※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。 データ分析のための手法は、統計学の考え方に基づいています。だから、本格的なデータ分析に取り組むためには、統計学の知識と考え方を身に着けることが不可欠。にも関わらず、既存の統計学の本は「数学的な記述ばかりの難解な専門書」もしくは「広く浅くの超入門書」ばかりで、「データ分析の前提となる統計学」を本格的に学ぶには厳しい状況だと言わざるを得ません。対して本書は、データ分析には必須な仮説検定から統計モデリング、さらに因果推論、ベイズ統計、機械学習、数理モデルまで幅広いトピックを網羅的に扱っています。 記述については最大限にわかりやすく、数学的な説明をできるだけ減らし、図を多用することで、数学に自信のない読者の方でも読み通せるように工夫しました。統計学に苦手意識・不安のある方、文系の方やこれからデータサイエンスを本格的に始めてみたい方、生物学・医学・心理学などの研究分野でデータ分析が必須の学生の方など、統計学をきちんと学びたい全ての方に向けた一冊です。

【読めば読むだけ力になる、新スキルチェックリスト対応の公式リファレンスブック！】 集めたデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すデータサイエンティストは、ますます必要とされてきています。そんなデータサイエンティストには、様々なスキルが求められています。 ・情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し使う、データサイエンス力 ・データサイエンスを意味のある形に使えるようにし実装・運用できるようにする、データエンジニアリング力 ・課題背景を理解した上でビジネス課題を整理し解決する、ビジネス力 さらに、これらのスキルを日常生活や仕事等の場で活かすための学修目標を示した「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」も公表されています。データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）では、これらの基礎的な部分を総合的に問われます。 本書では、問われる項目をひとつひとつピックアップし、現場の第一線でで活躍する著者が詳しく解説しています。読み込めば読み込むほど力になる、試験対策のための一冊です。 ■目次 第1章 DS検定とは 第2章 データサイエンス力 第3章 データエンジニアリング力 第4章 ビジネス力 第5章 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 データサイエンティスト検定TMリテラシーレベル模擬試験 問題 データサイエンティスト検定TMリテラシーレベル模擬試験 解答例 ■著者プロフィール ●菅 由紀子（かん ゆきこ）：株式会社Rejoui（リジョウイ） 代表取締役、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員、広島大学 客員教授。 ●佐伯 諭（さえき さとし）：一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員会副委員長、事務局長、ビーアイシーピー・データ株式会社 取締役COO。 ●高橋 範光（たかはし のりみつ）：株式会社ディジタルグロースアカデミア 代表取締役会長、株式会社チェンジホールディングス 執行役員、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●田中 貴博（たなか たかひろ）：株式会社日立製作所 人財統括本部 デジタルシステム＆サービス人事総務本部 直轄人事部 シニアHRビジネスパートナー、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●大川 遥平（おおかわ ようへい）：株式会社AVILEN 取締役、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●大黒 健一（だいこく けんいち）：株式会社日立アカデミー 事業戦略本部戦略企画部部長、一般社団法人データサイエンティスト協会 学生部会副部会長、博士（農学）。 ●森谷 和弘（もりや かずひろ）：データ解析設計事務所 代表、データアナリティクスラボ株式会社 取締役CTO、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●參木 裕之（みつぎ ひろゆき）：株式会社大和総研 フロンティア研究開発センター データドリブンサイエンス部、チーフグレード／主任データサイエンティスト、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●北川 淳一郎（きたがわ じゅんいちろう）：LINEヤフー株式会社、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●守谷 昌久（もりや まさひさ）：日本アイ・ビー・エム株式会社 シニアアーキテクト、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●山之下 拓仁（やまのした たくひと）：一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●苅部 直知（かりべ なおと）：一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員、LINEヤフー株式会社。 ●孝忠 大輔（こうちゅう だいすけ）：日本電気株式会社 アナリティクスコンサルティング統括部長、一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。 ●福本 信吾（ふくもと しんご）：一般社団法人データサイエンティスト協会 スキル定義委員。

※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。 入門者から検定試験受験生まで日本語教育業界人必携のバイブル！ 【本書の概要】 日本語教育能力検定試験に多くの合格者を輩出している ヒューマンアカデミーの講師陣が、幅広い試験分野を1冊で 学習できるよう内容を厳選して、わかりやすく解説。 実力をチェックできる練習問題付き。 「音声分野」「記述」問題には特別章で強力にフォローし、 独学でも合格する力が十分につきます。 【本書の特徴】 ・合格者続出の大人気講座が1冊で学習できる ・最近の動向に合わせて大幅リニューアル ・試験の全出題範囲から重要なところを重点解説 ・いつでも最新の統計資料（Web連動） ・音声対策にぴったりのダウンロード版CD 【こんな方にオススメ】 ・日本語教育能力検定試験に絶対合格したい人 ・日本語教育業界について広く知りたい人 【日本語教育能力検定試験とは】 1年に一度行われる日本語教師の登竜門と呼ばれる試験。日本語教師として働くならば必携の資格と言える。 ※電子書籍版にはCDは付属していません。 ※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。 ・他本を圧倒する大ボリューム！ 本書はG検定の書籍の中でも最も充実した内容を目指しています。本の解説だけで480ページ、PDFの模擬試験まで含めると全部で727ページにも上ります。世の中にあるすべてのG検定の中でも圧倒的に厚く、充実の情報が詰まっています。 ・本番の練習ができるPDF模試！ 本書を購入すれば出題内容と難易度、デザインフォーマットまで、極めて本番試験に近いPDFの模試をダウンロードすることができます。G検定はオンラインで受ける試験です。模擬試験もPCやモニターの画面で受けるのが得策です。PCやモニターの画面でリハーサルをしましょう。 ・全入り対策本で一番売れている！ 本書は［解説＋問題＋模験］と1冊に全て詰まっているG検定の対策本の中で一番売れている実績があります。前作より生成AIといった最新情報を追加したり、弱かった数理統計学の章を追加したりして、さらに情報を充実させています。また、シリーズで問題集まで揃えているのも本書だけです。幅広い需要に対応できます。 本書の対象読者 ・この本だけでG検定に合格したい人 ・解説＋問題＋模試（PDF）と全入りの対策本が欲しい人 ・本番試験に近い模擬試験でリハーサルをしたい人 ・付属の赤シートを使って効率的に学習を進めたい人 ・生成AIなど、最新シラバスの対策を最速でしたい人 ・AIやディープラーニングのことを体系的に学びたい人 ・AIをビジネスに活用できる知識を得たい人 ※カバー画像が異なる場合があります。

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。 人気の「ディープラーニングG検定」合格のために、本試験を徹底分析！　試験に出る知識を効率よく習得し、出題実績の高いテーマの問題演習もできるオールインワンのテキスト＆問題集です。本書は、過去に実施された本試験を徹底的に分析し、「出るところだけ」をわかりやすいテキストとしてまとめました。また、アウトプット演習として、過去問分析にもとづく予想問題を作成。200問超の問題を解説付きで収録しています。第2版改訂にあたっては、新技術の知識を大幅に追加し、問題演習は最新の傾向・形式のものへの入れ替えを行いました。また、新しい出題分野「数理・統計」の例題も掲載しています。1冊でインプット＆アウトプット学習を効率よくできるおすすめの対策本です。

※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。 ●本電子書籍は、固定レイアウト型（フィックス型）で作成されております。 ●本書は、同名の紙媒体の出版物（紙書籍版）を底本として作成しているため、内容は、原則、紙書籍版印刷当時のものとなります。 ●ご購入前に必ず、当説明文末尾の【電子書籍版ご購入に際しての注意事項】をご確認ください。 忙しい人でも3週間あれば2級に合格できる！ 一度覚えたら忘れない！　これ1冊で大丈夫！　 QC検定(R) 対策の決定版！ ●特徴（本書のここがスゴイ！） ・5つのステップで覚えた内容を忘れない！ 略語や似たような用語、グラフが多い QC検定(R) 。受験者が苦手とする統計分野を中心に、わかりやすく説明すると同時に、単元をまたいで出てくる内容もきちんと説明することで、いちいちページをめくる必要がない、ロスの少ない設計をしています。 ・この内容を覚えたら何点取れるかわかるから安心！ 各単元で「この内容は平均して毎年何点出題されている」かを明示。だから、どこが必要か、あと何点あれば合格点に届くかがはっきりするので、モチベーションもアップします。 ・直前対策もこれ1冊！だから何冊も買わなくていいから効率的！ 各章末には「まとめ」と過去に出題された問題を徹底分析して作成した「予想問題」を掲載。直前期はこれを繰り返すだけでも大丈夫なので、時間がない社会人でも確実に力が身に付きます。 ●構成（5つのステップで短期間で確実に理解できる！） (1)この章の構成…その章で学習する内容をまとめるとともに、単元ごとに毎年何点分出題されるか出題実績を明示。わかりにくい「重要度」「難易度」ではなく、端的に必要なポイントがわかります。 (2)本文…端的でわかりやすい説明で、短時間でも理解できます。例題で内容の確認ができます。さらに、見慣れない略語などは適宜説明を入れているので、いちいち前のページや用語集を見返す必要が不要です。 (3)重要ポイントのまとめ…章末に重要事項をまとめ、何が大事だったかがわかります。 (4)予想問題…章末に過去問を分析して作成した予想問題を掲載。直前期は「重要ポイントのまとめ」→「予想問題」の繰り返しで総まとめが可能です。 (5)模擬試験…巻末に1回分の模擬試験を掲載。これで実践力が養えます。 ※本書は、カバーデザインを刷新した「新装版」です。書籍内容は、「初版版」から変更はございませんので、お持ちの方はご注意ください。 【電子書籍版ご購入に際しての注意事項】 ●特典がある場合の利用期限は、紙書籍版の利用期限が適用されます。 ●構成および一部の表記について、紙書籍版と異なる場合があります。 ●紙書籍版とは色味が異なる可能性があります。また、フルカラーページや網掛けページがある場合には、モノクロ端末では見づらくなる可能性があります。ご購入前に、必ず、電子書籍版のサンプルにて表示状態をご確認ください。

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。

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。 ※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

