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1.

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
2.

図書

図書
西内啓著
出版情報: [東京] : 日経BP社 , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2014.3  237p ; 21cm
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第1章 統計解析で課題を解決するためのフレームワーク : 解析の正しい進め方—価値ある分析を行うための3つのポイント
利益に直結するものを決める—アウトカム
着目すべき分析対象を決める—解析単位
違いを生み出す「特徴」を洗い出す—説明変数
解析手法は自動的に決まる—質的なデータと量的なデータ
必ず3つのポイントを意識して解析を進める
第2章 仕事で使う統計解析—初級編 / 和食レストランチェーンの売上を増やすには?
第3章 仕事で使う統計解析—実践編 : 事務機器販売の営業戦略を立てる / 営業部門編
情シスの手助けなしで、顧客行動の分析を行う / マーケティング・EC部門編
画像処理機器の販売台数を予測する / 調達部門編
第4章 上級編—進化したエクセル環境を活用して解析を効率化・高度化する : データ結合を効率化する
データマイニング機能を使った重回帰分析
質的なアウトカムの分析を行うナイーブベイズ分類
アウトカムに影響を与えているパターンを分析する
時系列分析をスピーディに行う
分析結果のビジュアライゼーション
第1章 統計解析で課題を解決するためのフレームワーク : 解析の正しい進め方—価値ある分析を行うための3つのポイント
利益に直結するものを決める—アウトカム
着目すべき分析対象を決める—解析単位
概要: さよならデータサイエンティスト!「最強」の統計家の課題解決フレームワークがこの1冊に。誰でも「価値ある答え」にたどり着くことができる。明日の仕事にすぐ役立つ、エクセルを使ったデータ解析実践書!
3.

図書

図書
菅民郎著
出版情報: 東京 : オーム社, 2014.3  xviii, 292p ; 24cm
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第1章 : はじめての予測
第2章 : 予測の仕方
第3章 : 予測の事例
第4章 : 季節変動S、傾向変動Tを把握するための解析手法
第5章 : トレンドT(傾向線)を算出するための解析手法
第6章 : 相関分析
第7章 : 予測モデル式を作成するための解析手法
第8章 : Excelの統計解析機能
第9章 : Excelアドインソフトウェアの概要と操作方法
第1章 : はじめての予測
第2章 : 予測の仕方
第3章 : 予測の事例
4.

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。
5.

図書

図書
上村龍太郎 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 丸善出版, 2014.7  viii, 154p ; 21cm
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1 : 基本的操作法
2 : データの要約
3 : 回帰分析
4 : クラスター分析
5 : 主成分分析
6 : 因子分析
7 : 階層型ニューラルネットワーク
8 : 自己組織化マップ
1 : 基本的操作法
2 : データの要約
3 : 回帰分析
概要: 本書はデータ解析を行ってみたい、できるようになりたいという方への第一歩となるよう、データの基本的な整理方法や簡単な見方から、回帰分析、主成分分析、因子分析というしばしば用いられる分析手法、そして少し高度な解析を学びたいという方に向けやや発展 的な知的データ分析までを説明しています。いわゆる統計的な難しい数学の説明に陥らぬよう、ExcelやRを用いて分析結果を得ることを軸としています。 続きを見る
6.

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
7.

図書

図書
日花弘子著
出版情報: 東京 : SBクリエイティブ, 2014.4  x, 333p ; 24cm
シリーズ名: Excel徹底活用シリーズ
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01 : 統計とは
02 : 統計の基本
03 : 回帰分析
04 : 母集団と標本
05 : 確率分布
06 : 推定
07 : 検定
08 : 分散分析
01 : 統計とは
02 : 統計の基本
03 : 回帰分析
概要: 社会人のための統計学。仕事の現場で必要となる統計解析の基礎をやさしく解説。ケーススタディによる実践的な学習。フルカラーによる見やすいレイアウト。章末の練習問題でレベルアップ。Excel2007/2010/2013対応。
8.

図書

図書
Joseph Adler著 ; 大橋真也, 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), 2014.1  xxi, 835p ; 22cm
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第1部 : Rの基本
第2部 : R言語
第3部 : データの操作
第4部 : データの可視化
第5部 : Rでの統計
第6部 : その他のトピック
第1部 : Rの基本
第2部 : R言語
第3部 : データの操作
概要: 統計分析の標準ツールとして不動の人気を誇るオープンソースソフトウェアRについてのリファレンス。Rの基本操作から、パッケージの詳細、コマンドや関数の一覧、さらには可視化、最適化、並列化など、Rをさらにパワーアップさせるテクニックまで、幅広いト ピックを取り上げます。Rの持つ機能を詳しく解説しつつ、Rの可能性を追求する一冊です。圧倒的な情報量を誇り、初心者にも上級者にも有用な情報が満載です。 続きを見る
9.

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
10.

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。
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