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1. Sと統計モデル : データ科学の新しい波
J. M. チェンバース, T. J. ヘイスティ編 ; 柴田里程訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 1994.4  xiv, 491p ; 21cm
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1　前菜　J.M.チェンバース＋T.J.ヘイスティ 1
   1.1　製造工程に関する実験 1
   1.2　実験データに対するモデル 4
   1.3　第2の実験 8
   1.4　まとめ 12
2　統計モデル　J.M.チェンバース＋T.J.ヘイスティ 13
   2.1　モデルとは 15
   　2.1.1　モデルとデータ 15
   　2.1.2　統計モデルを創る 16
   2.2　Sにおけるモデル式 19
   　2.2.1　モデル式の各項の型 20
   　2.2.2　交互作用 23
   　2.2.3　データとモデル式を結びつける 24
   2.3　さらにモデルについて 24
   　2.3.1　モデル式 25
   　2.3.2　対比による因子のコーディング 33
   2.4　モデル式の処理 38
   　2.4.1　展開されたモデル式のコーディング規則 39
   　2.4.2　モデル式と項オブジェクト 41
   　2.4.3　項オブジェクトとモデル行列 43
3　モデルに対するデータ　J.M.チェンバース 47
   3.1　データ・フレームの例 47
   　3.1.1　例 : 自動車のデータ 48
   　3.1.2　例 : 製造業における実験データ 50
   　3.1.3　例 : 市場調査のデータ 51
   3.2　データ・フレームに関する計算 54
   　3.2.1　データ・フレームの変量，特に因子変量 54
   　3.2.2　データ・フレームの生成 57
   　3.2.3　データ・フレームの利用と修正 68
   　3.2.4　要約と図示 74
   3.3　データに関するより高度な計算 87
   　3.3.1　データ・フレームに対するメソッド 87
   　3.3.2　データベースや評価フレームとしてのデータ・フレーム 89
   　3.3.3　モデル・フレームとモデル行列 91
   　3.3.4　パラメータ付きデータ・フレーム 95
4　線形モデル　J.M.チェンバース 97
   4.1　統計学における線形モデル 98
   4.2　S関数とオブジェクト 101
   　4.2.1　線形モデルのあてはめ 101
   　4.2.2　基本的な要約 106
   　4.2.3　予測 109
   　4.2.4　あてはめ時の追加引数 112
   　4.2.5　モデルの更新 119
   4.3　計算の特殊化と拡張 121
   　4.3.1　類似のモデルを繰り返しあてはめる 122
   　4.3.2　項の増減 129
   　4.3.3　各観測のあてはめへの影響 134
   4.4　数値計算と統計的方法 137
   　4.4.1　数学，統計学上の結果 137
   　4.4.2　数値計算法 140
   　4.4.3　過剰パラメータ化あるいは不適切パラメータ化されたモデル 143
5　分散分析 : 計画された実験　J.M.チェンバース＋A.E.フリーニー＋R.M.ハイバーガー 151
   5.1　計画された実験の結果に対するモデル : 分散分析 152
   5.2　S関数とオブジェクト 155
   　5.2.1　分散分析モデル 156
   　5.2.2　図による表示と診断 172
   　5.2.3　実験計画の生成 178
   5.3　諸S関数の高度な利用 184
   　5.3.1　対比によるパラメータ化 184
   　5.3.2　ふたたび別名関係について 187
   　5.3.3　分散分析モデルと射影 190
   5.4　計算技法 194
   　5.4.1　計算の基本理論 194
   　5.4.2　別名関係 : 階数落ち 197
   　5.4.3　誤差項 198
   　5.4.4　射影の計算 199
6　一般化線形モデル　T.J.へイスティ＋D.プレジボン 203
   6.1　統計的方法 204
   6.2　S関数とオブジェクト 207
   　6.2.1　モデルのあてはめ 208
   　6.2.2　リンク関数と分散関数の指定 215
   　6.2.3　モデルの更新 219
   　6.2.4　尤離度分析表 220
   　6.2.5　カイ2乗解析 224
   　6.2.6　図示 228
