析の手順とパレート表 2 層別パレート分析 3 問題の解答と演習問題 第3章 データ項目間の関連性とクロス集計分析 1 クロス集計表(同時分布・周辺分布・条件付き分布) 2 2 つのデータ項目の間の関連性の強さを測る:連関係数とχ2 検定 3 問題の解答と演習問題 PART 3 量的データのアナリティクス 第4章 分析構造の把握と基本統計量 1 分布の把握 2 基本統計量 3 グラフと統計量 4 代表的な変数変換 5 問題の解答と演習問題 第5章 相関・予測と回帰分析 1 相関分析 2 回帰分析 3 問題の解答と演習問題 PART 4 確率・確率分布・推測のアナリティクス 第6章 確率に基づく判断 1 二項分布を用いた分析 2 正規分布を用いた分析 3 いろいろな確率分布を用いた分析 4 クロス集計表と条件付き確率/ベイズの定理を用いた分析 5 問題の解答と演習問題 第7章 統計的な推測 1 推定に伴う誤差 2 区間推定 3 仮説検定の考え方 4 仮説検定 5 問題の解答と演習問題 PART 5 時系列・テキスト・乱数データのアナリティクス 第8章 時系列データの分析 1 指数・増減率・成長率 2 問題の解答と演習問題 3 移動平均・季節調整・寄与度分解 4 問題の解答と演習問題 第9章 テキストデータの分析 1 文書データの処理 2 文書データの統計処理 3 問題の解答と演習問題 第10章 シミュレーションと乱数 1 シミュレーション 2 代表的なシミュレーション 3 問題の解答と演習問題 PART 6 実践模擬問題 第11章 模擬問題と解答

