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。

様々なデータ、会社の売上や目標、日々の家計から国家予算まで……我々の身近にあふれるさまざまな「数字」。その意味を正しく把握し、自分事として理解するためのスキルが「統計学」だ。本書は数字に苦手意識のある文系ビジネスパーソンを対象に、問題形式で楽しみながら統計学が身につくトレーニングブック。使うのは基本「四則演算」のみ。身近なケースを元に、「どんなときに、どう統計学を使えばいいか」がわかる。　問題例：●「営業は足で稼げ！」「企画書の精度を高め、成約率を倍にすべき」。統計学的に正しいのはどっち？　●20人中3人が改革案に「大反対」。この案、果たして進めるべき？　●自動車購入とカーシェアリング、どっちを選ぶべき？　●どちらの案がいいかを決める社内アンケート、何人の人に聞けば十分？　●ライバル店のレビューの点数が妙に高い。イカサマかどうかを見抜くには？　ほか　今までなかった画期的な統計学入門！

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

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 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。 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。 丁寧な解説を読み，豊富な問題を解いて手を動かすことで統計学の基礎を身につけることができる入門書です。 難解な数学の知識なしで学び始めることができます。Excelを使って統計処理を行う方法も解説しており，統計の初歩から実践まで1冊で身につきます。

【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。 検索エンジンの予測変換機能やネットショップのリコメンド機能など、ビジネスに多用されている注目の学問「ベイズ統計学」入門の決定版。「確率」どころか「ルート」などの中学数学を忘れても理解できるよう徹底的にやさしく解説。ＩＴ業界の人や統計学に興味がある人はもちろん、すべてのビジネスパーソン必見の一冊。

機械学習は現代のAI（人工知能）になくてはならない技術です。一方で，機械学習の理解には統計学の知識が必要不可欠です。本書はその機械学習の理解に必要な統計学の知識をわかりやすく解説した入門書です。図を多用し，具体例を重視した内容になっています。また，Excelを使って解説するので，大学レベルの難しい数学の知識のない入門者でも，視覚的にそのしくみを学ぶことができます。機械学習を目的とした統計学の手法「教師あり学習」や「教師なし学習」を理解したい人に最適な入門書です。

【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。 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。 データ集め（社会調査），データの整理，分析，……．社会調査に携わるすべての人が知っておくべき統計学の基礎を，懇切ていねいに解説する．親しみやすい題材に触れながら，調査研究に必要となる知識・手法を身につけよう．一見難しい数式も，その意味を言葉で説明しているので，数式アレルギーを克服できる！ 【主な内容】 第０章　イントロダクション 第I部　コア 第１章　データを集める 第２章　データをまとめる 第３章　関連を捉える 第４章　関連を疑う 第５章　データから推測する 第６章　データから確かめる 第II部　理論 第７章　コイントスで社会を見る 第８章　集まったデータを表現する 第９章　推定が満たすべき条件 第III部　手法 第10章　社会の下流化は起こっているか 第11章　継承される格差を検討する 第12章　世界の男性の家事事情 第13章　年収と年齢の関係 第14章　ワイン評論家を出し抜く方法 第IV部　終わりに 第15章　統計学の応用とこれから ※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。 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。 【内容紹介・目次・著者略歴】 「秩序問題」という社会理論の問題の立て方は、根本のところで間違っていたのではなかろうか。近代の社会科学は人々の主観を超えたところに社会の客観的把握の根拠を設定してきたが、著者はそれを否定して、制度とは人々の主観的な意味世界に究極の根拠を置く理念的実在であるとする。意味の体系としての社会は、あたかも暗い宇宙空間を背景にしてただ一つ青く輝く地球のように、宙に浮かんでいる。個人主義的社会実在論ともいうべき構図をとることによって、制度にまつわるさまざまな謎を鮮やかに解明する現代自由学芸の騎士による、新たな構想力の論理をめざす旅の物語である。 【目次より】 まえがき 目次 第一章　制度という問い 一　行動様式と構想力 二　新制度学派 三　市場と組織 四　組織とは何か 五　制度論の課題 第二章　パーソンズにおける秩序問題 一　功利主義的社会理論 二 「秩序問題」のイメージ 三　秩序問題の認識論的傾向 四　パーソンズの「解決」 第三章　秩序問題のゲーム論 一　囚人のジレンマ 二　淘汰 三　社会秩序の進化論 四　無政府状態の秩序 五　協調解と制度 六　合理性と規範性 第四章　コンヴェンションヘの懐疑 一　ゲーム論における公共財 二　コンヴェンションの概念 三　自己継続性 四　共有知識 五　合理的行為の体系 六　コンヴェンションの限界 第五章　規範の意味論 一　同調への期待 二　規範とサンクション 三 「すべし ought」という言明 第六章　ルールの実在論 一　法の概念とルール 二　ハートと言語ゲーム論 三　クリプキの懐疑論 四　ルールとは何か 第七章　社会的世界についての知識 一　集合意識と集合体 二　一次理論 三　アニミズムと経験主義 四　社会的世界の「客観性」と二次理論 第八章　方法論的個人主義を超えて 一　行為論の幻想 二　社会的世界の理論負荷性 三　組織の概念再考 第九章　制度の概念 一　意味の体系 二　行為の体系 三　モノの体系 四　解釈 五　三体系の関連構造 六　制度の類型 第十章　二次理論としての制度論 一　共同主観性と独我論 二　一次理論における自明視の構図 三　私的な制度の共同性 四　秩序問題から制度論へ 注 あとがき 参考文献 ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。 盛山　和夫 1948年生まれ。社会学者。東京大学名誉教授。専門は、数理社会学。東京大学文学部卒業、 同大学院社会学研究科社会学専門課程博士課程退学博士（社会学）。 著書に、『制度論の構図』『権力』『社会調査法入門』『統計学入門』『リベラリズムとは何か』『年金問題の正しい考え方』『社会学とは何か』　『経済成長は不可能なのか』　『社会学の方法的立場』『社会保障が経済を強くする』など、 訳書に、タルコット・パーソンズ『人間の条件パラダイム　行為理論と人間の条件第四部』などがある。

