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1.

図書

図書
大橋渉著
出版情報: 東京 : オーム社, 2010.6  x, 219p ; 21cm
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2.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
内田治著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2010.4  x, 213p ; 21cm
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はじめに
第1章 データの要約と視覚化 1
   Section1 統計量によるデータの要約 2
    1-1 基本統計量による要約 2
    1-2 パーセント点による要約 11
   Section2 グラフによるデータの視覚化 14
    2-1 ヒストグラム 14
    2-2 幹葉図 19
    2-3 箱ひげ図 21
    2-4 ドットプロット 23
第2章 平均値に関する解析 27
   Section1 母平均に関する検定と推定 28
    1-1 母標準偏差が既知のときの検定と推定 28
    1-2 母標準偏差が未知のときの検定と推定 37
   Section2 母平均の差に関する検定と推定 43
    2-1 2つの母平均の差の検定と推定 43
    2-2 対応のあるデータの母平均の差の検定と推定 54
第3章 分散に関する解析 59
   Section1 母分散に関する検定と推定 60
    1-1 母分散に関する検定 60
    1-2 母分散に関する推定 66
   Section2 母分散の比に関する検定と推定 68
    2-1 母分散の比に関する検定 68
    2-2 母分散の比に関する推定 74
第4章 相関分析 77
   Section1 相関関係の把握 78
    1-1 散布図による視覚的把握 78
    1-2 相関係数による数値的把握 85
   Section2 母相関係数に関する検定と推定 89
    2-1 母相関係数の検定 89
    2-2 母相関係数の推定 94
第5章 回帰分析 97
   Section1 直接回帰 98
    1-1 回帰式の算出 98
    1-2 回帰式の吟味 103
   Section2 多項式回帰 116
    2-1 多項式の算出 116
    2-2 多項式の吟味 119
第6章 比率に関する解析 127
   Section1 母比率に関する検定と推定 128
    1-1 直接確率計算による母比率に関する検定 128
    1-2 母比率に関する推定 134
   Section2 母比率の差に関する検定と推定 137
    2-1 母比率の差に関する検定 137
    2-2 母比率の差に関する推定 142
第7章 分割表に関する解析 145
   Section1 分割表とグラフ表現 146
    1-1 分割表とは 146
    1-2 グラフによる分割表の視覚化 155
   Section2 分割表の検定 165
    2-1 2×2分割表の検定 165
    2-2 m×n分割表の検定 170
付録 統計処理に使えるEXCELの関数 177
   付録1 Rのダウンロードとインストール 178
   付録2 R関連の便利ツール 185
   付録3 データの入力形式とグラフの作成 193
   付録4 ExcelとRの統計関数 202
   付録5 フリーの表計算ソフト 204
参考文献 209
索引 210
はじめに
第1章 データの要約と視覚化 1
   Section1 統計量によるデータの要約 2
3.

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図書
酒井麻衣子著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2016.9  260p ; 21cm
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第1章 材料を考えましょう—適切なデータの形を知る : データの行と列
変数名のつけ方 ほか
第2章 材料を仕入れましょう—データを入力する : 直接入力
度数データ ほか
第3章 材料を吟味しましょう—データのクリーニング : 不正回答の処理
異常値や入力ミスの発見 ほか
第4章 下ごしらえをしましょう—データの加工 : 変数の加工 / 基本
変数の加工(応用) : ほか
第5章 これで準備は万全です—データの整理と保存 : データの整理
データの保存
第1章 材料を考えましょう—適切なデータの形を知る : データの行と列
変数名のつけ方 ほか
第2章 材料を仕入れましょう—データを入力する : 直接入力
概要: 初心者にもベテランユーザーにも役立つ知ってると便利な裏ワザ & テクニックが満載。シンタックスも使ってみると...正確な分析結果はデータの下準備から始まります。
4.

図書

図書
内田治, 平野綾子著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2015.9  xi, 287p ; 21cm
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第1章 : JMP入門
第2章 : 1変量の解析
第3章 : 2変量の解析
第4章 : 多変量の解析
第5章 : 回帰分析
第6章 : 仮説検定
付録 : 多重対応分析
第1章 : JMP入門
第2章 : 1変量の解析
第3章 : 2変量の解析
概要: JMPを使ってデータが語ることを読み取ろう!データを視覚的に解析することに重点を置いているJMPは、解析目的から分析手法を選択し、対話的に解析を進める。本書では、この便利な機能を活用して、統計解析の基礎的な考え方やデータのまとめ方をはじめと して、多変量解析や回帰分析、基本的な有意性検定手法をていねいに解説。 続きを見る
5.

図書

図書
高浪洋平, 舟尾暢男共著
出版情報: 東京 : オーム社, 2016.3  vi, 160p ; 21cm
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1章 SAS OnDemand for Academics/SAS University Editionのセットアップ : SAS OnDemand for Academicsのセットアップと起動
SAS University Editionのセットアップと起動(Oracle VM VirtualBoxを使う場合
VMware Playerを使う場合
2章 SAS StudioとSASプログラミングの基礎 : SAS StudioによるSASプログラムの作成・実行・保存
SASデータセットとSAS変数 ほか
3章 データ解析 : データ「ToothGrowth」の読み込み
要約統計量の算出 ほか
4章 グラフ : データ「IRIS」の読み込み
棒グラフ ほか
5章 補足 : SAS OnDemand for AcademicsとSAS University Editionの比較
SASデータセットの結合 ほか
1章 SAS OnDemand for Academics/SAS University Editionのセットアップ : SAS OnDemand for Academicsのセットアップと起動
SAS University Editionのセットアップと起動(Oracle VM VirtualBoxを使う場合
VMware Playerを使う場合
概要: 無償版SASソフトウェアSAS OnDemand for Academics/SAS University Editionを使って今すぐデータ分析!
6.