   6.3　計算の特殊化と拡張 234
   　6.3.1　関数glmの他の引数 234
   　6.3.2　一般化線形モデルにおける因子のコーディング 236
   　6.3.3　ふたたびモデル族について 238
   　6.3.4　診断 243
   　6.3.5　段階的モデル選択 247
   　6.3.6　予測 252
   6.4　統計的方法と数値計算法 256
   　6.4.1　最尤法 256
   　6.4.2　2次関数近似 259
   　6.4.3　アルゴリズム 261
   　6.4.4　初期値 262
7　一般化加法モデル　T.J.へイスティ 265
   7.1　統計的方法 266
   　7.1.1　データ解析と加法モデル 267
   　7.1.2　一般化加法モデルのあてはめ 268
   7.2　S関数とオブジェクト 269
   　7.2.1　モデルのあてはめ 269
   　7.2.2　あてはめたモデルの図示 281
   　7.2.3　関数gamに関する詳細 286
   　7.2.4　パラメトリックな加法モデル : B－スプラインと自然スプライン 288
   　7.2.5　1つの例を詳しく 292
   7.3　計算の特殊化と拡張 299
   　7.3.1　段階的モデル選択 299
   　7.3.2　欠損値 305
   　7.3.3　予測 307
   　7.3.4　関数gamにおける平滑化法 312
   　7.3.5　作図についてふたたび 315
   7.4　数値計算と計算法の詳細 317
   　7.4.1　散布図平滑化 318
   　7.4.2　単純な加法モデルのあてはめ 320
   　7.4.3　一般化加法モデルのあてはめ 324
   　7.4.4　標準偏差と自由度 324
   　7.4.5　計算の具体化 326
8　局所回帰モデル　W.S.クリーブランド＋E.グロッセ＋W.M.シュー 331
   8.1　統計モデルとそのあてはめ 333
   　8.1.1　局所回帰モデルの定義 333
   　8.1.2　局所回帰モデルのあてはめ 335
   8.2　S関数とオブジェクト 338
   　8.2.1　ガソリン・エンジンの実験データ 344
   　8.2.2　エタノール・エンジンの実験データ 352
   　8.2.3　大気汚染データ 365
   　8.2.4　ある銀河の運動 367
   　8.2.5　燃料の比較 374
   8.3　計算の特殊化と拡張 380
   　8.3.1　計算 380
   　8.3.2　推測 381
   　8.3.3　図示 382
   8.4　統計的方法と計算法 382
   　8.4.1　統計的推測 382
   　8.4.2　計算式 386
9　樹形モデル　L.A.クラーク＋D.プレジボン 391
   9.1　統計学における樹形モデル 391
   　9.1.1　数値反応変量と単一の数値予測変量 393
   　9.1.2　因子反応変量と数値予測変量 394
   　9.1.3　因子反応変量で数値予測変量と因子予測変量が混在している場合 396
   9.2　S関数とオブジェクト 398
   　9.2.1　樹を生長させる 398
   　9.2.2　診断のための諸関数 411
   　9.2.3　部分樹のチェックト 411
   　9.2.4　節のチェック 414
   　9.2.5　分割条件のチェック 418
   　9.2.6　葉のチェック 421
   9.3　計算の特殊化 422
   9.4　数値計算と統計的方法 429
   　9.4.1　欠損値の扱い 432
   　9.4.2　計算上のいくつかの問題点 434
   　9.4.3　計算の拡張 434
10　非線形モデル　D.M.ベーツ＋J.M.チェンバース 437
   10.1　統計的方法 438
   10.2　S関数 443
   　10.2.1　モデルのあてはめ 443
   　10.2.2　要約 448
   　10.2.3　導関数 450
   　10.2.4　目的関数の側面評価 455
   　10.2.5　部分線形モデル 458
   10.3　あてはめ関数についてより詳しく 462
   　10.3.1　あてはめの諸条件を変える 462
   　10.3.2　あてはめたモデルを調べる 463
   　10.3.3　重み付き非線形回帰 468
   10.4　計算法の詳細 470
   　10.4.1　最適化アルゴリズム 470
   　10.4.2　非線形最小二乗法 471
参考文献 473
索引 479
1　前菜　J.M.チェンバース＋T.J.ヘイスティ 1
   1.1　製造工程に関する実験 1
   1.2　実験データに対するモデル 4
2.