※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。

※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。 本書は新化学技術推進協会で開催されている「化学×デジタル人材育成講座」の講義資料を基に、ものづくりの現場において役立つRプログラミングを習得することを目指して構成されている。 準備編、統計・検定編、機械学習編、より高度な機械学習編の4部構成で順に学びながら、100本以上のプログラム演習を通してケモ・マテリアルズ・インフォマティクスの基礎を理解する。 初学者のために陥りがちなトラブル対策や使用する関数を一覧で掲載するなど、痒いところに手が届く充実の一冊。

※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。 統計ソフトRは意外と簡単？「心理統計」の講義に出てくる題材を自分のPCで実行してみよう。R、RStudioのダウンロード、インストールから実験計画の立て方、集計結果の見せ方まで収録。心理学に使うための要領がわかる。 【　目　次　】 第0章　RとRStudioのセットアップ 第1章　測定と尺度 第2章　変数を要約して示す 第3章　複数の変数を要約して示す 第4章　母集団と標本 第5章　統計的仮説検定の考え方 第6章　度数分布の検定 第7章　平均値の差の検定、基本的原理 第8章　１要因分散分析 第9章　実験計画 第10章　回帰分析 第11章　Rmarkdownによるレポートの作成 ※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。 Rによる実践と分析のセオリーを把握 数学の苦手な文化系の学生，実務者向けに、分析スキルの習得および理解を目的としてまとめたデータサイエンス（統計学）の入門書です。計算はRに任せ、数学的な理解よりもまずは実践・実際的な理解を促します。 実際の課題（研究課題）を取り上げ、それを解くためのセオリーおよびデータ分析、結果のまとめ方、最後にまとめ（考え方）と類題といった構成で解説することで、目的（テーマ）に応じた分析の流れを学ぶことができます。 【このような方におすすめ】 ◎卒論・修論，仕事で推測統計を使ったデータ分析を試みている文系の学生・実務者 ○文系研究者でデータ分析を使ってみたいと思ってる人やその予備軍 【主要目次】 準備 Chapter 0　Rはじめの一歩―これだけで使えるR― 第1部 Chapter 1　グラフを描き、記述統計量を出す―Rエディタを使う― Chapter 2 　統計分析はじめの一歩―標準化と統計的仮説検定― Chapter 3　同じ人の異なるテストの平均点を比較する―TOEIC のReading とListening はどちらが難しいのか― Chapter 4　異なる人のテストの平均点を比較する―音楽的能力は音楽経験の有無で異なるか― Chapter 5　サンプルの小さい外れ値のある二条件（群）を比較する―電話をかける頻度に性差はあるか― Chapter 5 発展　三条件（群）以上の対応のない順序データを比較する―サッカー選手はポジションによって性格が異なるか― Chapter 6　二つの変数の関係性を数値化する―音楽的能力と数学の力の相関― 第2部 Chapter 7　2×２のクロス集計表を分析する―ボディランゲージは聞き手の理解を促進するか― Chapter 8　名義変数の関係性を数量化し理論化を試みる―高校の時に好きだった科目と理系大学での所属学科に関連性はあるか― Chapter 8 発展　名義変数間の関係性を２次元で表現―対応分析－ Chapter 9　テキストマイニング―パートナーに求めるもの― 第3部 Chapter 10　同じ人の三つ以上の平均を比べる―理科嫌いは小中高のどこではじまるのか― Chapter 11　二つの要因の絡みを浮き彫りにする―TOEIC リスニングのスコアはどうすれば上がるのか― Chapter 12　複数の変数で一つの変数を説明する―キャンパス学食の満足度は何によって決まるか― Chapter 12 発展　説明変数から二値データを予測する―オンライン授業の印象を分ける要因は何か― Chapter 13　変数に共通する因子を見つける―自分の心配や悩みを相手が受け止めてくれたと感じる言葉とは― Chapter 14　人をグループに分ける―大学入学の動機によって人を分類してみる― 類題の解説・解答 参考図書 別表

※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。 教育現場のデータを活かすために！ 　本書は、教育現場に蓄積された多様なデジタルデータ（成績データ、アンケート結果など）の分析方法を解説するものです。 　中・高・大や予備校などの教育現場には、多くのデータ（試験・入試の結果、TOEICなどの外部試験の結果、出席管理システムの情報など）が、なかば勝手に集積されていきます。昨今、データ利用の重要性が叫ばれるなか、そのようなデータの山の中から教育上、有用な知見を見つけ出すことが教育現場にも求められています。 　本書は、大学や予備校、通信教育の教職員・事務職員、教育に熱心な中・高の教職員をおもたる対象として、教育データの分析手法や考え方を解説しています。オープンソースの統計分析向けのソフトウェア環境であるRを用いることで、実際に使える実践的な方法を解説しています。 　教育分野の方以外にも、データ分析が身近な学校という現場を例に、どのように実応用されているかを知ることができる一冊になっています。 【準備編】 第1章　Rの使い方 【基本編】 第2章　記述統計―テスト結果の概要を知りたい 第3章　層別分析・可視化―クラスごとの傾向を視覚的に把握したい 第4章　t検定―2つのテスト結果を比較したい 第5章　分散分析・多重比較―3つ以上のグループや繰り返しのテスト結果を比較したい 第6章　効果量―指導法による成績の違いを調べたい コラム ノンパラメトリック検定―少人数の成績を比較したい 第7章　相関分析―中間試験と期末試験の成績の関係を調べたい コラム テキストマイニング―授業評価アンケートの自由記述を分析したい 【発展編】 第8章　回帰分析―テスト欠席者の見込み点を予測したい コラム マルチレベル分析―異なる学校の成績を比較したい 第9章　因子分析―授業評価アンケートを作成・分析したい コラム 項目反応理論―テストごとの難易度を考慮して成績を出したい 第10章　構造方程式モデリング―成績データから因果関係を探りたい コラム 潜在ランク理論―100点満点のテスト結果を5段階評価に変換したい 第11章　クラスター分析―同じような特徴を持つ学習者をグループ化したい コラム 決定木分析―合格者と不合格者を分けるルールを知りたい 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でさまざまな経済の構造を数量化する! 計量経済学とは、経済データにもとづいて、さまざまな経済の構造を数量的なモデルとして定式化し、経済理論を検証する学問です。 本書は、Rを使って統計学の理論や理論経済学を簡潔に解説しながら、Rの手順・アウトプットの解釈を丁寧に解説した『Rによる計量経済学』（2009年1月発行）の改訂版です。新しいRのバージョンに対応するとともに、解説の見直し、練習問題の追加などにより、よりわかりやすい教科書になっています。 第1章　経済学と計量分析 第2章　計量経済学とは 第3章　単純回帰分析 第4章　回帰式の説明力と仮説検定 第5章　自己相関 第6章　不均一分散 第7章　重回帰分析 第8章　多重共線性と変数選択 第9章　構造変化、理論の妥当性のテスト 第10章　同時方程式体系 付録

※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。 ※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。 データの要約からモデル解析まで、簡単クッキング！ 本書は、R＆RStudioを使ったデータ分析の新しい入門書です。連続データやカテゴリデータの要約、シミュレーションや統計的検定の考え方、ベイズ解析、モデル解析までを、レシピのスタイルで手順を追って画面操作、ソースコード入力、出力された数値やグラフの解釈方法などを説明します。データ分析が必要となるシーンや具体例を都度示しながら解説していますので、Rや統計学についてはじめて学ぶ方も安心して読み進めることができます。 Part 1　カルビが売れ残りすぎる×連続データの要約 Part 2　アンケートが雑すぎる×カテゴリデータの要約 Part 3　思い込みが激しすぎる×ベイズ解析のコンセプト Part 4　室温が変わりすぎる×モデル解析 Part 5　説明が後ろすぎる×R&RStudioの基本と補足

※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。 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。 論文執筆や学会発表のための統計解析手法が、しっかり身に付く！ 国際的なEBM (Evidence-Based Medicine) の潮流をうけ、各医学雑誌は研究の再現性について非常に厳しい目で論文を審査するようになってきました。そのため、正しい統計リテラシーに基づき精確なデータ分析や統計解析を行うこと、また、その結果をわかりやすく可視化し表現することは、臨床医・研究者にとって不可欠といえます。 本書は、統計学の基本事項を学んだ方が実践的な統計解析を行うための橋渡しとなるような内容で構成しました。統計解析のツールとして、プログラミング言語Rとその統合環境RStudioを採用し、Rの導入のハードルが低くなるよう配慮しています。また、事例ごとに、データ分析や統計解析の手法と考え方、Rの記述、分析・解析結果の表現をその都度解説し、統計解析の考え方と関連するRのスキルをまとめて、手を動かしながら実践的に身につけることができる流れとしました。 1章　RとRStudioの準備や基本操作 2章　データの読み込みと前処理 3章　変数の種類と記述統計 4章　統計的仮説検定 5章　回帰モデル 6章　多変量回帰モデル 7章　結果のアウトプット 付録 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。 いまや統計学は必須科目になっています。本書は，大学で統計学の単位をとるための必携書です。社会人の方の学び直しにも最適です。手法だけではなくその理論的背景にも触れることで，理解しやすく，また応用力が付く構成となっています。解説はもちろん例題，問題に加え，要所要所で補足も細かく書き込んでいます。また，演習問題，確認問題を用意しています。それにより確実に力をつけることができます。実際のデータを使って推測，検定も行っていますので，自分で試したいデータがあればやってみることもできます。統計学が楽しくなること間違いなしです。

※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。 ※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。 ※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。 作業の簡易性に定評のある計量ソフトＥＶｉｅｗｓを用いた計量経済学の入門テキスト。具体的な操作方法が書かれているので、実際に操作しながら計量経済学を学ぶことができる便利な１冊。 【主な内容】 第１章統計の基礎とＥＶｉｅｗｓの入門 第２章変数間の関係の基礎と仮説検定の初歩 第３章最小二乗法：単純回帰 第４章多重回帰 第５章分散不均一と系列相関 第６章操作変数法とＧＭＭ法第７章パネル分析

その統計、信じていいの? 数字の裏に潜む｢隠れた関係｣をあぶり出し、事実を正しく見極める｢統計思考力｣が身につく。大学で統計を教える主人公･素呂須譲二(そろすじょうじ)。彼のもとに、統計アレルギーの学生や怪しい営業マン、はては文系女子の妻や娘が次々と難題を持ち込んで……。平均、標準偏差から相関、検定、回帰分析、推測統計まで、難しい数式は一切使わず、統計の基本と使い方が会得できる! (ブルーバックス･2011年4月刊)