図書

図書
稲葉弥一郎, 渡辺裕治著
出版情報: 東京 : サイエンティスト社, 2013.9  183p ; 21cm
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第1章 S‐PLUS使用上の基本 / 環境設定および基本的な使い方
第2章 データの変換と加工 : テキストデータの読み込み
データの単純結合
データの並び替え(ソート
データのキーでの結合 : キーマッチング &
マージ
データの抽出・削除・未入力化
複数回答項目のデータ処理
データのカテゴライズ &
文字表列
データへの新規項目の追加
層別処理の手法
クロス集計結果からのデータ作成
データのダンプ
テキストファイルへのデータ出力
第3章 統計計算関連 : 要約統計量
ノンパラメトリック(ノンパラ
パラメトリック
グラフ
第1章 S‐PLUS使用上の基本 / 環境設定および基本的な使い方
第2章 データの変換と加工 : テキストデータの読み込み
データの単純結合
7.

図書

図書
宮岡悦良, 吉澤敦子著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2014.4  6, 373p ; 26cm
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第1章 : SASへの入門
第2章 : 確率分布
第3章 : データの要約
第4章 : 標本分布
第5章 : 平均の推測
第6章 : 比率の推測
第7章 : 分割表の解析
第8章 : 単回帰分析
第9章 : 重回帰分析
第1章 : SASへの入門
第2章 : 確率分布
第3章 : データの要約
8.

図書

図書
大森崇, 阪田真己子, 宿久洋著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2014.1  x, 221p ; 26cm
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第1部 R/R Commanderの基本事項とデータの操作 : RとR Commander
データの操作 ほか
第2部 データの記述 : データの要約
データの視覚化
第3部 データに基づく推測 : 平均値に関する検定
分散分析 ほか
第4部 多次元データの解析 : 回帰分析
ロジスティック回帰分析 ほか
第1部 R/R Commanderの基本事項とデータの操作 : RとR Commander
データの操作 ほか
第2部 データの記述 : データの要約
概要: R Commander Ver.2に対応して初版を加筆修正。主な加筆項目は、第3章として挿入したレポート作成に利用するR Markdownについてである。
9.

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図書
渡辺啓太著
出版情報: 東京 : ダイヤモンド社, 2013.8  214p ; 19cm
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第1章 データは伝え方がすべて : データは、とにかく視覚に訴える
場合によっては、円グラフより棒グラフ ほか
第2章 数字より大切なもの : まずはリーダーに受け入れてもらうこと
リーダーのタイプによって、求めるものも異なる ほか
第3章 データは質で勝負せよ : メダルをつかんだ「世界一」のデータ
同じ道具を使っても、データ収集スキルには差がある ほか
第4章 情報戦を制するには : バレーボールは情報戦の世界
とっておきの「武器」は、ここぞという戦いでデビューさせる ほか
第5章 データで人を動かす : そもそも、データで人は動くのか?
訪問販売から店舗型に ほか
第1章 データは伝え方がすべて : データは、とにかく視覚に訴える
場合によっては、円グラフより棒グラフ ほか
第2章 数字より大切なもの : まずはリーダーに受け入れてもらうこと
概要: 統計、データ分析、プレゼン、意思決定、戦略、戦術etc.情報を武器にして、勝利をつかむ方法とは?28年ぶりに日本女子バレーに銅メダルをもたらした「世界一のデータ戦略」を、ビジネスパーソン向けに初公開!
10.

図書

図書
Michael Milton著 ; 木下哲也訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2010.7  xxxv, 442p ; 21cm
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11.

図書

図書
里村卓也著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2010.12  viii, 168p ; 26cm
シリーズ名: Rで学ぶデータサイエンス / 金明哲編集 ; 13
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12.

図書

図書
竹原卓真著
出版情報: 京都 : 北大路書房, 2013.3  v, 302p ; 26cm
シリーズ名: SPSSのススメ ; 1
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SPSSの基礎知識
データ・エディタへのデータ入力方法
変数の定義とSPSSの基本操作
データの加工方法
記述統計とビューア
分析前の確認事項とシンタックス
t検定
1要因の分散分析 / 対応「なし」
1要因の分散分析 / 対応「あり」
2要因の分散分析 / 対応「なし」×「なし」
2要因の分散分析 / 対応「なし」×「あり」
2要因の分散分析 / 対応「あり」×「あり」
相関分析と回帰分析
名義尺度データの分析
順序尺度データの分析
グラフ機能
分析結果を書くときの注意点
SPSSの基礎知識
データ・エディタへのデータ入力方法
変数の定義とSPSSの基本操作
概要: 統計分析で困ったらこの1冊を。すべてのSPSSユーザに!このとおりやれば簡単にできる!シンタックスも詳細に解説。
13.

図書

図書
田中周二著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2011.2  viii, 198p ; 21cm
シリーズ名: シリーズ統計科学のプラクティス / 小暮厚之, 照井伸彦編 ; 4
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1 : 生命保険数理
2 : 年金数理
3 : 損害保険数理
4 : シミュレーション
5 : 確率論的シナリオ生成モデル
6 : 発生率の統計学
7 : リスク細分型保険
8 : 第三分野保険
9 : 変額年金
付録
1 : 生命保険数理
2 : 年金数理
3 : 損害保険数理
14.

図書

図書
下川敏雄, 杉本知之, 後藤昌司著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2013.10  xiii, 214p ; 26cm
シリーズ名: Rで学ぶデータサイエンス / 金明哲編集 ; 9
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第1章 : 分類回帰樹木(CART)法とその周辺
第2章 : 検定統計量に基づく樹木
第3章 : 多変量適応型回帰スプライン法とその周辺
第4章 : データ・ピーリング法とその周辺
第5章 : ブースティング法に基づくアンサンブル樹木法
第6章 : ブーストラップ法に基づくアンサンブル樹木法
第1章 : 分類回帰樹木(CART)法とその周辺
第2章 : 検定統計量に基づく樹木
第3章 : 多変量適応型回帰スプライン法とその周辺
概要: 本書では、樹木構造接近法に関する著者らの総合報告に基づいて、個々の手法に関する具体的内容を取り扱う。樹木構造接近法およびアンサンブル学習法の理論的な背景、および周辺手法に関する話題も取り上げた。
15.