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2. 一歩先を行くためのロータス[1-2-3]テクニック集 : R2.2J版対応
河田文雄, ヒューデック・オフィス著
出版情報: 東京 : 啓学出版, 1991.7  viii,181p ; 26cm
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3.

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3. 入門COBOL/2
加藤昭著
出版情報: 東京 : オーム社, 1991.5  ix,242p ; 26cm
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4.

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4. 知識ベースCAD
横山正明, 遠藤享, 車周憲共著
出版情報: 東京 : コロナ社, 1997.10  vi, 206p ; 22cm
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1 知識ベースCAD総論
   1.1 機械設計業務の流れ 1
   1.2 CADとAD 4
   1.3 知識ベースCAD 5
2 知識ベース構成の基礎的技法
   2.1 関係データモデル 10
   2.1.1 関係データモデルによるデータの表現 11
   2.1.2 関係代数による関係の操作 12
   2.2 プロダクションルール 18
   2.2.1 プロダクションルールによる知識の表現 19
   2.2.2 プロダクションルールによる知識の推論 20
   2.3 述語論理 25
   2.3.1 述語論理による知識の表現 25
   2.3.2 1階述語論理式の構成規則 30
   2.3.3 1階述語論理の意味論 32
   2.3.4 1階述語論理の構文論 37
   2.3.5 導出原理による推論 40
   2.4 意味ネットワーク 51
   2.4.1 意味ネットワークによる知識の表現 51
   2.4.2 意味ネットワークによる知識の推論 55
   2.5 フレーム 58
   2.5.1 フレームによる知識の表現 59
   2.5.2 フレームによる知識の推論 65
3 データベース構成の基礎的技法
   3.1 グラフデータベースの構成と活用法 70
   3.1.1 グラフの表現法 71
   3.1.2 グラフの入力・記憶法 73
   3.1.3 グラフデータベースの構成例 78
   3.1.4 グラフデータベースの活用法 80
   3.2 数値データベースの構成法 81
   3.2.1 グラフ化できる数値データの場合 81
   3.2.2 グラフ化できない数値データの場合 83
   3.3 図面データベースの構成・管理法 87
   3.3.1 図面データベースの構成法 87
   3.3.2 図面データベースの管理法 90
   3.4 立体モデルデータベースの構成法 91
   3.4.1 立体モデルのデータ構造 92
   3.4.2 図面処理の概略流れ 94
   3.4.3 機械図面の入力 94
   3.5 イメージデータベースの構成法 102
4 知識ベースCADにおける問題解決方式
   4.1 定式化された設計における問題解決方式 104
   4.1.1 制約ネットワークによる設計問題の記述 105
   4.1.2 制約ネットワークにおける制約充足の一方式 108
   4.2 機械加工を考慮した設計における問題解決方式 115
   4.2.1 形状特微に基づくソリッドモデリング 116
   4.2.2 形状特微に基づく設計もでるから工程計画の自動生成 118
   4.3 定式化されていない設計における問題解決方式 124
5 知識ベースCADに必要なその他の基礎的技法
   5.1 ソリッドモデリング技法 132
   5.1.1 SCG方式およびB-rep方式によるソリッドモデリング 133
   5.1.2 完全な頂点リスト,稜線リスト,面リスト 136
   5.1.3 自由曲面の数学的表現 137
   5.1.4 曲線分および曲面分の高精度近似 142
   5.2 ソリッドモデルにおける形状特徴抽出法 147
   5.2.1 隣接する2面凹凸関係の記述 147
   5.2.2 面関係グラフによる立体モデルの記述 149
   5.2.3 立体形状徴のパターン認識 150
   5.2.4 パターンマッチングによるデーターベース探索例 151
   5.3 数式処理技法 153
   5.3.1 ツリー構造記述による数式処理 153
   5.3.2 ニュートン法 154
   5.3.3 逐次二分法 156
   5.4 インタフェース技法 158
6 知識ベースCADシステムの事例
   6.1 オブジェクト指筒による機械系知識ベースシステム 161
   6.1.1 機械系知識ベースシステムの概要 162
   6.1.2 制約ネットワークによる設計記述 163
   6.1.3 知識ベースシステムの実行例 168
   6.2 機能設計言語FDLによる機械系設計システム 175
   6.3 境界要素解析支援エキスパートシステム 179
   6.4 論理ベース推論に基づくCAD/CAMの知的統合システム 182
   6.4.1 プロトタイプシステムの概要 183
   6.4.2 形状特徴認識 185
   6.4.3 加工工程計画および加工物固定計画 186
   6.5 あいまい推論機構を持つ診断エキスパートシェルDIAL
   6.5.1 DIALの特徴 187
   6.5.2 DIALのソフトウェア構成 188
   6.5.3 DIALによる故障診断手順 189
参考文献 192
索引 201
1 知識ベースCAD総論
   1.1 機械設計業務の流れ 1
   1.2 CADとAD 4
5.

