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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.

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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4.

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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5.

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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6.

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
7.

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
8.

図書

図書
谷村晋著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2010.7  x, 240p, 図版 [2] p ; 26cm
シリーズ名: Rで学ぶデータサイエンス / 金明哲編集 ; 7
所蔵情報: loading…
9.

図書

図書
石村貞夫, 石村友二郎著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2010.10  xii, 242p ; 21cm
所蔵情報: loading…
10.

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…
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