図書

図書
朝野煕彦編著 ; 土田尚弘, 小野滋著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2017.2  viii, 216p ; 21cm
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第1章 : 確率分布の早わかり
第2章 : ベイズの定理の再解釈
第3章 : ナイーブベイズで即断即決
第4章 : 事前分布を組み入れた推定
第5章 : ノームを手軽に更新
第6章 : MCMCで事後分布を推定
第7章 : 階層ベイズ・モデルでコンジョイント分析
第8章 : 空間統計モデルで地域分析
第9章 : ビジネスの中のベイズ統計
第1章 : 確率分布の早わかり
第2章 : ベイズの定理の再解釈
第3章 : ナイーブベイズで即断即決
16.

図書

図書
石村貞夫, 石村光資郎著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2013.12  xxiv, 247p ; 21cm
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データの型から適切な統計処理を選ぼう!!
基礎統計量と区間推定
2つの母平均の差の検定
ウィルコクスンの順位和検定
対応のある2つの母平均の差の検定
ウィルコクスンの符号付順位検定
1元配置の分散分析と多重比較
クラスカル・ウォリスの検定
反復測定による1元配置の分散分析
共分散分析
2元配置の分散分析
くり返しのない2元配置の分散分析
単回帰分析
重回帰分析
主成分分析
判別分析
独立性の検定
2つの母比率の差の検定
同等性の検定
適合度検定
データの型から適切な統計処理を選ぼう!!
基礎統計量と区間推定
2つの母平均の差の検定
概要: どんなに便利で優れたソフトウェアでも使いはじめは苦労する。本書は、すぐれた統計処理ソフトSPSSを初めて使おうとする読者のために、データ入力と統計処理の手順をていねいにわかりやすく説明する。
17.

図書

図書
山村吉信著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2018.5  xii, 239p ; 21cm
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第1部 Rによる統計 : 小中高で学ぶ統計
仮説検定 ほか
第2部 JAGS : ベイズ統計
JAGS ほか
第3部 問題解決 : サンプル・サイズ
ベイズ統計におけるサンプル・サイズ ほか
第4部 付録 : 問題と解決の例
コマンド、データ、モデル ほか
第1部 Rによる統計 : 小中高で学ぶ統計
仮説検定 ほか
第2部 JAGS : ベイズ統計
概要: 統計+R+JAGS=問題解決。統計の知識だけあっても「役に立っている」とはいいがたい。ソフトウェアを使いこなせるだけではものたりない。問題を解決したいが道半ばの方のための、結果直結型ハウツー本。
18.

図書

図書
Sau Sheong Chang著 ; 瀬戸山雅人 [ほか] 訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2013.4  xviii, 262p ; 24cm
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1章 : 武器と防具の装備
2章 : いざマトリックスへ
3章 : 8つの魔法の修得
4章 : オフィスとトイレの関係
5章 : ランチタイムの経済学者になる方法
6章 : メールから自分を発見する
7章 : 心臓の鼓動
8章 : 鳥の群れを表現する
9章 : お金と性別と進化
1章 : 武器と防具の装備
2章 : いざマトリックスへ
3章 : 8つの魔法の修得
概要: 人気の高いオープンソースのツール、RとRubyを使い、生データを処理し、シミュレーションし、仮説を立て、統計的手法を用いて検証する、というデータサイエンスの基本の理解を促します。基本が学べるだけでなく、自分のメールボックスや自分の心臓の鼓動 など身近な題材を対象としており、データサイエンスの醍醐味を味わうことができる一冊です。日本語版ではさまざまな統計手法についての入門となる章を追加。この本で使っている統計の基礎も学べる構成になっています。 続きを見る
19.

図書

図書
J. Scott Long, Jeremy Freese著 ; 水落正明, 山澤成康, ライトストーン訳
出版情報: 東京 : ライトストーン, 2016.11  xx, 555p ; 24cm
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20.

図書

図書
里村卓也著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2015.4  viii, 188p ; 26cm
シリーズ名: Rで学ぶデータサイエンス / 金明哲編集 ; 13
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第1章 : マーケティング・モデルとは
第2章 : R入門
第3章 : 確率・統計とマーケティング・モデル
第4章 : 市場反応の分析と普及の予測
第5章 : 選択行動の分析
第6章 : セグメンテーションと潜在クラスモデル
第7章 : 間隔の分析
第8章 : マーケティングとベイズ統計学
第1章 : マーケティング・モデルとは
第2章 : R入門
第3章 : 確率・統計とマーケティング・モデル
21.

図書

図書
涌井良幸, 涌井貞美著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2011.1  255p ; 26cm
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22.

図書

図書
伏見正則, 逆瀬川浩孝著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2012.8  vii, 232p ; 22cm
シリーズ名: 基礎数理講座 ; 6
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23.

図書

図書
J.アルバート著 ; 石田基広, 石田和枝訳
出版情報: 東京 : シュプリンガー・ジャパン, 2010.11  xi, 303p ; 24cm
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24.

図書

図書
寺島拓幸, 廣瀬毅士著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2016.6  x, 281p ; 21cm
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アンケートの回答形式
SPSSについて
単一回答の特徴をみる
多重回答の特徴をみる
数値回答の特徴をみる
単一回答どうしの関係をみる
数値回答どうしの関係をみる
単一回答と数値回答の関係をみる
数値回答を説明する
単一回答を説明する
複数の単一回答をまとめる
アンケートの回答形式
SPSSについて
単一回答の特徴をみる
概要: 回答形式ベースの構成で実践的!目的と考え方→注意点→前提条件→SPSSの操作と出力→論文・レポートでの提示方法と定型化することで、初学者も無理なく読み進められる。SPSS Ver.22以降に対応。章ごとに扱う分析手法を一覧する分析ガイド表付 き。 続きを見る
25.