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5. BTRON2カーネル標準ハンドブック
坂村健監修
出版情報: 東京 : パーソナルメディア, 1992.8  xxiv, 479p ; 21cm
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6.

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6. アルゴリズムの自動微分と応用
久保田光一, 伊理正夫共著
出版情報: 東京 : コロナ社, 1998.7  xi, 282p ; 22cm
シリーズ名: 現代非線形科学シリーズ ; 3
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1.　アルゴリズムの自動微分
   1.1　自動微分 1
   1.2　数値微分と自動微分 3
   1.3　数式微分と自動微分 4
   1.4　アルゴリズムの例 5
   1.5　自動微分の歴史 8
   章末問題 10
2.　アルゴリズムと計算グラフ
   2.1　アルゴリズムと関数 11
   　2.1.1　用語 11
   　2.1.2　アルゴリズムと関数 12
   　2.1.3　微分と形式的微分 18
   2.2　計算モデルとアルゴリズム記述言語 22
   　2.2.1　計算モデル 22
   　2.2.2　アルゴリズム記述言語 23
   　2.2.3　数値的に計算可能なアルゴリズム 24
   2.3　基本演算と要素的偏導関数 25
   　2.3.1　基本演算と要素的偏導関数 25
   　2.3.2　要素的高階偏導関数 28
   　2.3.3　基本演算の拡張 28
   2.4　計算過程 30
   　2.4.1　計算ステップと中間変数 30
   　2.4.2　計算過程 31
   　2.4.3　入力変数,中間変数,定数の間の半順序 35
   2.5　アルゴリズム実行の計算量 36
   2.6　計算グラフと流れグラフ 38
   　2.6.1　グラフと用語 38
   　2.6.2　Kantorovichグラフ 39
   　2.6.3　計算グラフと部分計算グラフ 40
   　2.6.4　流れグラフ 44
   　2.6.5　データ依存関係グラフ 45
   章末問題 47
3.　自動微分と高速自動微分
   3.1　偏導関数計算の計算グラフによる表現 48
   　3.1.1　合成関数の微分 48
   　3.1.2　計算グラフ上での合成関数の微分 49
   　3.1.3　最短路アルゴリズムとの関係 52
   3.2　偏導関数の行列積による表現 53
   　3.2.1　計算過程の引数の水増し表現 54
   　3.2.2　偏導関数の行列積による表現 57
   3.3　ボトムアップ型自動微分ー前進型自動微分 58
   　3.3.1　概要 59
   　3.3.2　計算過程によるBU算法の記述 59
   　3.3.3　部分計算グラフのBU拡大によるBU算法の記述 63
   　3.3.4　勾配およびヤコビ行列の計算 64
   　3.3.5　疎なヤコビ行列の計算 66
   　3.3.6　行列計算による解釈 68
   　3.3.7　2階偏導関数の計算 69
   　3.3.8　BU算法における行列基本演算 70
   3.4　トップダウン型自動微分ー高速自動微分 72
   　3.4.1　概要 73
   　3.4.2　計算過程によるTD算法の記述 74
   　3.4.3　部分計算グラフのTD拡大によるTD算法の記述 75
   　3.4.4　勾配およびヤコビ行列の計算 80
   　3.4.5　疎なヤコビ行列のTD算法による計算 82
   　3.4.6　行列計算による解釈 83
   　3.4.7　ラグランジュ乗数による解釈 84
   　3.4.8　式による高速自動微分の表現 85
   　3.4.9　2階偏導関数の計算 88
   　3.4.10　TD算法における行列基本演算 96
   3.5　基本算法の変種ー遅延評価 97
   3.6　自動微分の計算量 99
   　3.6.1　自動微分の計算量の評価 99
   3.7　自動微分における注意 108
   3.8　反復法、陰関数の自動微分 109
   　3.8.1　反復法の微分 109
   　3.8.2　陰関数の微分 110
   3.9　高階微分とテイラー展開 111
   　3.9.1　1変数高階微分ーべき級数展開 111
   3.10　計算グラフの縮小 116
   　3.10.1　計算グラフの縮小の目的 116
   　3.10.2　可縮部分グラフ 119
   　3.10.3　可縮部分グラフの族 122
   　3.10.4　傘の抽出アルゴリズム 124
   　3.10.5　丸め誤差推定との関係 128
   3.11　計算時間と領域の交換 128
   　3.11.1　TD算法の計算時間と領域のトレードオフ 129
   　3.11.2　領域削減法1ーVolinの方法 131