ニュースや新聞において死亡率や薬の効果がよく取り上げられますが、そこに出てくる「数字」がどのような意味を持っているのか、どうやって計算されて出されたものか知っていますか？　それを教えてくれるのが「医療統計」なのです。さあ、宇宙怪人しまりすと一緒に勉強してみよう！

※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。 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。 ※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。 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。 ※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。検索やハイライト等の機能が使用できません。 SPSSを用いた社会科学データの計量分析の実際!! 　本書は、SPSSを用いて社会科学データや社会調査の多変量解析を行うために必要な手法を解説する書籍です。最初に統計学の基礎的な解説を行ってから社会科学で使用頻度の高い統計手法を詳しく解説しています。従来の多変量解析手法である重回帰分析をはじめ、その応用の階層的重回帰分析、曲線関係の回帰分析、ロジスティック回帰分析（二項、多項、順序）、Cox回帰分析などを解説します。さらに離散時間ロジットモデル、マルチレベル分析など通常の社会科学の学習ではあまり触れない統計手法も解説します。 目次 第1章　多変量解析の応用のために 第2章　SPSS の基本操作 第3章　クロス集計表 第4章　平均値の差の検定 第5章　相関係数と偏相関係数 第6章　重回帰分析の基礎 第7章　ダミー変数の利用 第8章　交互作用項の利用 第9章　階層的重回帰分析とモデル比較 第10章　曲線関係の回帰分析 第11章　二項ロジスティック回帰分析 第12章　多項ロジスティック回帰分析 第13章　順序ロジスティック回帰分析 第14章　Cox 回帰モデル 第15章　離散時間ロジットモデル 第16章　マルチレベル分析 第17章　パネルデータのマルチレベル分析 第18章　多変量解析の結果のまとめ方と留意点 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。 SPSSシンタックスを用いたデータ処理の手順がよくわかる!! 　本書は、統計ソフトウェアSPSSを用いてデータの計量分析を基礎から学ぶためのものです。初学者がデータ入力から分析、結果の見方、発表までを一冊で学べるものとし、初学者がつまずきやすい点についてもあらかじめ明示します。また、実際の分析の際にはクリックだけで行うよりも、シンタックスを利用した方が効率的、かつ容易であることがしばしばあるので、SPSSの基本操作と併せてSPSSシンタックスを用いたデータ処理の手順も解説します。 主要目次 はじめに 第1部　準備編 第1章　統計分析にあたって 第2章　SPSSの基本操作 第3章　変数の作成と加工 第4章　データの加工と応用 第2部　分析編 第5章　変数の特徴を知る：度数分布と記述統計 第6章　グループ間で平均値を比較する：平均値の差の検定 第7章　質的変数間の関連を調べる：クロス集計表 第8章　量的変数間の関連を調べる：相関係数と偏相関係数 第9章　複数の変数を重み付けして合成する：主成分分析 第10章　複数の変数の共通因子を探る：因子分析 第11章　量的変数に対する要因の影響力を調べる：重回帰分析 第12章　質的変数に対する要因の影響力を調べる：ロジスティック回帰分析 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。 SPSSでの多変量解析手法と操作をマスター SPSSはSPSS社が開発・販売している統計ソフトで国内シェアはNo.1となる。本書はSPSSを使った多変量解析の入門書である。SPSSの操作テクニックはもちろんのこと、実務で必要な統計分析の方法もわかりやすく解説した。 はじめに 第1章　統計分析の目的とは 第2章　SPSS の基本操作 第3章　統計分析の基礎 第4章　クロス集計、独立性の検定 第5章　平均値の差の検定と分散分析 第6章　単回帰分析 第7章　相関と偏相関 第8章　重回帰分析 第9章　ダミー変数と回帰診断 第10章　パス解析 第11章　変数の合成と主成分分析 第12章　因子分析 第13章　クラスター分析 第14章　ログリニア分析 第15章　論文作成法：統計分析の利用法とは 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。 SPSSではじめてノンパラメトリック検定を解説した本!! SPSSは、IBM社が開発・販売している国内シェアNo.1の統計ソフトです。 ノンパラメトリック(non-parametric) 検定はどのような母集団分布からのデータであっても適用可能なため、異常値が含まれているような場合でも正しい検定を与えることができる、頑健（robust）な検定とも言えます。 本書は、ノンパラメトリック検定に特化したもので、例題形式でIBM SPSSを使って問題を解きながら解説していきます。特に正確確率検定、データ数の決め方について解説した書籍は現時点ではありません。IBM　SPSSはバージョン22で解説しています。 第1章　仮説検定の概要 第2章　ノンパラメトリック検定の概要 第3章　二項検定 第4章　適合度検定 第5章　独立サンプルの比較 第6章　対応サンプルの比較 第7章　関係性の検定 付録 付録1 正確確率検定 付録2 サンプルサイズの決定 付録3 分割表を巡る連関の測度

【仕事も趣味も、タスクも日誌も。あらゆる情報をつなげて整理しよう】 ノートやメモを作成・管理するためのさまざまなツールがあふれるなか、昨今とくに注目を集めているのが、ノート間の「つながり」に着目したObsidianというツールです。本書ではObsidianの基本的な使い方と考え方、さらにはさまざまなプラグインを取り入れた活用のアイデアを紹介していきます。仕事も趣味も、タスクも日誌も……あらゆる情報をつなげ、あなた専用の「もうひとつの脳」を育てましょう！ ■こんな方におすすめ -Markdown形式でメモを取りたい、情報を整理したいITエンジニア -ノート術に興味があるビジネスパーソン -覚えることの多い医療系や法学系などの学生 ■目次 第1章：情報をつなげればノートは育つ 　　1.1：ノートアプリに最低限求められること 　　1.2：よく使われる「ノートアプリ」の機能たち 　　1.3：けれど「フォルダで分類」は難しい！ 　　1.4：ノートをつなげて管理しよう 第2章：Obsidianをはじめよう 　　2.1：Obsidianの特徴 　　2.2：Obsidianの基本操作 　　2.3：Obsidianのプラグインとカスタマイズ 　　2.4：複数デバイスでの同期 第3章：Obsidianを習慣化しよう 　　3.1：デイリーノートで作る気軽な日誌 　　3.2：仕事の情報はすべてObsidianへ！ 　　3.3：趣味の本や映画もObsidianで整理 第4章：Obsidianでタスクも管理しよう 　　4.1：タスク管理の考え方 　　4.2：タスクとカレンダーをつなげる 　　4.3：タスクとノートをつなげる 　　4.4：タスクとプロジェクトをつなげる 第5章：あらゆるものをつなげて新しいアイデアを発想しよう 　　5.1：思考をつなげるノート作成の考え方 　　5.2：Obsidianでノート間のつながりを見る 　　5.3：視点を変えて、つながったデータを可視化する 第6章：データベースで細かな情報まで自在に管理しよう 　　6.1：データベースとしてノートをつなげる 　　6.2：データベースとして活用する 付録：Markdownリファレンス ■著者プロフィール 増井敏克：増井技術士事務所代表。技術士(情報工学部門)。情報処理技術者試験にも多数合格。ビジネス数学検定1級。「ビジネス」×「数学」×「IT」を組み合わせ、コンピュータを「正しく」「効率よく」使うためのスキルアップ支援や、各種ソフトウェアの開発を行っている。著書に『基礎からのプログラミングリテラシー』『基礎からのWeb開発リテラシー』(技術評論社)、『「技術書」の読書術』『プログラマ脳を鍛える数学パズル』『図解まるわかり データサイエンスのしくみ』(翔泳社)、『プログラミング言語図鑑』(ソシム)、『RとPythonで学ぶ統計学入門』(オーム社)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。 【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。

※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。 「p値が0.05より大きい」「サンプルが少ない」「外れ値がある」等、統計解析に関するその悩み、専門家に相談してみませんか？11の相談事例を通じて、数式を学ぶより大切な統計学的な考え方が身につきます。 【本書で取り扱う内容】 相談1　10サンプルしかありません。良い結果が出るでしょうか？ 相談2　どの検定を使ったらよいかわかりません 相談3　1サンプルだけ大きく外れた値が出てきました 相談4　p値が0.05より大きかったです。失敗でしょうか？ 相談5　実験データにたくさん欠測がありました 相談6　データをExcelでまとめていたら、間違えて値を上書きしてしまいました 相談7　平均値の群比較は、ヒストグラムと折れ線グラフとどっちがよいでしょうか？ 相談8　本当に変数変換した方がよいのでしょうか？ 相談9　相関係数はピアソンとスピアマンのどっちを使えばよいのでしょうか？ 相談10　サンプルサイズ設計できるソフトウエアを教えてください 相談11　解析方法は先輩の真似をしていればよいといわれました

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。

※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。

※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。 QC検定3級《合格》に向けて、この1冊で対策は万全！ 　本書は、品質管理検定（QC検定）3級で合格するための試験対策書です。試験問題の徹底した分析に基づき、頻出項目を重点的に扱い、無理なく無駄なく対策できます。 　各章は、重要事項の解説、理解度確認（正誤問題）、練習問題で構成します。重要事項の解説は、編者主催によるQC検定3級対策セミナーの講義実績を踏まえたわかりやすい図解で、スムーズに理解が進みます。解説を読んだら正誤問題で理解度を確認し、試験本番と同形式の練習問題で実践的な対策を行うことで、合格に向けて着実にステップアップできます。 　各問題は詳しい解答解説付。「品質管理の手法分野」では、式計算が苦手な方でも理解できるよう、解法を丁寧に扱いました。 　さらに、試験直前に行う復習方法や本番で合格点を獲得するための作戦など、直前対策のコンテンツも充実させました。 はじめに 目次 試験問題を知る、合格基準を知る 本書の使い方 1章　データの収集 2章　QC七つ道具(1) 3章　QC七つ道具(2) 4章　新QC七つ道具 5章　管理図 6章　工程能力指数，相関分析 7章　統計的方法の基礎 8章　品質管理が必要な理由 9章　品質管理の「品質」とは 10章　品質管理の「管理」とは 11章　設計段階からの品質保証 12章　プロセス保証(1) 13章　プロセス保証(2) 14章　日常管理と方針管理 15章　直前対策 索引 引用・参考文献等