図書

図書
Maria L. Rizzo著 ; 石井一夫, 村田真樹共訳
出版情報: 東京 : オーム社, 2011.5  x, 451p ; 21cm
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26.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
照井伸彦著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2010.3  ix, 168p ; 21cm
シリーズ名: シリーズ統計科学のプラクティス / 小暮厚之, 照井伸彦編 ; 2
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1. 確率とベイズの定理 1
   1.1 ベイズ統計学の歴史と背景 1
   1.2 ベイズの定理 2
    1.2.1 事象に関する条件付確率とベイズの定理 2
    1.2.2 確率変数に関する条件付確率とベイズの定理 4
2. 尤度関数,事前分布,事後分布 5
   2.1 尤度関数 5
   2.2 事前分布 5
    2.2.1 共役事前分布 6
    2.2.2 無情報事前分布 6
    2.2.3 ジェフリーズ事前分布 8
    2.2.4 階層事前分布 11
3. 統計モデルとベイズ推測 13
   3.1 統計モデル 13
   3.2 ベイズ推測 14
    3.2.1 ベイズ推測の構造と特徴 14
    3.2.2 点推定と統計的決定理論 15
    3.2.3 区間推定 16
   3.3 仮説検定 19
   3.4 情報の更新 : Bayesian updating 20
   3.5 予測分布 20
4. 確率モデルのベイズ推測 22
   4.1 離散分布のベイズ推測 22
    4.1.1 ベルヌーイ試行と二項分布 22
    4.1.2 ポアソン分布 28
   4.2 連続分布のベイズ推測 : 一変量正規分布 31
    4.2.1 μの推測-σ^2が既知の場合- 32
    4.2.2 σ^2の推測-μが既知の場合- 34
    4.2.3 μ,σ^2の推測-共役事前分布と事後分布- 35
   4.3 多変量正規分布のベイズ推測 37
    4.3.1 多変量正規分布と尤度関数 37
    4.3.2 μの推測-Σ既知の場合- 39
    4.3.3 逆ウィシャート分布 39
    4.3.4 Σの推測-μ卿既知の場合- 40
    4.3.5 μ,Σの推測-共役事前分布と事後分布- 41
5. 事後分布の評価 45
   5.1 モンテカルロ法 45
   5.2 モンテカルロ法による積分評価-非繰返しモンテカルロ法- 46
    5.2.1 モンテカルロ積分 46
    5.2.2 直接法-受容/棄却法- 48
    5.2.3 間接法-インポータンスサンプリング- 49
   5.3 繰返しモンテカルロ法 : マルコフ連鎖モンテカルロ 51
    5.3.1 マルコフ連鎖の定義 51
    5.3.2 離散型のマルコフ連鎖 52
    5.3.3 連続状態空間への拡張 55
    5.3.4 ギッブスサンプリング 56
    5.3.5 メトロポリス-へイスティングス(M-H)サンプリング 61
    5.3.6 事後分布のMCMC評価 65
   5.4 MCMCの収束判定法 66
   5.5 確率分布からの乱数発生法 69
    5.5.1 多変量正規分布 69
    5.5.2 逆ガンマ分布 69
    5.5.3 逆ウィシャート分布 70
6. モデル選択 72
   6.1 モデルに対する事後確率と事後オッズ 72
   6.2 正則事前分布とベイズファクター 74
   6.3 周辺尤度 75
   6.4 MCMCを用いた周辺尤度の計算 76
   6.5 DIC 79
   6.6 ベイズ情報量基準と周辺尤度 80
7. 線形回帰モデル(I) 82
   7.1 連続従属変数回帰モデル 82
    7.1.1 正規線形回帰モデル 82
    7.1.2 最小2乗推定値とその性質 82
    7.1.3 尤度関数の導出 84
    7.1.4 正規-逆ガンマ共役事前分布 85
    7.1.5 条件付共役事前分布 : ギッブスサンプリング 87
8. 線形回帰モデル(II) 91
   8.1 制限従属変数回帰モデル 91
   8.2 打ち切りデータの回帰モデル 91
   8.3 二項プロビットモデル 95
   8.4 二項ロジットモデル 100
   8.5 多項離散選択モデル 103
   8.6 多項プロビットモデルのデータ拡大 105
    8.6.1 潜在変数のギッブスサンプリング 106
    8.6.2 モデルの識別性 107
   8.7 多項ロジットモデル 109
9. 動学ベイズモデル 113
   9.1 時系列データと動学モデル 113
   9.2 モデルの構造 114  9.2.1 DLM : 動学線形モデル 114
    9.2.2 DLMにおける推測 118
    9.2.3 分散が既知の場合 119
    9.2.4 分散が未知の場合-分散学習モデル- 123
   9.3 古典的時系列モデル 126
    9.3.1 ARMA : 自己回帰移動平均モデル 127
    9.3.2 ARMAモデルのDLM表現 129
10. パネルデータの統計モデル(I)-階層ベイズ回帰モデル- 131
   10.1 パネルデータの構造 131
   10.2 階層モデルの構造 131
   10.3 階層回帰モデルと異質性の推測 133
   10.4 階層モデルの事後分布 135
    10.4.1 条件付独立性と事後分布の構造 135
    10.4.2 事前分布の設定 136
    10.4.3 完全条件付事後分布 137
11. パネルデータの統計モデル(II)-階層ベイズ離散選択モデル- 150
   11.1 階層ベイズ離散選択モデルの構造 150
   11.2 階層ベイズ多項プロビットモデル 151
    11.2.1 個体間モデル-異質性の事前分布- 151
    11.2.2 事前分布の設定 152
    11.2.3 完全条件付事後分布とMCMCアルゴリズム 153
    11.2.4 識別性条件の処理 155
   11.3 階層ベイズ多項ロジットモデル 156
参考文献 161
索引 165
1. 確率とベイズの定理 1
   1.1 ベイズ統計学の歴史と背景 1
   1.2 ベイズの定理 2
27.

図書

図書
石村貞夫, 劉晨, 石村光資郎著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2015.5  xviii, 253p ; 21cm
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1章 : これだけ知っていれば十分ですね!
2章 : 重回帰分析で予測してみましょう
3章 : 主成分分析で順位をつけてみましょう
4章 : 因子分析で深層心理を探ってみましょう
5章 : 判別分析で境界線を見つけましょう
6章 : クラスター分析で分類をしましょう
7章 : 多次元尺度法って何?
1章 : これだけ知っていれば十分ですね!
2章 : 重回帰分析で予測してみましょう
3章 : 主成分分析で順位をつけてみましょう
概要: 統計ソフトSPSSを使えば複雑な計算に煩わされることなく、重回帰分析、主成分分析、因子分析、判別分析、クラスター分析から多次元尺度法に至るまで、瞬時に計算結果もグラフも得られる。この本には難しい数式の計算はありません!クリックひとつで楽しく 学ぶ、見て理解する多変量解析入門。 続きを見る
28.