   　3.11.3　領域削減法2ーGriewankの方法 135
   　3.11.4　領域削減法3ーShiriaevの方法 136
   章末問題 137
4.　計算誤差評価、区間演算、精度保証
   4.1　浮動小数点数体系 139
   　4.1.1　浮動小数点数表現 139
   　4.1.2　浮動小数点数の演算規則 142
   4.2　計算誤差推定 143
   　4.2.1　計算誤差評価式 145
   4.3　ノルムの問題 149
   　4.3.1　ノルムの問題と反復停止条件 149
   　4.3.2　ノルムの問題の解決 150
   4.4　区間演算、機械区間演算 152
   4.5　丸め誤差の上界の保証 155
   4.6　精度保証付き数値計算 161
   章末問題 162
5.　実現方法
   5.1　実現法の概観 163
   5.2　ボトムアップ型自動微分の実現法 164
   　5.2.1　AD型記述変数の抽出 165
   　5.2.2　基本演算実行の例への分解 166
   　5.2.3　偏導関数値計算実行文の生成 166
   5.3　トップダウン型自動微分の実現法 171
   　5.3.1　静的な記述の場合 172
   　5.3.2　計算グラフをヒープ上に構築する場合 175
   　5.3.3　計算グラフをスタックに格納する場合 186
   　5.3.4　計算グラフを構築しない方法 194
   5.4　プリプロセッサ、プリコンパイラ 201
   5.5　オペレータオーバローディングの機能を用いた実現 203
   　5.5.1　BU算法のためのクラス定義 203
   　5.5.2　TD算法のためのクラス定義 207
   　5.5.3　丸め誤差評価法 217
   　5.5.4　高階偏導関数値計算への拡張 218
   章末問題 220
6.　応用
   6.1　非線形方程式系解法 221
   　6.1.1　非線形方程式系への適用例 223
   6.2　非線形最適化 228
   　6.2.1　非線形最適化問題 228
   　6.2.2　最適化問題の解法 229
   　6.2.3　非線形最適化の応用例 231
   6.3　システム同定 240
   6.4　行列式の微分と逆行列 243
   6.5　常微分方程式の初期値問題の近似解の精度保証 249
   　6.5.1　常微分方程式の初期値問題 250
   　6.5.2　べき級数解法（Taylor展開法） 253
   　6.5.3　精度保証 257
   　6.5.4　保証区間の改良 262
   6.6　感度解析 265
引用・参考文献
索引
1.　アルゴリズムの自動微分
   1.1　自動微分 1
   1.2　数値微分と自動微分 3
7.

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7. OS/2
石田晴久, 鷹野澄著
出版情報: 東京 : 共立出版, 1990.1  10, 249p ; 22cm
シリーズ名: OSシリーズ / 石田晴久, 土居範久編集 ; 第5巻
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8.

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8. S言語 : データ解析とグラフィックスのためのプログラミング環境 (1 ; 2)
R.A. ベッカー, J.M. チェンバース, A.R. ウィルクス著 ; 渋谷政昭, 柴田里程訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 1991.6  2冊 ; 21cm
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9.

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9. C言語による最新プログラム事典 (第1巻 - 第4巻)
平林雅英著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 1992.11-1995.7  冊 ; 21cm
シリーズ名: Software technology ; 14-15, 18-19
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10.

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10. UNIXシステム管理. 改訂版
Æleen Frisch著 ; 谷川哲司監訳 ; 黒岩真吾, ユニテック共同訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社(発売), 1998.2  xxxiv, 835p ; 24cm
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