※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。 成果に結び付くデータの集め方・処理の仕方の基本となる考え方をわかりやすく解説！ データを利用・活用しようとしたとき、目の前の状況や蓄積されたデータと、データを扱うさまざまな手法・データサイエンスの知見が結び付かず、「どうやって分析したら良いか思いつかない」、「他人の分析例を見ても，実際に手元のデータに応用することができない」ということが起こりがちです。 そこで、ビジネスシーンを念頭に置いた事例をとおして、データの扱い方を ・そもそもビジネスで活用するためには、データをどのように捉え、考えれば良いか ・現場で使いやすい分析手法には何があるか ・どのようなアウトプットになり、どのような状況で利用できるか といった視点で整理し、わかりやすく、やさしく解説します。 第1章　実務に使うためのデータ分析とは？ 1.1 ビジネスにおけるデータ分析の役割とは 　1 分析の必要性を確認する 　2 ビジネスデータ分析と行動経済学 　3 顧客が合理的に動かない理由を説明する「プロスペクト理論」 　4 数字の見せ方で印象が変わる「フレーミング効果」 　5 顧客には安心するメニューがある「極端の回避性」 　6 「カンと経験」と「データ分析」の関係 　7 現場におけるデータ分析の使いどころ 1.2 現場におけるデータ分析時に意識すべきこと 　1 最も優先的に意識すべきこと 　2 分析の目的を見失わないために重要なこと 　3 データを収集するときに意識しておきたいこと 　4 データ分析を行う際に意識すべきことのおさらい 　5 分析プロジェクトの2つのタイプ「探索型」と「予測型」 　6 分析結果にどのように向き合うか 第2章　分析ロジックとビジネスをつなげる思考メソッド 2.1 ビジネスにおける「原因と結果・効果」 　1 「表」を「ビジネスで使えるツール」として捉える 　2 「原因と結果・効果の表」で商いを捉える（情報の取捨選択） 2.2 「原因と結果・効果の表」を深掘りする 　1 現実のビジネスデータをどのように捉えるか 　2 「原因と結果・効果の表」の中身は4パターン 　3 4パターンの詳細解説 2.3 ビジネスの課題への適用メソッド 　1 ビジネスデータ活用の構造 　2 見える部分と見えない部分 　3 時間の変化・期間設定について 　4 介入できるデータと介入できないデータ 　5 過去の解析と未来の予測 2.4 データと分析手法の関係 　1 データが多数あることのメリット 　2 データと分析手法の関係 第3章　ビジネス現場で使える分析手法 3.1 データ分析で最低限知っておきたいこと 　1 集計できたら，まずチェック～基本統計量（平均値，標準偏差，最頻値，中央値）～ 　2 データ同士の「つながり」を見る～相関関係と因果関係～ 　3 データ間に「真の関係」はあるか？～因果推論～ 3.2 ビジネスデータを扱ううえで知っておきたい「多変量解析」 　1 「統計モデル」の基本～回帰分析～ 　2 データを上手にグループ分けする～クラスター分析～ 　3 データの特徴をシンプルに探る～主成分分析～ 　4 データに隠れる要因を推測～因子分析～ 3.3 ビジネス現場の「予測」で使いやすい分析手法 　1 「何が決め手になったのか？」を探る～決定木分析～ 　2 予測精度の高い手法～ランダムフォレスト～ 　3 予測精度の評価方法 3.4 ライバルに差を付ける「確率論」の視点 　1 未来を見るために重要な視点～確率分布～ 　2 カンと経験をビジネスに使う～ベイズ確率～ 3.5 いろいろな場面で使えるその他手法 　1 「使えるペア」を探索～アソシエーション分析～ 　2 時系列データの読み取り方～時系列分析～ 　3 レコメンデーション（推薦システム）の仕組み 　4 テキストデータの分析方法～テキストマイニング～ 3.6 マーケティング理論への拡張 　1 マーケティング理論への分析手法適用メソッド 　2 STP分析にデータ分析手法を使う 　3 イノベーター理論に確率のテクニックを使う 　4 RFM分析に確率分布のテクニックを使う 第4章　実務への適用メソッド 4.1 「なぜ売れるのか・誰が買うのか」を探る 　1 二項対立を図で考察 　2 想像力や推理力を発揮するポイント 4.2 サブスクリプション商材をどのように考えるか 4.3 従業員に関するデータの活用法 　1 従業員が分析対象となっているケース 　2 従業員データを分析の材料とするケース 4.4 実務データで生じる各種問題への対処アイデア 　1 欠損値への対処法 　2 はずれ値の対処法 　3 有意差検定における「P値」の解釈 　4 何でも正規分布を仮定 参考文献

★もともと統計学とは、「一を聞いて十を知る」方法のこと。ITの進歩によってビッグデータの分析が進み、統計学に対する注目度も高くなっています。とくに文系のビジネスパーソンには、統計学を駆使して仕事をしたい、という憧れがありますよね。データをもとに上司に報告したり、グラフを見せながら「直感よりもロジックで」顧客相手にプレゼンができるようになったら、ワンランク上のビジネスパーソンになれるはずです。 ★そこで、本書の出番。たくさんのイラストや図解を交えながら、1つひとつ階段を上がるように統計学のエッセンスを伝えます。とくに、統計学のキーワードがイメージとして伝わること、そして、「ひと言でいうと、それは何なのか」ということを示すように努めました。 ★たとえば、「正規分布」という概念は一見、難解な印象がありますが、実際には「日常よく見られる、ふつうの分布」という程度の意味です。成熟したリンゴをたくさん集め、その重さを測ると、「平均の重さ」の周辺が一番多くなり、その平均を中心に、重いリンゴ、軽いリンゴが徐々に減り、なだらかなカーブを描いていくだろうと見当がつきます。これが正規分布です。 ★同じように、本書では「平均値」「分散」「標準偏差」「推定」「仮説検定」などのキーワードを取り上げてわかりやすく解説しました。また、データの「信頼性」や「尺度」、グラフ化する場合の「注意事項」など、統計学と仕事をつなぐポイントについても詳しく説明しました。 ★AI時代、IoT時代に生き残るための「最強の武器」を手に入れましょう!