図書

図書
舟尾暢男著
出版情報: 東京 : オーム社, 2016.10  xiii, 423p ; 24cm
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第1編 R入門編 : Rのインストール
電卓としてRを使う—起動→計算→終了
代入(付値
ベクトルの基本 : ほか
第2編 R Tips編 : データの種類と種々のベクトル
配列とリスト、要素のラベル
オブジェクトと出力
行列 ほか
第1編 R入門編 : Rのインストール
電卓としてRを使う—起動→計算→終了
代入(付値
29.

図書

図書
菅民郎著
出版情報: 東京 : オーム社, 2013.9  x, 292p ; 24cm
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第1章 : はじめに
第2章 : 統計解析の基礎
第3章 : 相関分析と回帰分析
第4章 : 確率分布
第5章 : 推測統計学
第6章 : 実験による統計理論の検証
第7章 : Excelの統計解析機能の解説
第8章 : Excelアドインソフトウェア
第1章 : はじめに
第2章 : 統計解析の基礎
第3章 : 相関分析と回帰分析
30.

図書

図書
赤間世紀著 ; I/O編集部編
出版情報: 東京 : 工学社, 2013.8  223p ; 21cm
シリーズ名: I/O books
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第1章 : 統計学
第2章 : 確率論
第3章 : 記述統計
第4章 : 相関
第5章 : 推定
第6章 : 検定
第7章 : 回帰分析
第8章 : 時系列分析
第9章 : 統計ソフト「R」の概要
第1章 : 統計学
第2章 : 確率論
第3章 : 記述統計
概要: データを数学的に処理する「統計学」は、「自然科学」から「社会科学」まで広い分野で応用されていますが、その学習は難しい、と言われています。そのつまずきの原因として挙げられるのは、必要な「前提知識」が多いことです。とくに、「用語」「記号」「数式 」などの理解が、大きなハードルとなっているようです。そこで本書は、著者の授業経験に基づき、新しい観点で「統計学」の基本項目を詳しく説明しています。 続きを見る
31.

図書

図書
石村貞夫, 劉晨, 石村友二郎著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2013.11  xiv, 239p ; 21cm
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データベースの作成
データの検索
1変数のグラフ表現—棒・円・折れ線グラフ
1変数の統計量—平均・分散・標準偏差
2変数のグラフ表現と統計量—散布図と相関係数
回帰直線とその予測
時系列データと明日の予測
度数分布表とヒストグラム
いろいろな確率分布とその数表
平均の区間推定と比率の区間推定
平均の差の検定
対応のある平均の差の検定
クロス集計表と独立性の検定
分散分析表って?!
データベースの作成
データの検索
1変数のグラフ表現—棒・円・折れ線グラフ
概要: 統計を理解するコツはまず“慣れる”こと。そして、学ぶときのコツは“計算の流れを目で追ってみる”こと。つまずきやすい統計量の計算も、カベともいえる推定・検定も、Excelを使っていろいろな方法で計算してみるとさらに深く理解することができる。E xcel 2010/2013対応。 続きを見る
32.

図書

図書
畠慎一郎, 田中多恵子著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2015.12  xiv, 193p ; 21cm
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ウォーミングアップ編 : データ分析概論
統計学超入門
統計を武器とするために
実践編 : SPSSのインストール方法
SPSSを始めよう
データの加工・変換
データの特徴を明らかにする
2つの変数から関係性を把握する
グループ間に差異があるのかを確かめる
複数の変数間の傾向を説明する
よく使われる分析手法
お役立ちブックガイド : 統計学の本
SPSSの本
ウォーミングアップ編 : データ分析概論
統計学超入門
統計を武器とするために
概要: SPSSで分析をはじめるなら、この一冊から。大学や研究室でも、自宅でも、すぐに使える→データの入力から分析のしかたまで、手順をしっかり解説→SPSSのインストール方法、ライセンス認証についてもていねいに案内→一歩先に行くための、SPSSの参 考書ガイドを収録。 続きを見る
33.

図書

図書
岸学著
出版情報: 東京 : オーム社, 2012.5  xiv, 216p ; 21cm
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34.

図書

図書
藤田一弥著
出版情報: 東京 : オーム社, 2015.11  vi, 248p ; 21cm
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第1章 : 宇宙から届いた箱の中身を探る—これがベイズの考え方
第2章 : 病気の検査—ベイズの定理
第3章 : オオカミ少年とベイズ—Wekaでベイズ決定
第4章 : 複数の因果関係を表す—Wekaでベイジアンネットワーク
第5章 : 確率の確率—確率分布の導入
第6章 : 小さい村への対応—事前分布の上手な利用
第7章 : 見えない状態を推測する—ベイズの定理と発展
付録
第1章 : 宇宙から届いた箱の中身を探る—これがベイズの考え方
第2章 : 病気の検査—ベイズの定理
第3章 : オオカミ少年とベイズ—Wekaでベイズ決定
35.

図書

図書
安道知寛著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2014.7  viii, 191p ; 22cm
シリーズ名: 統計ライブラリー
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1 : 統計的モデリング—現実の意思決定へ向けて
2 : 高次元データの統計的モデリング
3 : 超高次元データへの対応について
4 : モデル統合法
5 : 高次元データとモデル統合
6 : 総括
1 : 統計的モデリング—現実の意思決定へ向けて
2 : 高次元データの統計的モデリング
3 : 超高次元データへの対応について
36.

図書

図書
山本義郎, 飯塚誠也, 藤野友和著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2013.5  ix, 219p, 図版 [4] p ; 26cm
シリーズ名: Rで学ぶデータサイエンス / 金明哲編集 ; 12
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第1章 : 統計データの視覚化
第2章 : Rコマンダーを使ったグラフ表示
第3章 : Rにおけるグラフ作成の基本
第4章 : vcdパッケージによる質的データの可視化
第5章 : 3Dプロット
第6章 : gridパッケージ
第7章 : latticeによる高度なグラフ
第8章 : ggplot2
第9章 : iplotsによるインタラクティブグラフ
第10章 : 位置情報を伴うデータの可視化
第11章 CRAN Task : View
第1章 : 統計データの視覚化
第2章 : Rコマンダーを使ったグラフ表示
第3章 : Rにおけるグラフ作成の基本
37.