【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。 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。

“とある弁当屋”を舞台に、いま話題のデータサイエンティストが活躍するユニークな統計の入門書! 本書では、物語風に統計解析の目的と方法を解説します。具体的には、最近注目を浴びている「データサイエンティスト」を主人公にみたて、顧客であるお弁当屋さんの売上向上を目指して活躍するという筋立てです。主人公が、お店の看板娘に解説するという形式で、統計の基礎概念、方法論、また応用について懇切丁寧に解き明かします。通勤通学の電車の中でも通読できるよう、できるだけ単純化した説明を試みました。そこで、机に向かってじっくり本書の内容を復習したいという読者には、サポートサイトを用意する予定です。統計学なんかまるで縁がなかった、習ったかもしれないけどもう忘れたという社会人や大学生、数学Iの「データの分析」がわけ分からんという高校生に贈ります。

※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。 著者の人気講座で練り込まれた「業務ですぐに使えるExcelの操作と統計学」を、７日間の独学で習得できる！ 　ビジネスマンであれば誰しも職場において多くのグラフやデータを目にしていますが、さてそれでは「これは何に役立つのか？」「これに基づいて次に何を行えばよいのか？」という疑問を持ったことがあるのではないでしょうか。いくらデータが詳細で、分析が緻密であっても、統計学の知識がないと、それらを活かすことができないのです。 　また、巷にはデータを分析するためのツールが数多くありますが、統計学の基礎に関する理解があやふやなままこれらにより分析を実行すると、間違った答えがもっともらしく出てしまうため、かえって危険です。 　本書は、データマイニングや統計解析の講演・オンライン講座の講師を数多く務めた著者が、講座の内容を練り込み、統計学の中でも特にビジネスに活用するために必要な知識・手法を厳選し「1週間」で無理なく独学できるようにまとめたものです。 　さらに、効率良く学習し、また「身に付いたつもり」の状態に陥らないように、最も普及しているビジネスツールであるExcelを用い、実際に手を動かしながら進めていくよう構成しています。「とりあえず操作ができる」レベルの読者でも理解できるように、Excel操作・関数等の解説も並行して行うので、Excelに自信がない方でも問題ありません。 主要目次 第1日　データ活用 第2日　記述統計学 第3日　推測統計学 第4日　相関・単回帰分析 第5日　重回帰分析 第6日　時系列分析 第7日　判別分析 付録　補講

※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。 多くの大学のシラバスを見ると，データサイエンスはPython実習と並立されています。また，ビジネス界のデータ分析の研修でもPythonが主流になっています。さらに，高校教育でデータサイエンスが重視されますが，そこでもPythonが主役の一人になっております。そこで，既刊で統計学の入門書として実績のある『実習統計学入門』をPythonに対応させたのが本書です。わかりやすい解説とPythonによる演習で，統計データの分析について，初歩から学ぶことができます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 “脱Excel”で実務力アップ！ Pythonは、データ分析にぴったりのプログラミング言語です。なぜなら、Pythonには、数値計算やデータ集計、グラフ描画などの様々なライブラリが用意されているからです。 まずは、「Anaconda」というPythonプログラミング環境を構築します。Anacondaに同梱されている様々なPythonライブラリの中から、数値計算ライブラリの「NumPy」、データの加工・集計を効率化するライブラリの「pandas」、グラフ描画ライブラリの「Matplotlib」を使ってみます。 データ分析を行うには、統計学の基礎を知っておく必要があります。統計学の概念を理解し、記述統計や推測統計のプログラムをPythonで実装します。 さらに、データ分析の手法として、機械学習のアルゴリズムを知っておくとよいでしょう。大量のデータを扱うには、SQLの知識も必要です。 基礎知識を身につけたら、実践的なデータ分析プログラミングに挑戦します。企業の財務情報を分析するプログラムや、検索エンジンのプログラムを作ります。 本ムックを活用して、Pythonでのデータ分析プログラミングを習得し、実務力を向上させましょう！ ≪目次≫ 第1章　「Anaconda」開発環境構築ガイド 第2章　Python数値計算ライブラリ「NumPy」入門 第3章　Pythonライブラリ徹底攻略 第4章　11個のキーワードで学ぶ統計学入門 第5章　Pythonで学ぶ統計 記述統計編／推測統計編 第6章　機械学習アルゴリズム事始め 第7章　データサイエンス時代のSQL 第8章　Pythonで理解する財務分析 第9章　「Elasticsearch」と「kibana」で検索エンジン開発とデータ分析

