※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。 主題を「線形代数」「微分積分」「確率統計」の3分野として、各8節（1節が1回の講義に相当）にまとめ、高校の「数学I」だけの履修者にも対応できるように解説した。改訂版では、1次変換、関数の増減、成長曲線の意味、確率分布などを増補し、旧版にあった線形計画法、2階線形微分方程式などを割愛した。

中学・高校での確率統計の基本を確認し，具体的のデータを基にして，確率統計を学ぶ入門書です。最新の確率統計も掲載，授業で扱う「基本編」と，やや発展的な「応用編」の2段階で学べるテキストです。 豊富な具体的データで統計を身近にとらえられます。 各章のはじめには，その章で学ぶことを授業の導入として掲載。 本文を補助してよりわかりやすくするために，生徒の写真モデルによる吹き出しでの注意，下の注意，具体例などを随所に掲載しています。 豊富な図やグラフで視覚的にも理解しやすくなっています。 フリーソフトRによるプログラム例を掲載。Webで「Rによるプログラム例」をダウンロードできます。 章末には演習問題を，巻末にその詳解を掲載しています。 「応用編」では，新しい統計学の「ノンパラメトリック検定」「ブートストラップ法」「モデル選択」を扱っています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ロングセラーがカラー版に改定！　じゃんけんや宝くじなど、生活になじみ深いテーマである「確率」。マーケティングなどのビジネスの現場で近年、重要視されることが増えた「統計」。このふたつのテーマを、日常生活に密着した切り口から解説し、数学の本質的な話へと掘り下げます。高校時代に習ったはずの確率統計が、当時よりもずっとよくわかります。

「技術者のための」と冠した数学書の第3弾――確率統計学 「機械学習を支える『数学』をもう一度しっかりと勉強したい」方々に向け、理工系の大学生が学ぶ『確率統計学』を基礎から解説した書籍です。 ■本書の特徴 ・機械学習を支える大学数学の3分野のうち、確率統計学を順序立てて学習できる（既刊『技術者のための基礎解析学』『技術者のための線形代数学』との姉妹編。これら3冊で大学数学の3分野を学ぶことができる） ・定義と定理をもとに、厳密に展開される議論を丁寧に説明している（再入門者に理解しやすい） ・各章の最後に理解を深めるための演習問題を用意 ■対象読者 ・大学1、2年のころに学んだ数学をもう一度、基礎から勉強したいエンジニア ※理系の高校数学の知識が前提となります。理工系の大学1、2年生が新規に学ぶ教科書としても利用いただけます。 確率統計学を扱う本書では、「コンピューターの乱数によるシミュレーションで現実世界の不確定な現象を再現する」ことを確率モデルの目標とすることで、抽象的な確率空間が果たす役割を明確にするというアプローチを取りました。その上で、条件付き確率や事象の独立性など、ともすれば直感的な理解にとどまりがちな点について、その基本的な性質をできるだけ厳密に導出することを心がけています。 ここには、確率空間の「仕組み」を理論的に理解するという意図があります。これにより、パラメトリック推定や仮説検定など、確率モデルを構成・検証する手続きについて、その役割をより明瞭に理解することができます。 また、「技術者のための」と冠した三部作（解析学・線形代数学・確率統計学）のまとめとして、本書の付録（Appendix A　機械学習への応用例）では、これらを総合した応用分野の1つである機械学習の基礎的なアルゴリズムについて、その原理を数学的な観点から解説します。 本書を含む三部作を通して、直感的な理解にとどまらない、「厳密な数学」の世界をあらためて振り返り、じっくりと味わっていただければ幸いです。 ※本電子書籍は同名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。

「技術者のための」と冠した数学書の第2弾――線形代数学 「機械学習を支える『数学』をもう一度しっかりと勉強したい」方々に向け、理工系の大学生が学ぶ『線形代数学』を基礎から解説した書籍です。 ■本書の特徴 ・機械学習を支える大学数学の3分野のうち、線形代数学を順序立てて学習できる（既刊『技術者のための基礎解析学』、続刊予定『技術者のための確率統計学』との姉妹編。これら3冊で大学数学の3分野を学ぶことができる） ・定義と定理をもとに、厳密に展開される議論を丁寧に説明している（再入門者に理解しやすい） ・各章の最後に理解を深めるための演習問題を用意 ■対象読者 ・大学1、2年のころに学んだ数学をもう一度、基礎から勉強したいエンジニア ※理系の高校数学の知識が前提となります。理工系の大学1、2年生が新規に学ぶ教科書としても利用いただけます。 線形代数学がテーマの本書では、実数ベクトルに限定して、「一次変換」「行列式」「固有値問題（行列の対角化）」といった定番の内容、そして、ベクトル空間の公理にもとづいた、より一般的なベクトル空間の性質を取り扱います。 線形代数学というと、行列式の性質や対称行列の対角化など、「結果は知っているけれど、なぜそれが成り立つかはわからない」という内容も多いかもしれません。 本書では、定義にもとづいた厳密な論理展開とともに、できるだけ丁寧に計算を進めることで、それぞれの内容について、「確かにその通り」と納得できる説明を心がけました。 お好みのノートと筆記用具を用意して、本書の説明と、数式にもとづいた論理展開をみなさんの「手と頭」で、ぜひ再現してみてください。 そして、直感的な理解にとどまらない、「厳密な数学」の世界をあらためて振り返り、じっくりと味わってください。 ※本電子書籍は同名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。 高校数学を学びなおしたい方、数学の実力を高めたい方、純粋に数学の基礎を学びたい方向けの再入門書です。本書は、数学を学ぶうえで必須の道具になる「公式」の本質を理解し身につけるために因数分解から、集合、方程式・不等式、ベクトル、指数・対数、三角関数、数列、微分積分、確率統計まで項目別に高校数学のポイントを絞って、ざっくりとわかりやすく解説しました。数学を学ぶとあなたの視野が、グッと広くなります！

※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。 「数列」とは、ある一定の規則に従って順に並べられた数の列のこと。銀行の金利や保険料の計算に用いられ、また花の花弁やひまわりの種、台風などもともと自然界に存在していたりと、身近なところに隠されています。本書では、基本的な数列の考え方から、Σ（シグマ）、フィボナッチ数列、フィボナの黄金比まで解説。最終的には、「数列」をただ眺めているだけでも、その美しさに酔いしれるようになります！　数学における微分・積分、確率、統計学などの基礎となるだけでなく、物理学や経済学など様々な分野で必要不可欠な、数学の「道具」のようなもので、事象を説明したり、証明する数式の中にたくさん登場します。その象徴的な存在が数列の総和を示すΣ（シグマ）記号です。関数のy=f(x)とか、積分の∫と並ぶインパクトがありますね。学問の世界だけでなく、日常生活でも数列を使った考え方をするとよいことがたくさんあります。数列の使いどころはなんといってもその規則性にあります。なんとなく並んでいる数や物に規則性を見出だすことで、何度も繰り返して同じ計算する必要がなくなり、複雑な問題があっさり解けたりします。問題解決のために工夫をしたり、規則性を見出したりするのはまさに数学そのものです。数列を使った考え方で、数学的センスを養うこともできます。 松下哲（まつした・あきら）/著 1972年大阪府生まれ。北野高校、東大工学部卒。卒業後、ソニーでテレビの電子回路等の開発設計に従事。2001年の舞台出演をきっかけに俳優・ナレーターとして活動。数学教員免許、情報処理安全確保支援士ほか。

※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