図書

図書
辻谷將明, 竹澤邦夫著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2015.2  x, 275p ; 26cm
シリーズ名: Rで学ぶデータサイエンス / 金明哲編集 ; 6
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第1章 序論
第2章 重回帰
第3章 関数データ解析
第4章 Fisherの判別分析
第5章 一般化加法モデル : GAM)による判別
第6章 樹形モデルとMARS
第7章 ニューラルネットワーク
第8章 サポートベクターマシン(SVM
第9章 : 生存時間解析
第1章 序論
第2章 重回帰
第3章 関数データ解析
38.

図書

図書
松浦寿幸著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2015.9  314p ; 21cm
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第0章 Stataとは—なぜStataを使うのか
第1章 はじめの一歩—Stataを使ってみよう! : インストール、起動と画面の見方
データの読み込み ほか
第2章 Stataによる統計表の作成—統計的な基礎も学ぼう : 視覚的なデータの把握
数量的概念によるデータの把握 ほか
第3章 Stataによる回帰分析—本格的な分析に向けて : 回帰分析の考え方
Stataによる回帰分析 ほか
第4章 パネル・データによる分析—いよいよ本領発揮 : パネル・データ分析の考え方
パネル・データ利用のメリット ほか
付録 : 困ったときの逆引き事典
第0章 Stataとは—なぜStataを使うのか
第1章 はじめの一歩—Stataを使ってみよう! : インストール、起動と画面の見方
データの読み込み ほか
概要: 豊富な事例で、データの構築から分析、結果のとりまとめまでを身につけられる!問題解決のヒントを多数掲載した、“困ったときの逆引き事典”を増強。Stata14はもちろん、Stata13・12・11などの旧バージョンへの対応にも配慮。頻出の“生存 分析”に関する解説を増強。 続きを見る
39.

図書

図書
高柳良太著
出版情報: 東京 : オーム社, 2014.1-2017.2  8冊 ; 21cm
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第1章 : 顧客分析のためのデータの整理
第2章 : 基本の統計量とグラフによるデータの把握
第3章 : 傾向をつかむ相関分析
第4章 : EMの基本操作
第5章 : EMの回帰分析—ロジスティック回帰分析
第6章 : セグメントに分類・ディシジョンツリー
第7章 : ニューラルネットワークと予測の比較、当てはめ
第8章 : パターンの発見・アソシエーション分析
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
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
第1章 : 時系列分析とは
第2章 : 時系列データの準備、編集と時系列グラフ
第3章 : 自己相関
第4章 : 季節性の分解
第5章 : 次期の予測
第6章 : ARIMAモデルと予測
第7章 : 自己回帰誤差付き回帰分析
第8章 : パネルデータの回帰分析
第1章 : データの準備
第2章 : 他のソフトウェアのデータをEGで使用する
第3章 : データ編集の基本
第4章 : 高度なデータの編集
第5章 : 量的変数の集計
第6章 : 質的変数の集計
第1章 : 要約統計量
第2章 : 度数分布表の作成
第3章 : グループごとの集計
第4章 : 相関分析
第5章 : 2群の平均値の差の検定
第6章 : 分割表分析とχ2乗検定
第7章 : EGの「タスク」メニュー
第8章 : EGの基本と環境設定
第1章 アンケートの考え方とデータ入力
第2章 基本統計量 / 度数集計と要約統計量
第3章 クロス集計とχ2乗検定
第4章 2群の平均値の差の検定 / t検定
第5章 3群以上の差の検定 / 分散分析
第6章 順序データなどのノンパラメトリック検定
第7章 相関分析
第8章 複数回答の集計・分析とダミーデータ
第9章 : EGのグラフ作成
第1章 線形回帰分析 / 重回帰分析
第2章 一元配置分散分析とノンパラメトリックな一元配置分散分析
第3章 二元配置分散分析 / 線形モデル
第4章 主成分分析
第5章 因子分析
第6章 判別分析
第7章 ロジスティック回帰分析
第8章 : クラスター分析
第1章 : 顧客分析のためのデータの整理
第2章 : 基本の統計量とグラフによるデータの把握
第3章 : 傾向をつかむ相関分析
40.

図書

図書
横内大介, 青木義充著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2014.3  223p ; 21cm
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1 時系列データのリテラシー : 時系列データとは
時系列データと確率分布 ほか
2 時系列データの観察と要約 : 時系列データを観察する
時系列データの分布と要約 ほか
3 時系列データの時間依存と自己回帰モデル : 時間依存の表現
時系列データの性質—定常性について ほか
4 応用編・ホワイトノイズから分散不均一構造へ—ARCH、GARCHモデルの活用 : 自己回帰モデルの当てはめ残差を調べる
ARCHモデルとGARCHモデル ほか
5 実践編・時系列分析の投資への応用 : 収益率という2次データ
見せかけの回帰が引き起こす問題 ほか
1 時系列データのリテラシー : 時系列データとは
時系列データと確率分布 ほか
2 時系列データの観察と要約 : 時系列データを観察する
概要: データサイエンティストの必須知識である時系列データ分析を徹底解説。フリーソフトウェアRを使って視覚的、対話的にデータ分析を進める。
41.