「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。

現代においては、統計学的センスを必要とする機会が多くなっています。本書は、ユーモアがにじむ文体と身近な例で、楽しみながら統計学が学べます。統計学的センスを身に付けたい人の必須の入門書です。●目次●グラフは語る／統計とは「平均」の学である／２次元の統計データ／「確率」というモノサシの使い方／「確率変数」とは何か／確率分布のいろいろ／統計的推定の考え方／検定の考え方／情報量基準のはなし／モデル選択の実際　1997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。 一般的に調査・観測データには欠測が生じることが多く、適切な欠測データの処理をしなければ、解析結果に偏りが生じることがある。多重代入法は、尤度解析法と並んで最も汎用的な欠測データ解析法であるが、これまでの書籍では理論的な解説が主で、実際の応用事例や具体的な手順の記述が少なかった。そのため、実証分析を行う社会科学者や実務者が多重代入法を実際に活用することにはハードルがあった。 本書は、ワンポイントとして代入法を中心に解説している。平均値のt検定、重回帰分析、ロジスティック回帰分析、時系列分析、パネルデータ分析といった社会科学において頻繁に使用される分析手法に関して、データに欠測が生じている場合に、多重代入法を用いてどのように欠測データを処理していけばよいかを具体的に示している。 事例で扱ったデータとRコードが掲載されているので、読者は本書に示された手順を再現しながら、欠測データの解析法を学んでいくことができる。主に、ウェブ上で入手可能な実データで解説しているので、実践的な技能が身につく。本書は、座学として単に読むだけでなく、ぜひコンピュータ上で実際に処理を体験して欲しい。それが、欠測データの解析法を理解し、修得する近道である。

※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。 ロングセラー『1冊でしっかりわかる本シリーズ』に、待望の『高校の数学II・B版(新課程対応)』が登場! 高校の数学II・Bを短時間で予習・復習! 基礎から学び直したい社会人にも大人気です。 ●2022年度以降に高校に入学した生徒さんへ 最少の時間で最大限に理解できるように、『数学II・B』の大切なことを1冊に凝縮しました。順番に読むだけでスッキリ理解できるつくりになっています。また、ミスを減らす方法や、学校では教えてもらえない解きかたのコツを満載。知っているだけでまわりの人と差がつきます。 新課程で新しく加わった「仮説検定」についてもしっかり解説しています。 ●旧課程対応の大学受験予定の生徒で、ベクトル以外の数学II・Bを学びたい方へ 本書は新課程対応のため、ベクトルは収録していませんが、新旧共通の内容である『式と証明』『複素数と方程式』『図形と方程式』『三角関数』『指数関数と対数関数』『微分』『積分』『数列』『確率分布と統計的な推測』について、しっかりカバーしています。 そのため、旧課程対応の大学受験予定の生徒にとっても、十分役に立つ内容です。 ●学び直しや頭の体操をしたい大人の方へ つまずきやすいポイントや、覚えづらい公式を理解できるよう、ていねいに解説しました。新課程で内容が充実した『確率分布と統計的な推測』も、用語の意味からしっかり理解できます。 本書の7つの強み その1 各項目に「コレで完璧! ポイント」を掲載! その2 「ココが大切!」に各項目の要点をギュッとひとまとめ! その3 高校の数学II・Bの全内容が短時間で「しっかり」わかる! その4 「学ぶ順序」と「ていねいな解説」へのこだわり! その5 用語の理解を深めるために、巻末に「意味つき索引」も! その6 範囲とレベルは高校の教科書と同じ! 新学習指導要領にも対応! その7 高校生から大人まで一生使える1冊!

※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。 地域集団の健康における研究と実践を学ぶ。各種統計データを更新。管理栄養士国家試験出題基準、モデル・コア・カリキュラム対応。日本栄養士会が示した「人材育成ガイド 公衆栄養分野における人材育成の考え方」の方向性も加味． 【目次】 1. 公衆栄養学の概念 1.1人間集団を対象とする栄養学 1.2 疾病予防のための栄養学 1.3 超高齢社会と健康・栄養問題 1.4 わが国の食料需給 1.5 食環境の変化 1.6 保健・医療・福祉・介護システムと公衆栄養 2. 公衆栄養の歴史 2.1 諸外国の歴史 2.2 日本の歴史 3. 食生活と栄養問題の変遷と現状 3.1 食生活の変遷 3.2 エネルギーと栄養素摂取量の変遷 3.3 国民健康・栄養調査の結果の概要 3.4 諸外国の健康・栄養問題の現状と課題 4. わが国の栄養問題の現状と課題 4.1 食生活と循環器疾患 4.2 食生活とがん 4.3 食生活と貧血・骨粗鬆症 4.4 食生活とアレルギー 5. 栄養政策 5.1 中央行政と地方行政 5.2 栄養関係法規 5.3 管理栄養士・栄養士制度と職業倫理 5.4 健康増進法に基づく事業 5.5 健康日本21（第二次） 5.6 食生活指針 5.7 健康づくりのための身体活動指針 5.8 健康づくりのための休養指針 5.9 健康づくりのための睡眠指針 5.10 食事バランスガイド 5.11 諸外国の健康・栄養政策 6. 栄養疫学 6.1 栄養疫学の概要 6.2 曝露情報としての食事摂取量 6.3 食事摂取量の測定方法 6.4 総エネルギー摂取量が栄養素摂取量に及ぼす影響 6.5 疫学の指標と研究デザイン 6.6 疫学の方法 7. 公衆栄養活動に必要な統計学 7.1 管理栄養士・栄養士と統計学 7.2 データ解析の基本 7.3 統計的検定の基本 7.4 検定の選択方法 7.5 統計の実際 8. 地域栄養マネジメント 8.1 公衆栄養マネジメント 8.2 公衆栄養アセスメント 8.3 公衆栄養プログラムの目標設定 8.4 公衆栄養プログラム計画 8.5 公衆栄養プログラムの実施 8.6 公衆栄養プログラムの評価 9. 公衆栄養プログラムの展開 9.1 都道府県，保健所設置市および特別区，市町村における行政栄養士の役割 9.2 公衆栄養プログラムの展開例 付録1　保健統計 付録2　栄養関係法規 付録3　西暦・元号対照表 ※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。 公認心理師課程の科目「心理学統計法」向けの教科書。 ・豊富な図解とイラストで、初学者でも基礎からよくわかる ・練習問題も豊富に掲載 ・覚えにくい専門用語は「重要word」としてしっかりフォロー ・国家試験の出題基準（ブループリント）をおさえつつ、「楽しく・興味深く学ぶことができる」にこだわったつくり 〈　目　次　〉 第1章　1変数の要約記述 第2章　2変数関係の要約記述 第3章　回帰 第4章　確率 第5章　推測統計 第6章　統計的仮説検定 第7章　平均値の検定1（t検定） 第8章　平均値の検定2（分散分析） 第9章　順位の検定 第10章　度数・比率の検定 第11章　より高度な記述・推測の手法 ※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。 G検定を知り尽くした講師が、「出るトコ＆重要なポイント」を丁寧に徹底解説します。 本編300問と模擬試験192問という類をみない問題の数、問題や解説の質の高さ、出題範囲に対する網羅性、 そして受験者目線での様々な学習サポートが仕込まれている、G検定合格のための最強の問題集です。 本書は読者に「理解」を届けることを目指しています。各分野の知識を体系的に、まるで読者に語りかけるような口調で解説することを心掛けています。 （1）問題・解説は妥協しない質と量 ・G検定を分析し尽くした講師が作問したオリジナルの良質問題 ・問題形式と難易度が本番試験に極めて近く、最新の出題傾向を的確に反映 ・豊富な解説が驚くほどわかりやすく、覚えやすい ・［特別付録］模擬試験192問＋解説で試験直前の実力診断と本番さながらにシュミレーション （2）難関分野もどこよりも充実！ ・法律・倫理・社会問題の分野は、近年出題の割合と難易度が共に上昇し、受験者の多くが苦手意識を持ちます。この分野をいかに対策するかで、合否の決め手となりえます。 本書の法律・倫理関連コンテンツは世の中にあるすべてのG検定の書籍野中でも最も充実した内容です。 ・演習量がどうしても不足しやすい数理・統計学の分野も、豊富な問題で対策バッチリ （3）試験1分前まで！　知識を整理 ・章末の暗記ページ：演習後に整理することで、知識の定着をサポート ※カバー画像が異なる場合があります。

※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。 SAS社のソフトウェア、SAS Enterprise Guideを解説したシリーズのアンケート解析編!! 　SAS社が開発・販売するSAS Baseに含まれているEnterprise Guide（EG）の操作解説書のシリーズ「SAS Enterprise Guide」の『アンケート解析編』です。 　本編では、アンケートの考え方、回答方法、データの型、データ入力をていねいに解説しています。統計の基礎である要約統計量をはじめ、アンケートに必要な複数回答集計、クロス集計、ノンパラメトリック検定なども触れています。 目次 著者のことば 第1章　アンケートの考え方とデータ入力 1.1 ● アンケートについて考える 1.2 ● 本書でのアンケート例 1.3 ● EGへのデータ入力 第2章　基本統計量（度数集計と要約統計量） 2.1 ● 度数集計 2.2 ● 要約統計量 第3章　クロス集計とχ2乗検定 3.1 ● クロス集計表（分割表）の作成 3.2 ● 分割表から行う検定 3.3 ● EGで行う分割表分析とχ 2 乗検定 3.4 ● 分割表とχ2乗検定の結果出力 3.5 ● 順序尺度の分割表の検定 第4章　2 群の平均値の差の検定（t検定） 4.1 ● 平均値の差を比べてみる 4.2 ● t検定について 4.3 ● EGで行うt 検定 4.4 ● t検定の結果出力 第5章　3群以上の差の検定（分散分析） 5.1 ● 3群の差を比べてみる 5.2 ● 分散分析と多重比較について 5.3 ● EGで行う分散分析 5.4 ● 分散分析の出力 第6章　順序データなどのノンパラメトリック検定 6.1 ● ノンパラメトリック検定とは 6.2 ● EGで行う正規性の検定と結果出力 6.3 ● EGで行うノンパラメトリック検定 6.4 ● ノンパラメトリック検定の結果出力 6.5 ● 順序尺度に対するノンパラメトリック検定 第7章　相関分析 7.1 ● 相関係数について 7.2 ● 相関の種類 7.3 ● EGで行う相関分析　Pearsonの積率相関 7.4 ● 相関分析の出力 7.5 ● EGで行う順位相関 7.6 ● 順位相関の出力 第8章　複数回答の集計・分析とダミーデータ 8.1 ● 複数回答データの度数集計 8.2 ● EGで行う複数回答データの検定 8.3 ● 複数回答データと相関係数 8.4 ● 名義変数とダミーデータ 第9章　EGのグラフ作成 9.1 ● グラフ作成の基本的な考え方 9.2 ● 分析メニューからのグラフ作成 9.3 ● グラフメニューからのグラフ作成 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。 SAS社のソフトウェアであるSAS Enterprise Guideを解説したシリーズ、品質管理編登場!! 　本書はSAS が開発・販売しているSAS Baseに含まれているEG（Enterprise Guide）の操作解説書のシリーズで統計学における基礎事項から応用までを扱います。 製造業にかかわる研究者・技術者および大学生を対象に、品質データの管理に必要な統計学的手法をSAS EGを通じてわかりやすく解説します。 主要目次 第1章　品質管理と基本統計 第2章　散布図と相関係数 第3章　工程能力分析・ヒストグラムと工程能力指数 第4章　管理図 第5章　パレート図 第6章　グラフ 第7章　マトリックスデータ解析法 第8章　統計的仮説検定 第9章　線形回帰分析