※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。 ※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。 コンピュータサイエンスに携わる人のために書かれた確率統計の教科書 本書は、数式による定理の証明とその説明という数学教科書の一般的なスタイルとは異なったかたちで確率統計を解説している。数学的な概念のイメージを補うわかりやすい日本語と図表、そして動作するプログラム（本書では主に確率的な事象のシミュレーションに利用）により確率統計を理解させる。 第I部 確率そのものの話 第1章 確率とは 第2章 複数の確率変数のからみあい 第3章 離散値の確率分布 第4章 連続値の確率分布 第5章 共分散行列と多次元正規分布と楕円 第II部 確率を役立てる話 第6章 推定と検定 第7章 擬似乱数 第8章 いろいろな応用 付録 付録A 本書で使う数学の基礎事項 付録B 近似式と不等式 付録C 確率論の補足

※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。 マンガで統計をわかりやすく解説！ 本書は統計の基礎から独立性の検定まで、マンガで理解！ 統計の基礎である平均、分散、標準偏差や正規分布、検定などを押さえたうえで、アンケート分析に必要な手法の独立性の検定ができることを目標としている。 統計の基礎を、学びたい方に最適の一冊。 ◆プロローグ　トキメキ統計学 ◆第1章　データの種類をたしかめよう 1.　カテゴリ－データと数量データ 2.　 カテゴリ－データの注意すべき例 3　. 実務における「とてもおもしろかった」～「とてもつまらなかった」の扱い 例題と解答 まとめ ◆第2章　データ全体の雰囲気をつかもう！ ＜数量データ編＞ 1.　 度数分布表とヒストグラム 2.　 平均 3.　 中央値 4.　 標準偏差 5.　 度数分布表の「階級」の幅 6.　 推測統計学と記述統計学 例題と解答 まとめ ◆第3章　データ全体の雰囲気をつかもう！ ＜カテゴリーデータ編＞ 1.　 単純集計表 例題と解答 まとめ ◆第4章　基準値と偏差値 1.　 基準化と基準値 2.　 基準値の特徴 3.　 偏差値 4.　 偏差値の解釈 例題と解答 まとめ ◆第5章　確率を求めよう！ 1.　 確率密度関数 2.　 正規分布 3.　 標準正規分布 4.　 カイ二乗分布 5.　 ｔ分布 6.　 Ｆ分布 7.　 「××分布」とExcel 例題と解答 まとめ ◆第6章　2変数の関連を調べよう！ 1.　 単相関係数 2.　 相関比 3.　 クラメールの連関係数 例題と解答 まとめ ◆第7章　独立性の検定をマスターしよう！ 1.　 「検定」とは 2.　 独立性の検定 3.　 帰無仮説と対立仮説 4.　 P値と「検定」の手順 5.　 独立性の検定と同一性の検定 6.　 「検定」における結論の表現 例題と解答 まとめ ◆付録　Excelで計算してみよう！ ■1　度数分布表の（一部の）作成 ■2　平均・中央値・標準偏差の算出 ■3　「単純集計表」の（一部の）作成 ■4　基準値・偏差値の算出 ■5　標準正規分布の確率の算出 ■6　カイ二乗分布の横軸の目盛りの算出 ■7　単相関係数の値の算出 ■8　独立性の検定 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。 統計学で挫折した必見の書 　統計学は次の3つのポイントさえ抑えれば克服できます。 1．データを集めて表示する、2．大小関係を考える、3．4．集計表の内容を考える マンガで抑えるべきポイントを解説し、実際のデータ分析は大量の分析用のデータを用意して、Excelを使って自分で分析して標準偏差、分散、正規分布、仮説検定、ｔ検定、カイ２乗検定までを体験しながら理解します。操作で悩まないようにExcelの動画像もダウンロードできるようにします。 　本書はマンガ→Excelで分析→まとめという感じで進みます。マンガで理論を学び、Excelで実践する本です。マンガでは某大学の学生食堂で食堂のチーフとバイトの学生のやりとりから、食堂の定番定食、唐揚げ定食の唐揚げの重さの話からはじまって、キャンパス内で起こる様々な問題を統計学で解決していきます。 本書の使い方　Excelを使う前の注意事項 プロローグ(マンガ）　統計学のポイントはたった3つ 第1章　データ分析をはじめる前に 第2章　正規分布を理解して分析を楽にしよう 第3章 最初に抑えるのは標準偏差 第4章　一部のデータで大小を言ってよいのか 第5章　大小関係の検討は標本平均の差の分布から 第6章　食堂の業務改善にt検定を使ってみる 第7章　食堂の仕事をより詳しく分析する 第8章　アンケートをとるシーンってあるよね 第9章 アンケートの集計からカイ２乗検定へ 第10章 悩みの解決はカイ２乗検定で エピローグ