図書

図書
Wes McKinney著 ; 瀬戸山雅人, 小林儀匡, 滝口開資訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2018.7  xxi, 571p ; 24cm
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はじめに
Pythonの基礎、IPythonとJupyter : Notebook
Python組み込みのデータ構造と関数、ファイルの扱い
NumPyの基礎:配列とベクトル演算
pandas入門
データの読み込み、書き出しとファイル形式
データのクリーニングと前処理
データラングリング:連結、結合、変形
プロットと可視化
データの集約とグループ演算
時系列データ
pandas:応用編
Pythonにおけるモデリングライブラリ入門
データ分析の実例
付録A : NumPy:応用編
付録B : IPythonシステム上級編
はじめに
Pythonの基礎、IPythonとJupyter : Notebook
Python組み込みのデータ構造と関数、ファイルの扱い
概要: 本書はPythonの代表的なデータ分析ツール、pandasの開発者Wes McKinneyによる、データ分析を行うための基本を網羅しています。すべてのサンプルコードはダウンロード可能で、Jupyter Notebookで対話的に試し、実際に 手を動かしながら知識を確実なものにすることが可能です。Python3に対応した待望の改訂版。 続きを見る
42.

図書

図書
石村貞夫 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2015.1  xiv, 240p ; 22cm
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アンケート調査票を作りましょう
アンケート調査の結果を入力しましょう
グラフ表現で特徴をつかみましょう
相関分析で関係の強い項目を探しましょう
クロス集計表から独立性の検定をしましょう
ノンパラメトリック検定でグループ間の差を調べましょう
コレスポンデンス分析でわかるカテゴリの対応
主成分分析で総合的特性を求めましょう
因子分析で共通要因を求めましょう
クラスター分析でデータを分類しましょう
判別分析で重要な項目を探しましょう
ロジスティック回帰分析で予測確率を求めてみましょう
一歩進んだカテゴリカルデータ分析
アンケート調査票を作りましょう
アンケート調査の結果を入力しましょう
グラフ表現で特徴をつかみましょう
概要: アンケート調査に初めて触れる読者のための、統計ソフトSPSSを使ったわかりやすい入門書。失敗しない調査の準備、進め方から調査結果の考察まで、手を動かしながら読み進めれば、統計学の難しい理論は知らなくても高度な解析が自由に使えてすぐ役に立つ。
43.

図書

図書
兼子毅著
出版情報: 東京 : 日科技連出版社, 2011.4  xii, 186p ; 21cm
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44.

図書

図書
菅民郎著
出版情報: 東京 : オーム社, 2018.6  viii, 325p ; 24cm
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アンケート調査の基本と準備
調査票のつくり方と質問内容
アンケートデータの集計
クロス集計
アンケートデータの解析
アンケート調査による母集団の把握
CS調査と分析方法
一対比較法の調査と分析方法
コンジョイント調査と分析方法
因果関係解明調査と因子分析〔ほか〕
アンケート調査の基本と準備
調査票のつくり方と質問内容
アンケートデータの集計
45.