※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。 SAS社のソフトウェアであるSAS Enterprise Guideを解説したシリーズ、保健・看護統計編登場!! 本書はSAS が開発・販売しているSAS Baseに含まれているEG（Enterprise Guide）の操作解説書のシリーズで統計学における基礎事項から応用までを扱います。 　保健・看護分野でよく利用されている統計解析手法の方法や結果の見方について説明します。EGは、メニュー画面から分析名をクリックし、変数や出力を指定するだけで統計解析ができます。保健・看護に関する分析も、各種そろっています。本書では、各手法についてEGの操作方法だけでなく、必要となるデータ整理方法や出力の意味なども解説していきます。 　分析で使用するデータの種類と、保健・看護の分野でよく使われる統計解析手法について説明します。 主要目次 第1章　データ解析の基本 第2章　クロス集計と検定 第3章　量的データの検定 第4章　相関分析と回帰分析 第5章　主成分分析と因子分析 第6章　判別分析とロジスティック回帰分析 第7章　生存時間分析 第8章　リスク比とオッズ比 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。 統計解析の定番ソフト「R」が、EZR（Easy R）で手軽に使いこなせる！ 本書は、統計解析の定番ソフト「R」がGUIで使いこなせる「EZR（Easy R）」を活用して、初心者でも手軽に統計解析ができる方法を解説する入門書です。 EZRを使えば、コンソール入力を行わなくても、マウスでサクサク解析を進めることができます。しかも、EZRの開発者である著者が専門とする医療分野を中心に、統計解析の現場で活用されている本格的なパッケージなので、安心して使うことができます。 本書では、多くの方に親しみやすいテーマを扱いながら、日常生活から実務まで役立つ統計解析の基本的な考え方をやさしく解説するとともに、サンプルデータを用いたわかりやすい事例をとおして、EZRを操作しながら統計解析手法の基本を押さえることができます。 EZRと本書で、サラっとカンタンに、統計解析を始めましょう！ プロローグ　雨の文化祭と統計学 第1章　結婚するならスポーツ選手？　～平均値と中央値～ 第2章　テストの偏差値で一喜一憂　～分散と標準偏差～ 第3章　引越し先の家賃は高い？　～ｔ検定、相関、回帰分析～ 第4章　新製品でアンケート調査　～比率の検定と多変量解析～ 第5章　SNS？　友人の紹介？　長続きするのはどんなカップル？　～生存解析～ 付録

※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。 選挙報道で、開票が進んでいないうちから当選確実が出るのはなぜでしょうか。これは統計学の“推定”という手法を用いた結果です。また、農業分野での品種改良や肥料の開発、医療分野での治療法の改良や新薬開発という、対照実験から有効な条件を追究していく現場では“検定”と呼ばれる手法が使われています。いずれも一部のデータから、全体のデータの成り立ちを予想する統計学です。本書では、この“統計学の真髄”ともいえる部分を、数学に自信のない人でも算数だけで確実に理解できるよう丁寧に解説していきます。

※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。 もう統計学は怖くない！ 数学が苦手な人でも理解できる統計学の入門書！ 本書は「統計学が必要だけど数学は苦手、だから統計学は敷居が高い」感じる人に向けた書籍です。 まず「数学準備編」で、数学が苦手な読者でも興味がわくような題材と数学を絡めることで、飽きが来ないように統計学に必要な数学の準備を行います． 数学の基礎が身に付いたら、次は「統計学基礎編」で統計学の基礎中の基礎である基本統計へと進み、さらに「統計学発展編」で実際に分析することができるようになる回帰分析や多変量解析が扱えるまで段階的に説明していきます． この三段階を踏むことで、挫折することなく自然と実務に役立つ統計学の知識が身に付く書籍となっています。 第１部　数学準備編 　第１章　数学は「ウノ」ではなく「ページワン」だ 　第２章　「実現できない公約はいたしません」という政治家 　第３章　ギリシャ文字はかっこいい 　第４章　足し算→掛け算→累乗と広がる計算 　第５章　関数と式 　第６章　単位から微分へ，合計から積分へ 第２部　統計学基礎編 　第７章　データの分布，平均と分散 　第８章　相関関係，回帰，決定係数 　第９章　確率 　第10章　確率変数と確率分布モデル 第３部　統計学発展編 　第11章　統計的推測と大数の法則 　第12章　区間推定と検定 　第13章　連続型確率分布と中心極限定理の意味 　第14章　標本平均の分散：なぜ「標本サイズ分の一」になるのか

※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。 本書は、2011年7月刊行の『看護・リハビリ・福祉のための統計学』の訂版新版である。看護・リハビリ・福祉のみならず、広く医学、薬学、あるいは放射線技師や衛生検査技師などコメディカル分野の方々のための医療統計学のテキストとして執筆された。 　難しい数式を使うことなく、基本的なExcelの知識さえあれば、演習用ソフト・データを操作するだけで検定や推定などの統計処理が学習できる。 　よりバランスが取れたテキストとするため、旧版の内容に新たな節を立て、寿命データの表現について解説を加えた。また、「第6章　平均の比較」の内容をより分かりやすくするため、正規性の検定、分散比の検定などの解説は割愛した。

マーケターが喉から手が出るほど欲しかった裏ワザが満載の一冊！ 現代のマーケティングには顧客視点、つまり顧客の心理と行動を知る必要があり、そのためには「心理学」と「統計分析」が必要です。しかし駆使できるマーケターはほとんどいないのが現状です。そこで本書では、認定心理士の私がマーケティング業務に心理学と統計分析をいかに応用したかを明らかにし、読者が心理学と統計分析のスキルを身につけることを目的としています。 「心理学」は、９つの心理セオリーの基礎からはじまり、その応用方法について述べています。例えば、行列ができる店や人気マンガの大ヒットの秘密について、心理セオリーで解いています。事例分析だけでなく、学びを深めるためのワークも掲載していますので、ぜひチャレンジしてください。 次に「統計分析」ですが、顧客の行動分析を行うためには統計分析が武器となります。ABテスト検定、売上げ分析、顧客満足分析、広告効果測定などについて、文系のマーケターでも分析できるエクセルを使った統計分析法を紹介。サンプルデータも提供（購入者特典）しますので、すぐに統計分析を体験することができます。 本書はマーケティング担当者・責任者、広告代理店やマーケティング会社などのクリエーター、営業マンのためのものです。本書に書かれていることを身につけることにより、これらの課題が解決されていくでしょう！

※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。 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。

※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。 知識ゼロからはじめるデータサイエンス。豊富な図や演習で、理解が深まり、個々の問題に適用するための基礎を身につけることができる。統計検定2級，3級受験者にも好適。実践志向のやさしい統計本。 ※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。 高性能な無料統計ソフトJASPを使ってみよう！ 理論のポイントをおさえながら、操作手順を豊富なカラー画像で詳しく解説。 統計の基礎が身につき、初心者でもサクサク解析できる！ 授業・研究・仕事に使える解析ができる、結果の書き方もわかる！ JASPは日本語での使用も可能になったので、英語が苦手な人も大丈夫！ 【本書はこんな人におすすめ】 ●統計をゼロから学びたい ●授業や研究、仕事で解析が必要だけど、何をしたらいいかわからない ●プログラミングや英語が苦手 【目次】 第1章　JASPのインストール 第2章　データの種類（尺度水準） 第3章　記述統計 第4章　統計的仮説検定 第5章　t検定 第6章　一元配置分散分析 第7章　二元配置分散分析 第8章　ノンパラメトリック検定 第9章　無相関検定 第10章　単回帰分析 第11章　重回帰分析 第12章　因子分析 第13章　カイ2乗検定 ※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。 よくある事例と身近なExcelで幅広い統計知識が身につく！ 情報があふれる現代社会においては、信用していいのか分からない情報も増えています。私たちが正しい判断を行うために、データを分析する力が重要性を増しています。 この本は、Excelを使ってデータを分析するための記述統計や推測統計、統計的検定の手法を解説しています。身近な事例を話のマクラに、Excelで手を動かしながら分析方法を見ていくので、それぞれの手法をしっかりと身につけられます。また、単にやり方の説明にとどまらず、「なぜそんな計算をするのか」といったことも詳しく説明しているので、より深い理解が得られます。 データを分析する力を養うきっかけとして、本書をお役立ていただければ幸いです。

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。

心理学全体を俯瞰できる入門書。各論科目のダイジェストを豊富なカラーイラストと写真を交えて紹介します。ステップアップ形式の解説なので、基礎から着実に学ぶことができます。最初の一冊として初学者におすすめです!※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。