「乱数」とは、サイコロを振って出る目のように「規則性のない数字（の列）」のことである。フォン・ノイマンは、コンピュータを使って乱数らしきもの（疑似乱数）を作り出す方法を考案した。疑似乱数は、数値実験や標本抽出などの統計的諸手法にとっては、数の頻度分布の「一様性」が満たされていれば十分である。本書は、このような意味での乱数列の作り方や、正規分布などの頻度分布に従う乱数列への変換法、さらに得られた乱数列が実用上許容できるものかどうかの統計的検定法を基礎的理論から実用的な計算法までをバランスよく記述した「乱数」を体系的に学べる日本でほとんど唯一の入門書。

※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。 理工系の学生にとって基礎となる内容がしっかり身に付く良問を数多く掲載した確率、統計の演習書 本書は理工系の学生にとって基礎となる内容がしっかり身に付く良問を数多く掲載した確率、統計の演習書です。 高校数学で学んだ内容を起点に、丁寧にわかりやすく解説したうえ、読者が自ら手を動かして確かなスキルが身に付けられるよう、数多くの例題、問題を掲載しています。 第1章　データ取り扱いの心得 第2章　場合の数と確率 第3章　データの特徴量 第4章　データどうしを比べる 第5章　回帰分析 第6章　正規分布 第7章　推定と検定 第8章　t分布 第9章　カイ二乗分布 第10章 指数分布 第11章 二項分布とポアソン分布 第12章 その他の分布や推定手法

※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。 丁寧な図と解説で、初学者でもExcelを使ってデータ解析や統計処理ができる！ 　本書は、得られたデータの解析手順やその後の統計処理までをExcelを使って自学できるよう、分かりやすく丁寧に解説したものです。また、「ノンパラメトリック検定」もExcelで扱えるように解説してあります。統計学で必要な難しい数式は省略せずに掲載してありますが、エクセル操作部分を丁寧に解説しているので、数式が理解できていなくても、データ解析から目的の結果へと進めることができます。本書を片手に同じように操作を進めていくだけで、データ解析や統計処理で使える技術（目的に合わせて使いこなす技術）を習得でき、応用できるようになります。 ＜解析編＞ 第1章　ヒストグラム 第2章　基本統計量 第3章　正規分布 第4章　相関分析 第5章　回帰分析 第6章　周波数解析 第7章　グラフ 第8章　モデル関数のあてはめ ＜統計編＞ 第9章　関連2群の差の検定 第10章　独立2群の差の検定 第11章　独立3群以上の差の検定 第12章　関連3群以上の差の検定 第13章　分割表の検定 第14章　生存時間解析 ＜付録＞ 付録1　正規分布 付録2　t検定表 付録3　ウィルコクスンT検定表 付録4　F検定表 付録5　U検定表 付録6　クラスカル・ウォリス検定表 付録7　x2検定表（上側確率） 付録8　フリードマン検定表