1.
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図書
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山村吉信著
出版情報: |
東京 : 東京図書, 2018.5 xii, 239p ; 21cm |
子書誌情報: |
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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。
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2.
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図書
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藤本壱著
出版情報: |
東京 : 自由国民社, 2016.8 243p ; 21cm |
子書誌情報: |
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本書の使い方と統計アドインのインストール |
1 : 統計の基本 |
2 : 相関と回帰 |
3 : 確率変数と確率分布 |
4 : 推定 |
5 : 検定 |
6 : 多変量解析 |
本書の使い方と統計アドインのインストール |
1 : 統計の基本 |
2 : 相関と回帰 |
概要:
統計アドインで分析結果をかんたん一発表示。シミュレーションがパッとできる!統計処理の基本からデータの見方、相関・回帰・確率・検定・多変量解析まで、学びながら一瞬で結果も出せる。
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3.
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図書
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舟尾暢男著
出版情報: |
東京 : オーム社, 2016.10 xiii, 423p ; 24cm |
子書誌情報: |
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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 |
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4.
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図書
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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 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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5.
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図書
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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 |
子書誌情報: |
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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 |
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6.
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図書
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酒井麻衣子著
出版情報: |
東京 : 東京図書, 2016.9 260p ; 21cm |
子書誌情報: |
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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。
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7.
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図書
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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 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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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!
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8.
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図書
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辻谷將明, 竹澤邦夫著
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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 |
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9.
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図書
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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 |
子書誌情報: |
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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 |
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10.
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図書
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石村貞夫, 石村友二郎著
出版情報: |
東京 : 東京図書, 2013.7 xiii, 241p ; 21cm |
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データを入力してみませんか? |
データの変換?選択?並べ替え? |
いろいろなグラフを描きましょう |
度数分布表とヒストグラムを作りましょう |
基礎統計量って、平均値のこと? |
2変数データには相関係数を! |
回帰直線を求めてみましょう |
標準正規分布の数表を作りましょう |
カイ2乗分布・t分布・F分布の数表は? |
パラメータの推定は探索的に!!〔ほか〕 |
データを入力してみませんか? |
データの変換?選択?並べ替え? |
いろいろなグラフを描きましょう |
概要:
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いちばんやさしい統計入門。
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11.
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図書
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小木曽道夫著
出版情報: |
東京 : オーム社, 2012.5 x, 164p ; 21cm |
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12.
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図書
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岸学著
出版情報: |
東京 : オーム社, 2012.5 xiv, 216p ; 21cm |
子書誌情報: |
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13.
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図書
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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 |
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14.
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図書
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白石修二著
出版情報: |
東京 : 森北出版, 2012.1 vi, 146p ; 22cm |
子書誌情報: |
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15.
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図書
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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!
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16.
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図書
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菅民郎著
出版情報: |
東京 : オーム社, 2014.3 xviii, 292p ; 24cm |
子書誌情報: |
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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 |
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17.
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図書
東工大 目次DB
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岸学, 吉田裕明共著
出版情報: |
東京 : オーム社, 2010.3 x, 299p ; 21cm |
子書誌情報: |
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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 |
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18.
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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 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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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 |
|
19.
|
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 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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|
20.
|
図書
|
大橋渉著
出版情報: |
東京 : オーム社, 2010.6 x, 219p ; 21cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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|
21.
|
図書
|
姜興起著
|
22.
|
図書
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下川敏雄, 杉本知之, 後藤昌司著
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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。
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23.
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図書
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宮岡悦良, 吉澤敦子著
出版情報: |
東京 : 共立出版, 2013.9 x, 316p ; 26cm |
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第1章 基本プログラミング : データセットの加工 |
いろいろなタイプのデータ入力 ほか |
第2章 統計グラフ : さまざまな統計グラフ—SGPLOTプロシジャ |
グラフの比較—SGSCATTERプロシジャ ほか |
第3章 SASマクロ : マクロ変数 |
マクロ ほか |
第4章 SQL : データ検索と操作 |
テーブルの作成と削除 ほか |
第5章 IML : IMLの基本知識 |
ベクトルと行列 ほか |
第1章 基本プログラミング : データセットの加工 |
いろいろなタイプのデータ入力 ほか |
第2章 統計グラフ : さまざまな統計グラフ—SGPLOTプロシジャ |
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24.