本書では、文系の方でも統計学がどう役立つのかがわかるように、実践編を充実!!　統計学の活用方法がわかる上に、分析方法を図解で丁寧に解説します。Excelを使って簡単にデータ解析が可能に! 【目次】 Chapter0　〔序章〕ツールとしての統計学[統計学の必要性] Chapter1　〔基礎編〕資料の整理法[データ活用の基礎知識] Chapter2　〔基礎編〕確率・母集団・標本[統計学の基本] Chapter3　〔基礎編〕推定・検定の考え方[推定・検定の基本] Chapter4　〔基礎編〕回帰分析・分散分析・ベイズ統計学[重要な統計解析] Chapter5　〔発展・応用編〕資料の活用[データ分析の応用例] Chapter6　〔発展・応用編〕確率・母集団・標本の活用[基本知識の応用例] Chapter7　〔発展・応用編〕推定・検定の活用[推定・検定の応用例] Chapter8　〔発展・応用編〕回帰分析・分散分析・ベイズ統計学の活用[重要な統計解析の応用例]

※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。 実験計画法は、効率的なデータの採取方法を計画し、適切な解析結果を与えることを目的とする統計的手法です。製品開発や研究分野で広く使われています。本書は、実験計画法の基礎になる統計の知識から、検定・推定の考え方など、効率的なデータの作成と解析手法をわかりやすく丁寧に解説した入門書です。特別なプログラミングの知識は必要ありません。Excelを電卓代わりに使って手軽に解析する方法を紹介します。Excel2019完全対応。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、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。 AI・機械学習エンジニアやデータサイエンティストにも必須の技能、統計学を身につけよう! 本書では、統計の概念や応用分野の紹介から、記述統計、統計の基礎となる確率の考え方、推測統計、相関、検定と、統計学の基礎としてとりあえず知っておくべき考え方について、ひととおり網羅して解説しています。統計学を確実に基礎から学べます。 豊富な図解を掲載し、イメージで統計を理解できるようにしています。 複雑な数式はなるべく避けて解説しています。 やむなく数式を用いた箇所も、可能な限り平易に説明しています。 特に検定の解説では、数式による原理的な説明を極力排除しました。 複雑な計算は、表計算ソフトや統計処理パッケージを使ってコンピュータで深堀りする方針で解説しています。 初心者にも楽しく学べる入門書です。

【この商品は「完全独習 統計学入門（電子版）」(小島寛之著）と、週刊ダイヤモンド 特集BOOKS（Vol.11）「最強の学問『統計学』」の2冊がセットとなったものです。それぞれ、単品でも販売しています。詳しくは『ダイヤモンド社　統計学』で検索ください】 (第1巻「完全独習 統計学入門」) 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（Σ）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。 (第2巻　週刊ダイヤモンド 特集BOOKS（Vol.11）「最強の学問『統計学』」) 大量のデータが溢れる現代社会では、 さまざまな事象を数字で捉え、本質を導き出す統計学という手法、 あるいは統計的な思考法は、 あらゆる分野で使える汎用の武器であり、 すべてのビジネスマンにとって必須のスキルとなった。 しかし、統計学に数学的な理解は不可避で、 “文系人間”には敷居が高い。 食わず嫌いを克服し、書店で統計学の“入門書”を手に取ったものの、 その難解さに匙を投げた人も多いはずだ。 そこで、数字が苦手な文系ビジネスマンでもわかる、統計分析の基本中の基本や、 上司や取引先に「イエス」と言わせる数字やグラフの扱い方などのほか、 ライトノベル風のストーリー仕立て（その名も「俗説バスター・統山計子」）で、 インチキ統計やニセ科学にだまされないための統計的思考の鍛え方などの記事も用意。 ＊第2巻は「週刊ダイヤモンド」（2013年3月30日号）の第1特集を電子化したものです。

※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。 ※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。 統計学の基礎を51の手法で学ぶ!! 　統計学は、理論を深く学ぼうとすると数式の壁にぶつかります。しかし実際にデータ分析をするには分析手法とExcelを使えば十分使いこなすことができます。 　本書は分析手法を51に絞ってイラストと例題でわかりやすく解説します。 まえがき Chapter 01　代表値 Chapter 02　散布度 Chapter 03　相関分析　 Chapter 04　CS分析　 Chapter 06　母集団と標準誤差 Chapter 07　統計的推定　 Chapter 08　統計的検定 Chapter 09　平均値に関する検定 Chapter 10　割合に関する検定 Chapter 11　相関に関する検定　 Chapter 12　重回帰分析 付録　統計手法　Excel 関数一覧表 索引

システムトレードで最も重要なのは、 「これまでの実績」ではない。 「これからの実力」を見極め、 “常勝チームの監督”になることだ。 システムトレードとは「売買ルールを決めて、それに従い、機械的にトレードをすること」。実際の相場を見ながら臨機応変に判断するのではなく、あらかじめ決めておいた条件がそろったら自動的に注文する手法である。 この手法であれば、注文に迷うことはない。また、コンピュータにプログラムをすれば、FX（外国為替証拠金取引）や株式、先物、CFD（差金決済取引）など多様な市場で、24時間全自動売買を実践することも可能だ。最近では、個人でも本格的な売買プログラムを組んだり、専門会社が作成した自動売買システムを手軽に利用したりできる環境が整ってきた。 ただし、システムトレードで成功するために重要なのは、単純に過去に“実績”のあるシステムを作成したり、利用したりすることではない。なぜなら、売買ルールがたまたま当時の値動きに合っていただけかもしれないし、単にパラメータ（変数）を過去データにこじつけただけかもしれないからだ。 では、そうした偶然性を排して、システムの真の実力を評価するためにはどうしたらよいか。そこで役立つのが「確率統計の知識」である。 本書では、信頼区間、仮説検定、T検定、二項分布といった手法から、システムの本質的な「リスク」と「リターン（期待値）」を推定する方法について紹介している。 ただ、確率や統計というと難解なイメージがある。そこで本書では、すべてエクセルの計算式で表した。読者はここで紹介された式を利用することで複雑な計算が簡単にできるだろう。 また、選び抜かれたシステムの能力を自分の「資産運用」に最大限に発揮させるためには、効率的な資金配分が課題となってくる。いわゆる「システムポートフォリオ」の作成だ。 そこで本書では、エクセルで最適なポートフォリオを求める手順についても言及し、許容リスクのなかで最高のリターンを期待できる組み合わせを探っている。 本書を利用して売買システムを選ぶ目を養い、理想のポートフォリオを構築してほしい。

科学的なテクニカル分析こそが未来を保証する ひとつのリサーチ手法として、テクニカル分析には重大な欠陥がある。それは、規律のない手法であることに原因がある。テクニカル分析をトレーディングに使える有用な知識体系として確立させるためには、厳密な観察科学に進化させる必要がある。この20年にわたって、学術雑誌などに科学的厳密さと客観的率直さを兼ね備えたテクニカル分析手法に関する数々の論文が発表されてきた。本書はこれらの論文の流れをくむものである。本書は2部からなる。第1部では、科学的なテクニカル分析を学ぶうえでの基礎となる方法論、心理学、哲学、統計学について解説し、第2部では、このアプローチを実際に使って、S&P500に対する6402個の買い・売りバイナリールールを25年にわたるヒストリカルデータで検証する。 本書では、科学的手法と近年になって開発された統計的検定を、テクニカルトレーディングシグナルの真の有効性を調べることに適用する方法についても紹介する。伝統的なテクニカル分析とは違って、過去の収益性を定量化・検証できる客観的ルールにのみ限定するこの新しいタイプのテクニカル分析を、その道のプロであるデビッ ド・アロンソンが詳しく解説する。 この新しい手法は特にデータマイニングによって発見されたルールやシグナルのパフォーマンス評価に焦点を当てたものである。優れた洞察力と実践上のアドバイス満載の本書を通じて、読者はこの新しい手法の全貌を理解することができるはずだ。本書の実験結果は、データマイニング（多くのルールをバックテストしてそのなかからパフォーマンスが最高のルールを選び出すプロセス）が価値のあるルールやシグナルの発見に役立つ効果的な手順であることを示しているが、データマイニングによって発見されたルールやシグナルの過去のパフォーマンスは上方にかたよるという特徴を 持つため、将来の収益性について妥当な推論を導き出すためには新しい統計的検定が必要になる。本書ではそういった統計的検定のなかから2つを紹介する。そのうちのひとつは本書ではじめて公表されるものである。 テクニカル分析を使って今日の市場をしっかり見極めたいと思うのならば、まずは これまでテクニカル分析の世界を支配してきた主観的で自己解釈的な伝統的手法を捨て、科学的および統計学的に有効なアプローチを受け入れることである。客観的観察 と統計的推論に基づく科学的なテクニカル分析はあなたのトレーディングを成功へと導く新しいテクニカル分析手法である。

※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。 黒本で最先端の資格をいち早く取得しよう！ 2021年よりスタートしたデータサイエンティスト検定（通称DS検定）。その「リテラシーレベル」試験に対応した問題集です！ データサイエンティスト検定リテラシーレベル試験は、「データサイエンス力」「データエンジニア力」「ビジネス力」の3つのチカラに関する知識が問われます。それぞれの分野に対応した問題と詳しい解説をしっかり網羅しているので、バランス良く学習できます。 ◆最新の試験範囲を示した「スキルチェックリストver.4」に対応。 ◆テキスト不要！教科書並みの詳しい解説で、本書1冊で合格力アップ！ ◆本番の試験を模した巻末「総仕上げ問題」で、試験直前の追い込みもしっかりサポート！ ▼目次 第1章　データサイエンス力 —数理統計— 第2章　データサイエンス力 —機械学習— 第3章　データエンジニアリング力 —知識— 第4章　データエンジニアリング力 —SQL— 第5章　ビジネス力 —プロジェクト推進— 第6章　ビジネス力 —法律・倫理— 第7章　モデルカリキュラム 第8章　総仕上げ問題

※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。 デジタル時代に即した新資格試験 合格最短コースの公式問題集 　ビジネスパーソンに求められる「基本スキル」が大きく変化しようとしています。その背景にあるのは「デジタル技術」の進化、その本質は「データ化」です。データ化とは、コンピューターで処理したり分析したりできることを意味します。 　会社の業務がデータ化されるということは、業務が「データ処理」になり、業務上の判断は「データに基づいた分析」になります。そこで必要な知識は、学校教育の「数学」の分野に入るものです。例えば、データ分析の基本は確率統計で、線形代数や微分積分を駆使することで高度な分析が可能になります。これからのビジネスパーソンにとって、「数学」はより重要になるのです。 　ジャンルによってはやや高度な知識が必要ですが、学校教育の数学のすべてが必要になるわけではありません。求められるのは、ビジネスパーソンに求められるスキルを、学校教育の数学と結び付けて効率よく無駄なく学習できるように体系立てることです。それこそが『データサイエンス数学ストラテジスト』資格制度です。この資格試験は世界のトレンドを先取りしているだけでなく、ビジネスパーソンにとって実用度が高く仕事で使える内容になっています。 　資格試験には中級と上級があり、本書は上級の公式問題集です。掲載している問題数は80問で、それぞれの問題を解くための考え方を丁寧に解説しています。本書での学習が合格最短コースになります。