図書

図書
鈴木努著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2017.5  xii, 346p ; 26cm
シリーズ名: Rで学ぶデータサイエンス / 金明哲編集 ; 8
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ネットワークデータの入力
最短距離
ネットワーク構造の諸指標
中心性
ネットワーク構造の分析
ネットワークの類似性
統計的ネットワーク分析
社会ネットワークの調査分析法
ソーシャル・メディアのネットワーク分析
複雑ネットワークのシミュレーション
ネットワーク描画
ネットワークデータの入力
最短距離
ネットワーク構造の諸指標
46.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
岸学, 吉田裕明共著
出版情報: 東京 : オーム社, 2010.3  x, 299p ; 21cm
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はじめに ⅲ
Part1 Excelの操作に慣れよう 1
 第1章 Excelの名称と基本操作 3
   1.1 画面の説明 3
   1.2 セルに文字やデータを入力する 5
   1.3 セルの書式を整える 6
   1.4 コピー・切り取り・貼り付け・セルの挿入・セルの削除 14
   1.5 フィルハンドル 17
 第2章 計算をするための3つの方法 : 式・関数・データ分析 21
   2.1 式を使って計算する 21
   2.2 関数を使って計算する 24
   2.3 「データ分析」というツールを使う 30
 第3章 知っていると便利なこと 35
   3.1 データの並べ替え 35
   3.2 行と列の限界 38
   3.3 ウィンドウ枠の固定 38
   3.4 相対参照と絶対参照 39
   3.5 条件付き書式 42
   3.6 アンドゥとリドゥ 44
Part2 データの統計分析を行う 45
 第4章 統計分析の準備に 46
   4.1 はじめに 46
   4.2 データ表の紹介 46
   4.3 質的データと量的データ 49
 第5章 データの尺度 50
   5.1 尺度とは 50
   5.2 尺度を分類する 51
   5.3 尺度を考えるときの注意 53
 第6章 データの処理と統計分析の流れ 56
   6.1 分析の流れ 56
   6.2 Excelでできる統計分析の種類 57
Part3 データを集計する : 記述統計 59
 第7章 記述統計を行う意味 60
 第8章 度数分布を描く 62
   8.1 ねらい 62
   8.2 棒グラフ・円グラフ・帯グラフ 62
   8.3 ヒストグラム 65
   8.4 Excelで描いてみよう 67
   8.5 度数分布で何を検討するか? 78
 第9章 代表値を求める : 平均値と中央値 79
   9.1 代表値とは 79
   9.2 平均値を求める 79
   9.3 中央値を求める 80
   9.4 最頻値を求める 81
   9.5 Excelで平均値、中央値、最頻値を求めよう 81
   9.6 平均値・中央値・最頻値を比較する 84
 第10章 散布度を求める : 分散・標準偏差(SD)・四分位偏差・範囲 86
   10.1 散布度とは 86
   10.2 標準偏差と分散 87
   10.3 四分位偏差 93
   10.4 範囲 96
Part4 正規分布とデータの変換 101
 第11章 正規分布と相対的な位置 102
   11.1 正規分布とは 102
   11.2 標準正規分布 103
 第12章 標準得点(z得点)と偏差値 105
   12.1 標準得点とは 105
   12.2 標準得点の意味と活用 107
   12.3 標準得点から標準正規分布の面積(確率)を求める 107
   12.4 偏差値 108
   12.5 Excelで標準得点・偏差値を求めよう 108
   12.6 段階点へ変換する 118
Part5 2つの変数の関係を記述する 123
 第13章 クロス集計表と散布図 124
   13.1 クロス集計表 124
   13.2 散布図 130
 第14章 いろいろな相関関係の表現 133
   14.1 ピアソンの積率相関係数(r)とは 133
   14.2 直線回帰による表現 140
   14.3 スピアマンの順位相関係数(rs) 151
 第15章 クロス集計表からの関係の表現 157
   15.1 オッズ比(or) 157
   15.2 クラメールの連関係数(V) 160
Part6 分析方法を選ぶには 165
 第16章 母集団と標本 167
   16.1 母集団と標本の関係 167
   16.2 標本の抽出 168
   16.3 出現確率を求める : 母集団の様子がわかっている場合 169
 第17章 検定の考え方 172
   17.1 なぜ検定を行うのか? 172
   17.2 検定の考え方の流れをとらえる 173
 第18章 検定で明らかになるもの : 関係と差 178
   18.1 関係の図と差の図 178
   18.2 知りたいことを図に描いてみよう 180
 第19章 分析のタイプから分析の方法を選ぶ 181
   19.1 分析タイプの7分類 181
   19.2 分析タイプと分析方法との対応 184
   19.3 関係の分析を分類する 186
Part7 推測統計(1) : 関係を分析する 187
 第20章 間隔・比尺度同士の関係の検定 188
   20.1 ピアソンの積率相関係数 : 無相関検定 188
   20.2 回帰の分散分析 191
 第21章 順序尺度同士の関係の検定 194
   21.1 スピアマンの順位相関係数 194
 第22章 名義尺度同士の関係 196
   22.1 独立性の検定 : X^2検定 196
   22.2 残差分析 202
Part8 推測統計(2) : 差を分析する 207
 第23章 比率の差の分析 208
   23.1 X^2検定(適合度の検定) : 分析タイプ0 208
   23.2 コクランのQ検定 : 分析タイプI・VI 210
   23.3 X^2検定(比率の差の検定) : 分析タイプII・III 215
 第24章 平均値の差の分析 : t検定 217
   24.1 t検定の方法を分類する 217
   24.2 t検定(対応なし) 218
   24.3 t検定(対応あり) 222
 第25章 分散あるいは標準偏差(SD)の差の分析 : F検定 225
   25.1 F検定とは 225
   25.2 F検定の結果を読む 226
   25.3 ExcelでF検定を行う 226
 第26章 中央値の差の分析 229
   26.1 マン・ホイットニーのU検定 229
   26.2 クラスカル・ウォリスのH検定 236
   26.3 ウィルコクスンの符号化順位検定 241
   26.4 フリードマンの検定 244
Part9 分散分析法と研究の計画 249
 第27章 分散分析(ANOVA)とは 250
   27.1 3つの群以上の平均値の差を考える : 分散分析法 250
   27.2 方法の分類 251
   27.3 Excelで分散分析を実施するときの注意 252
   27.4 分散分析の意味と考え方 253
 第28章 一元配置分散分析(対応なし) 257
   28.1 一元配置分散分析(対応なし)のデータとは 257
   28.2 一元配置分散分析の結果を読む 257
   28.3 Excelで計算する 259
   28.4 多重比較を行う 262
 第29章 一元配置分散分析(対応あり) 264
   29.1 一元配置分散分析(対応あり) 264
   29.2 Excelで計算する 264
 第30章 二元配置分散分析(2要因とも対応なし) 268
   30.1 二元配置分散分析(対応なし)のデータとは 268
   30.2 二元配置分散分析の結果を読む 268
   30.3 交互作用とは何か 270
   30.4 単純主効果の検定 : どこに交互作用があるのか 271
   30.5 Excelで計算する 271
 第31章 二元配置分散分析(1要因対応なし・1要因対応あり) 275
   31.1 二元配置分散分析(1要因対応なし・1要因対応あり)のデータとは 275
   31.2 二元配置分散分析の結果を読む 275
   31.3 Excelで計算する 277
 第32章 研究の計画 281
   32.1 研究を計画する 281
   32.2 被験者間計画と被験者内計画 284
   32.3 論文で統計はどのように使われているか 284
補遺 286
   A.1 ∑の計算について 286
   A.2 決定係数の導出 287
   A.3 調和平均 288
付表1 標準正規分布の面積の表 289
付表2 スピアマンのγsの検定表 290
付表3 ウィルコクスンの符号化順位検定表 291
付表4 ステューデント化された範囲の表 292
   付表4.1 ステューデント化された範囲の表(5%水準) 292
   付表4.2 ステューデント化された範囲の表(1%水準) 293
参考文献・読書案内 294
索引 295
はじめに ⅲ
Part1 Excelの操作に慣れよう 1
 第1章 Excelの名称と基本操作 3
47.

図書

図書
古谷知之著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2011.6  vii, 168p ; 21cm
シリーズ名: シリーズ統計科学のプラクティス / 小暮厚之, 照井伸彦編 ; 5
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
政策リテラシーとしての空間データ分析
空間データの構造と操作
地域間の比較
空間データの分類と可視化
空間的自己相関
確率地図
空間集積性
空間点過程
空間補間
空間計量経済モデル
カウントデータ・モデル
政策リテラシーとしての空間データ分析
空間データの構造と操作
地域間の比較
48.

図書

図書
姜興起著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2010.7  xi, 234p ; 26cm
シリーズ名: Rで学ぶデータサイエンス / 金明哲編集 ; 3
所蔵情報: loading…
49.

図書

図書
金明哲著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2017.3  vii, 319p ; 22cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1部 Rとデータマイニングの基礎 : データマイニングとR言語
データの入出力と編集
データの演算と固有値、基本統計量
データの視覚化
第2部 Rによるデータ解析・データマイニング : 主成分分析
因子分析
対応分析
多次元尺度法
クラスター分析 ほか
第1部 Rとデータマイニングの基礎 : データマイニングとR言語
データの入出力と編集
データの演算と固有値、基本統計量
概要: 網羅性と実用性の高さから、多くのRユーザーの評価を得てきたロングセラー。Rのバージョンアップへの対応に加え、深層学習やネットワーク分析などの内容を追加した第2版。
50.

図書

図書
小木曽道夫著
出版情報: 東京 : オーム社, 2012.5  x, 164p ; 21cm
所蔵情報: loading…
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