※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。 どこかにいそうな三姉妹。「統計学」がまったく出来ない次女（女子大生）の留年危機を阻止するために始まった長女（証券会社勤務）の家庭レッスン。統計学を一からはじめて、基本的な内容を使えるレベルになるよう、身近な具体例を取り上げながら実況中継の講義が展開されます。内容はすべて、マンガと会話形式の解説なので本当にわかりやすい！ 統計の基礎である度数分布表、平均値、標準偏差などの基本を押さえて、統計的推定、統計的仮説へと理解は深まっていきます。統計の基本を学びたい方必読です。

※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。 薬学系コアカリ「薬学の基礎としての数学・統計学」に対応したテキスト。解法がしっかり身につくよう、解答を導く過程や各数値の意味まで、フルカラーでていねいに解説した。 【本書の特徴】 ・薬学教育で要求される比例計算、濃度計算、指数・対数、数列、三角関数、微積分、確率、統計、線形代数をすべて網羅 ・式の展開を省かず、懇切丁寧に解説を書いているので、自主学習にも役立つ ・例題と演習問題を豊富に掲載し、計算力を高める学修ができる ・薬剤師国家試験に出題された基礎的問題や実務的問題も取り入れ、学んだ数学が専門科目の授業や国家試験でどのように活かされるのかがわかる 【目次】 第1章　数値の扱い 1.1　連分数 1.2　割合・比・率 1.3　薬学への応用 第2章　指数関数 2.1　指数と計算 2.2　指数関数とそのグラフ 2.3　薬学への応用 第3章　対数関数 3.1　対数とその性質 3.2　対数関数とそのグラフ 3.3　薬学への応用 第4章三角関数 4.1　一般角と三角関数 4.2　三角関数のグラフ 4.3　加法定理と三角関数の合成 第5章　数列 5.1　等差数列と等比数列 5.2　無限数列とその極限 5.3　薬学への応用 第6章　微分法 6.1　微分の定義 6.2　導関数 6.3　指数関数、対数関数、三角関数の導関数 6.4　偏微分・全微分 6.5　薬学への応用 第7章　積分法 7.1　不定積分 7.2　定積分と面積 7.3　薬学への応用 第8章　微分方程式 8.1　変数分離形の微分方程式 8.2　1階線形微分方程式と身近な微分方程式 8.3　薬学への応用 第9章　行列 9.1　平面ベクトルと空間ベクトル 9.2　行列 9.3　行列式 第10章　確率 10.1　順列と組合せ 10.2　確率と確率変数 10.3　代表的な確率分布 第11章　統計 11.1　データの尺度水準 11.2　母集団と標本 11.3　基本統計量 11.4　相関と回帰分析 11.5　推定と検定 11.6　薬学への応用 ※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。

※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。 高校レベルの内容から学べる、これまでになく丁寧な人気テキストが改訂！ 薬剤師国家試験の新出題基準に対応し、疫学を充実させた。 国家試験やCBTを吟味し、本当に必要な内容だけを厳選。解答を導くまでの考え方をしっかり解説！例題や練習問題も充実。フルカラー。 豊富な例題・練習問題では、薬剤投与の影響を検定するなど、薬学の現場で遭遇する題材を扱う。 解答を導く過程や各数値の意味まで、フルカラーでしっかり解説。 【目次】 第1章 基本的な統計量 第2章 確率と確率分布 第3章 母集団と標本 第4章 推定と検定 第5章 平均値の差の検定（t検定） 第6章 χ2検定 第7章 分散分析 第8章 多重比較 第9章 ノンパラメトリック検定 第10章 相関と回帰分析 第11章 重回帰分析 第12章 ロジスティック回帰分析 第13章 記述疫学と分析疫学 第14章 分析疫学研究に必要なリスク因子の評価法 第15章 生存時間解析 第16章 臨床試験（市販前）における統計学 第17章 薬剤疫学（市販後）における統計学 第18章 検査の診断能 ※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。