※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。 デジタル時代に即した新資格試験 合格最短コースの公式問題集 　ビジネスパーソンに求められる「基本スキル」が大きく変化しようとしています。その背景にあるのは「デジタル技術」の進化、その本質は「データ化」です。データ化とは、コンピューターで処理したり分析したりできることを意味します。 　会社の業務がデータ化されるということは、業務が「データ処理」になり、業務上の判断は「データに基づいた分析」になります。そのために必要な知識とは、学校教育でいえば「数学」の分野に入るものです。例えば、データを分析するには確率統計が基本で、線形代数や微分積分を駆使することで高度な分析が可能になります。これからのビジネスパーソンにとって、「数学」はより重要になるのです。 　ジャンルによってはやや高度な知識が必要ですが、学校教育の数学のすべてが必要になるわけではありません。求められるのは、ビジネスパーソンに求められるスキルを、学校教育の数学と結び付け、効率よく、無駄なく学習できるように体系立てることです。それこそが『データサイエンス数学ストラテジスト』資格制度です。世の中のトレンドを先取りしているだけでなく、ビジネスパーソンにとって実用度の高い試験内容になっています。 　資格試験には中級と上級があり、本書は中級の公式問題集です。掲載している問題数は60問で、それぞれの問題を解くための考え方を丁寧に解説しています。本書での学習が合格最短コースになります。

※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。 ※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。 「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」準拠テキスト データ活用社会を生きる学生・社会人に必須の【データ分析・解析の基本的な考え方と手法】をわかりやすく解説！ データサイエンスは、さまざまなデータを分析・解析し、そこから新しい知見や価値を生み出していく技術・手法です。統計学などの数学を基礎とし、必要に応じコンピュータを活用して、さまざまな分野の専門知識と融合しながら、データから新しい価値を生み出していくデータサイエンスは、いまや大学生・社会人にとって必須の教養といえます。 本書は、政府の「AI戦略2019」での議論を経て策定・公表された「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」に準拠した内容です。具体的な事例と分析手法を扱いながら、社会のさまざまな場面で必要とされるデータサイエンスの考え方を、関連する数学とともに丁寧に解説します。また、大学におけるリテラシーレベルの授業に続く、半期の授業に対応した構成としました。 【著者一覧】 第1章 　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第2章 　大川剛直　神戸大学大学院システム情報学研究科情報科学専攻 第3章 　藤井信忠　神戸大学大学院システム情報学研究科システム科学専攻 第4章 　青木　敏　神戸大学大学院理学研究科数学専攻 第5章 　光明　新　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第6章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第7章 　大森敏明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第8章 　為井智也　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第9章 　寺田　努　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第10章　熊本悦子　神戸大学情報基盤センター 第11章　高島遼一　神戸大学都市安全研究センター 第12章　村尾　元　神戸大学大学院国際文化学研究科 第13章　白石善明　神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻 第14章　小澤誠一　神戸大学数理・データサイエンスセンター 第15章　羽森茂之　神戸大学大学院経済学研究科 第1章　データサイエンスの考え方 1.1　データサイエンスとは 1.2　データサイエンスを学ぶ理由 1.3　データから価値を生み出すプロセス 第2章　アルゴリズムとデータ構造 2.1　はじめに 2.2　データサイエンスにおけるアルゴリズムとデータ構造 2.3　アルゴリズムの基礎 2.4　基本的なデータ構造 2.5　探索 2.6　ソーティング 第3章　システム最適化 3.1　最適化問題とは 3.2　線形計画問題 3.3　非線形計画問題 3.4　整数計画問題 第4章　統計的データ解析の考え方 4.1　標本調査 4.2　信頼区間と仮説検定 4.3　分布の近似と標準誤差 4.4　線形回帰モデル 4.5　非線形回帰モデル 第5章　教師なし学習 5.1　クラスタリング 5.2　高次元データの次元削減と可視化 第6章　教師あり学習 6.1　教師あり学習とは 6.2　学習モデルとトレーニング（パラメータ最適化） 6.3　データのセットの分割とテスト（モデルの評価） 6.4　実データへの適用例（回帰） 第7章　確率モデル・確率推論 7.1　はじめに 7.2　確率モデルとベイズの定理 7.3　確率推論 7.4　確率推論の応用 第8章　強化学習 8.1　強化学習とは 8.2　強化学習の理論 8.3　強化学習アルゴリズム 8.4　探索と利用のトレードオフと意思決定モデル 第9章　情報センシング 9.1　情報センシングとは 9.2　センサデータ処理 9.3　センシング応用 第10章　画像解析・深層学習 10.1　画像解析 10.2　デジタル画像の特徴とフィルタ処理 10.3　深層学習 第11章　時系列データ解析・音声解析 11.1　時系列データ解析 11.2　音声解析 第12章　テキスト解析 12.1　はじめに 12.2　テキストデータの収集 12.3　テキストクレンジング 12.4　トークン化 12.5　ベクトル化 12.6　探索的データ分析 12.7　テキスト分析 第13章　情報セキュリティ 13.1　情報資産と情報セキュリティ 13.2　情報セキュリティの基本：アクセス制御 13.3　情報セキュリティのCIA 第14章　プライバシー保護技術 14.1　データが価値を生む仕組みと提供リスク 14.2　匿名化によるプライバシー保護 14.3　差分プライバシーによるプライバシー保護 14.4　準同型暗号によるプライバシー保護 14.5　協調学習によるプライバシー保護 第15章　意思決定論 15.1　意思決定の基本的枠組み 15.2　相関関係と因果関係 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。 本書は「データ分析実務スキル検定（CBAS）」唯一の公式テキスト。試験範囲をすべてカバーし、模擬試験１回分を収録。プロジェクトマネジメント・統計・機械学習などの考え方、さらにはExcel・SQL・Python・Rの基本技術を解説しています。CBASは「データ分析を実務に活用するための最低限の知識と技能」を測るための検定です。試験問題は実際に想定できるケースに基づいており、実践力を判定できるという特徴があります。試験の内容を学習することで、データ分析における基礎的な力が自然と身につくようにデザインされています。

※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。 ［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。 「見ればわかる」統計学の実践書！ 楽しみながら実務に必要な統計学の知識が身につきます！ 本書は、「会社や大学で統計分析を行う必要があるが、何をどうすれば良いのかさっぱりわからない」、「基本的な入門書は読んだが、実際に使おうとなると、どの手法を選べば良いのかわからない」という方のために、基礎的から応用までまんべんなく解説した「図鑑」です。パラパラとめくって眺めるだけで、楽しく統計学の知識が身につきます。 主要目次 序章　統計学とは？ 第1章　記述統計学 第2章　確率分布 第3章　推測統計学 第4章　信頼区間の推定 第5章　仮設検定 第6章　分散分析と多重比較 第7章　ノンパラメトリック手法 第8章　実験計画法 第9章　回帰分析 第10章　多変量解析 第11章　ベイズ統計学とビッグデータ 付録Ａ　Ｒ（アール）のインストールと使い方 付録Ｂ　統計数値表（分布表）、直交表、ギリシャ文字

※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。 実は身近な統計学の理論が効率的に学べる 【本書の特徴】 ●さまざまな分野で登場する可能性の高い統計学の公式・定理を解説しています ●統計学を必要としている人が効率的に・要領よく学ぶことができます ●充実した索引を活用し、リファレンスとしても利用できます ●各項目に「難易度」「実用」「試験」それぞれの重要性を星5段階で示しています ●「Business」という項目で、その統計学の知識を利用した身近な例を紹介しています ●項目ごとに想定される読者の統計学のレベル・数式リテラシーに 　合わせて記述しているので、学習時間と内容にムダがありません。 現代において統計学の知識は、 あらゆる分野で必要不可欠なものになっています。 最近では理系・文系の垣根も崩れ、 「経営学」や「経済学」、「医学」など、さまざまな分野で 統計学の素養が求められています。 しかし統計手法を普段実務で使っている方でも、 どの手法を選んだらよいか迷ったり、 場面が異なると手順がわからなかったりと、 応用が利かないものになっているのではないでしょうか。 そして、いざ学ぼうと思っても、 統計学の参考書は厳密に解説し過ぎていて学習に時間がかかってしまったり、 個別の例に沿いすぎていて応用が利かなかったりします。 そのため本書では、統計学の知識を効率的に学びたい人のために、 重要な公式・定理などに絞って、その手法の理論や特徴を解説しています。 巻末にAppendixとして付けている統計学の数値表もご参照ください。 【こんな方におすすめ】 ・実務や試験で統計分析を行う方。 ・統計検定の受験を考えている方。 ・高校や大学で学んだ数学の知識を活用したいと考えている方。 （各節ごとのレベル感は、★で示しています） ※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。

※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

統計思考──それは、究極のビジネスツール。 多変量解析の理論や計算式を説明できなくてもいい。 数字とデータをいかに使い、そして発想するか。 ──ものの見方のバリエーションを増やすことは、モノゴトの本質をとらえるための近道です。 本書では、さまざまな仕事の場面における実践例、具体例をあげながら、 企業の活動やマーケティング戦略を導く手順に関して、 統計分析の手法をあてはめて考えてみます。 まずは統計の背景にある考え方やプロセスを理解することから始めてください。 そして、できる限りいろいろな場面で実際に応用してみてください。 ビジネスの現場では、そのときどきの、それぞれの立ち位置において最良の解が要求されますが、 統計的な考え方、ものの見方はそうした局面において役に立ちます。 さらに、何度もこうしたプロセスを繰り返していくなかで、 何気なく見過ごしていたり、見えているはずなのに気がついていなかったりしたことが、 ある日突然目の前にぱっと浮かび上がるときがあります。 そう、まさに「ひらめき」を獲得する瞬間です。 一人でも多くのビジネスパーソンに、この至福の瞬間を味わっていただきたいと思います── 【目次より抜粋】 ◆第1章:数字で考えることのおもしろさ ～仮説を検証し、気づきを導くための手順 ◆第2章:「同じもの」のなかに違いを見つけ出す ～視点を変えることでモノゴトの差異を発見する方法 ◆第3章:「違うもの」のなかに同じところを見つける ～見えない本質を浮き彫りにする方法 ◆第4章:「全体」から「小さい全体」をつくる ～母集団を正しく代表させる標本のつくり方 ◆第5章:「事実」は「真実」と一致するか ～観測されたデータを検定する方法 ◆第6章:「迷い」から抜け出すための手法 ～シンプルな意思決定モデルのつくり方 ◆第7章:数字に現れた現実にいかに対処するか ～数値化できない心のなかを数値化する方法 ◆第8章:自然公園がもたらす経済効果は? ～お金で買えないものに値段をつける方法 ◆第9章:統計的アプローチで発想するということ ～モノゴトの関係性を数字を使ってとらえる手順

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は統計モデルの発想、練り上げ、検証、改良にかかわる「統計モデリング」の過程を理解し、扱えるようになることを目的する。第1章では基礎論としてデータの関係を統計モデルの形で記述する方法を解説し、第2〜4章では時系列解析（過去と将来のデータの因果関係）、空間統計学（測定した位置とそれ以外の位置との関係性）、医療統計（診断における統計的検定の使い方）の分野における統計モデリングの具体例を詳述する。

ロジスティック回帰モデル、一般化線形モデル、混合分布モデルまで、この一冊で！ ・確率分布、推定、検定などの基本的な内容から、ロジスティック回帰モデル、一般化線形モデル、混合分布モデルまでを一冊で解説した、稀有の入門書 ・Rによるデータ分析例およびコードを多く掲載！ 【データサイエンス入門シリーズ】 第2期として、以下の2点を同時刊行! 『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之（著）竹村彰通（編） 『Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾（著）下平英寿（編） 第3期の刊行は2020年2月の予定(^o^)/ 【「巻頭言」より抜粋】 　文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。 　本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。 　データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。 ――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授) 【推薦の言葉】 データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。 ――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長) 国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。 ――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授) ※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。 親しみやすいイラストを使って統計とSASの基礎を学ぶ!! SAS(バージョン9.1.3)を用いた統計入門書でSASの使い方及び統計の基本を丁寧に解説する。SASは上級者が用いるものであるという認識がある。しかし、統計処理の基本はデータに含まれる情報を要約し、その解析結果を正しく理解・利用することであり、そのために有効なソフトとしてSASは適している。 この本では、親しみやすいイラストと解説文によって、SASと統計の基礎について学ぶことができる。 ※本書は、新興医学出版社の「月刊モダンフィジシャン」の雑誌連載「サルにもわかるSAS講座」に加筆・修正を加えて発行するものとなる。 ●第1部　SASとは● プロローグ ●第2部　SASによる統計入門● 第1章　SAS の導入とインストール 第2章　環境整備とはじめての解析 第3章　プログラムの流れと各ウィンドウの役割 第4章　DATA ステップの基礎 第5章　DATA ステップの応用 第6章　プロシジャ（PROCEDURE）に関する考察 第7章　基本統計量を求める 第8章　データを数えるということ（頻度集計） 第9章　検定の考え方（1） 第10章　検定の考え方（2） 第11章　ノンパラメトリックな検定 第12章　多群の比較（1） 第13章　多群の比較（2） 第14章　回帰と相関 ●第3部　医療における多変量解析● 第15章　医学における多変量解析（1） 第16章　医学における多変量解析（2） 第17章　SAS に関する考察と小技集

※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。 みんなこれで合格！日本語教育の定番書が新しくなった！ 日本語教育能力検定試験に多くの合格者を輩出している ヒューマンアカデミーの講師陣が、幅広い試験分野を1冊で 学習できるよう内容を厳選して、わかりやすく解説。 実力をチェックできる練習問題付き。試験II（聴解）対策用に 音声をダウンロードできたり、試験IIIの記述問題対策用に添削例や 模擬解答を入れるなど、独学でも合格する力が十分につきます。 【本書の特徴】 ・合格者続出の大人気講座が1冊で学習できる ・すばやく要点を確認できる「ここがポイント」 ・試験の押さえどころがよくわかる ・いつでも最新の統計資料 ・音声試験対策用に音声ダウンロードサービス付き 【こんな方にオススメ】 ・日本語教育能力検定試験に絶対合格したい人 ・日本語教育業界について広く知りたい人 ※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。

【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。 データサイエンス・AIを学ぶ前に読んでおきたい教科書 前版発行後のソフトウェア周りの進展にあわせて内容を見直すとともに今後重要度が増していくであろうデータサイエンス、AI寄りのテクニカルな内容を増強して改訂するものです。情報科学を扱ううえでの基本的なリテラシーやコンピュータサイエンスの基礎、Word、PowerPoint、Excelの操作の基本、Excelによる統計処理の基礎などを文理問わず学部学部生にわかりやすく解説する教科書です。 1章　情報社会とビジネス 　1.1　情報社会とは 　1.2　プライバシーと個人情報 　1.3　ユビキタス社会 　1.4　IoT 　1.5　Web2.0 　1.6　人工知能 　1.7　人工知能の応用 2章　コンピュータネットワーク 　2.1　コンピュータネットワークとは 　2.2　ネットワークの形態 　2.3　ネットワークの構成 　2.4　インターネット 　2.5　有線接続手段 　2.6　無線接続手段 　2.7　プロトコル 　2.8　ネットワークセキュリティ 　2.9　パーソナルセキュリティ 　2.10　暗号化 3章　コンピュータシステム（ハードウェア） 　3.1　コンピュータの歴史 　3.2　コンピュータの種類 　3.3　コンピュータの機能 　3.4　コンピュータの構成要素 　3.5　パソコンの内部構成 　3.6　記憶装置 　3.7　演算装置 4章　コンピュータの動作原理 　4.1　演算処理の原理 　4.2　論理素子の歴史 　4.3　論理素子の動作原理 　4.4　論理回路 　4.5　基　数 　4.6　2進数と10進数の変換 　4.7　桁数の多い足し算 　4.8　引き算 　4.9　掛け算・割り算 　4.10　数学関数 5章　情報量 　5.1　ディジタルとアナログ 　5.2　情報量 　5.3　情報量の単位 　5.4　英文字の情報量 　5.5　日本語の情報量 　5.6　文字コード 　5.7　音声の情報量 　5.8　静止画像の情報量 　5.9　動画像の情報量 　5.10　通信の情報量 　5.11　情報圧縮 　5.12　誤り検出・訂正 6章　ソフトウェア 　6.1　オペレーティングシステム（OS） 　　6.1.1　オペレーティングシステムとは 　　6.1.2　OSの種類 　　6.1.3　OSの機能 　6.2　プログラム 　　6.2.1　プログラミング言語とは 　　6.2.2　プログラムの内部動作 　　6.2.3　高級言語の基本処理 　6.3　データベース 　　6.3.1　データベース理論 　　6.3.2　データベースの表現法 　　6.3.3　関係的表現のデータ操作 7章　人工知能のアルゴリズム 　7.1　学　習 　7.2　教師あり学習の代表的な手法 　7.3　教師なし学習の代表的な手法 　7.4　深層学習 　7.5　手法の評価 8章　メディアリテラシー 　8.1　メディアの定義 　8.2　メディアリテラシーの必要性 　8.3　メール 　8.4　Twitter 　8.5　Facebook 　8.6　LINE 　8.7　Instagram 9章　ビジネス文書の基礎（Word） 　9.1　画面構成 　9.2　文書全体の設定 　9.3　文章の編集と保存/印刷 　9.4　表の作成 　9.5　オブジェクトの配置 10章　ビジネスプレゼンの基礎（Power Point） 　10.1　画面構成 　10.2　スライドのデザイン 　10.3　画面切り替え効果 　10.4　アニメーション 　10.5　リハーサル 　10.6　スライドショーの実行 11章　データ処理の実践 　11.1　Excel操作の基本 　11.2　グラフ作成 　　11.2.1　折れ線グラフ 　　11.2.2　複合グラフ 　11.3　数式の計算 　　11.3.1　複利計算 　　11.3.2　損益分岐点 　　11.3.3　共有地の悲劇 　11.4　帳票の作成 　　11.4.1　見積書 　　11.4.2　確定申告書 　11.5　データ集計 　　11.5.1　データの分類 　　11.5.2　フィルター 　　11.5.3　検索表 　　11.5.4　データベース関数 　　11.5.5　クロス集計 　11.6　統計処理 　　11.6.1　ヒストグラム 　　11.6.2　偏差値 　　11.6.3　相関分析 　　11.6.4　t検定 　　11.6.5　カイ2乗検定 索　　　引

基礎理論を飛ばさない！ 推定・検定から統計モデル・機械学習へ！ 本書は統計学の理論をゼロから学べる教科書です。 IoTやビッグデータの発展によりさまざまなデータが社会にあふれ、 全てのデータを確認するのは難しくなってきています。 多くのデータから価値があるデータを作成するには統計学の知識が必須です。 【本書のポイント】 本書は統計学をはじめて勉強するかたでも、 読み進めていけるように、以下の3点を重点的に解説しています。 ・データをどのように分析するのか ・なぜそのように分析するのが良いことなのか ・Pythonを使ってどのように分析するのか 【統計学を勉強するためのツールについて】 この書籍では、学習していく際のツールに、プログラミング言語のPythonを使用します。 PythonはExcelやRより自由度が高く、機械学習に多く利用されているので幅広い層から注目を集めています。 Pythonに馴染むことにより、機械学習を利用したデータ分析者になるための基礎的な技術も身に付けられます。 【本書の構成】 本書は全7部構成になっています。 それぞれの部で次のようなことを解説しています。 第1部では統計学の基本を解説しています。 第2部でPythonの基本やJupyter Notebookの使い方を説明します。 第3部でPythonを用いた統計分析の方法を学びます。 第4部からは統計モデルについて学んでいきます。 第5部では正規線形モデルを解説します。 第6部それを発展させた一般化線形モデルについて解説します。 第7部は、統計学から機械学習へのつながりを学びます。 統計学やPythonのことを何も知らない方にもオススメの一冊です。 ※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。