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図書
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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。
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25.
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図書
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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。
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26.
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図書
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上村龍太郎 [ほか] 著
出版情報: |
東京 : 丸善出版, 2014.7 viii, 154p ; 21cm |
子書誌情報: |
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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。
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27.
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図書
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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 |
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28.
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図書
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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 |
子書誌情報: |
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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。
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29.
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図書
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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 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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30.
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図書
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兼子毅著
出版情報: |
東京 : 日科技連出版社, 2011.4 xii, 186p ; 21cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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31.
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図書
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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 |
子書誌情報: |
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32.
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図書
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古谷知之著
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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 |
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33.
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図書
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宮岡悦良, 吉澤敦子著
出版情報: |
東京 : 共立出版, 2011.7 xiv, 876p ; 22cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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34.
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図書
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岡田昌史著者代表
出版情報: |
東京 : 東京図書, 2011.4 iii, 481p ; 21cm |
子書誌情報: |
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35.
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図書
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石村貞夫, 石村光資郎著
出版情報: |
東京 : 東京図書, 2011.9 xvi, 245p ; 21cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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36.
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図書
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渡辺啓太著
出版情報: |
東京 : ダイヤモンド社, 2013.8 214p ; 19cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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目次情報:
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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!
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37.
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図書
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石村貞夫, 石村光資郎著
出版情報: |
東京 : 東京図書, 2018.2 xxiv, 262p ; 21cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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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 |
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:
どんなに便利ですぐれたソフトウェアでも使いはじめは苦労する。本書は統計ソフトSPSSを初めて使う読者のために、統計処理の選び方とその処理手順、結果の読み取り方をていねいにわかりやすく説明する。SPSSがたちあがったら、データの型から適切な統
…
計処理をさがし、指示どおりにマウスでクリックしていけば...。ていねいでわかりやすい、クリックするだけの統計入門。
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38.
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図書
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谷村晋著
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39.
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図書
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田中周二著
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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 |
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40.
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図書
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菅民郎著
出版情報: |
東京 : オーム社, 2013.9 x, 292p ; 24cm |
子書誌情報: |
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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 |
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41.
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図書
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内田治著
出版情報: |
東京 : 東京図書, 2013.12 xii, 273p ; 21cm |
子書誌情報: |
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第1章 : アンケート調査 |
第2章 : アンケートのデータ |
第3章 : アンケートの集計 |
第4章 : 比率の解析 |
第5章 : 分割表の解析 |
第6章 : 平均値の解析 |
第7章 : 相関分析 |
第1章 : アンケート調査 |
第2章 : アンケートのデータ |
第3章 : アンケートの集計 |
概要:
SPSSを使ってできるアンケートの解析を、画面を見ながらクリックするだけでできるように解説する。調査の準備から調査票の作り方、質問文の書き方、回答の形式にはじまって、単純集計やクロス集計とグラフの作成、比率に関する検定と推定、分割表の検定、
…
平均値の検定、相関係数や順位データの解析まで、すぐ実用に役立つ必携必読のハンドブック。
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42.
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図書
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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 |
子書誌情報: |
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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。
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43.
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図書
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Wes McKinney著 ; 小林儀匡 [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), 2013.12 xviii, 452p ; 24cm |
子書誌情報: |
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はじめに |
Pythonによるデータ分析事例 |
IPython:対話的な開発環境 |
NumPyの基本: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 |
データの管理:データのクリーニング、変換、マージ、再形成 |
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 |
金融と経済データへの応用 |
NumPy:応用編 |
はじめに |
Pythonによるデータ分析事例 |
IPython:対話的な開発環境 |
概要:
Pythonの代表的なデータ解析用ツール、pandasのメイン開発者による、Pythonでデータサイエンスを始めるための情報をまとめた、優れたガイドブック。豊富な事例とサンプルコードを示した実践的、実際的な一冊。
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図書
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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。
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図書
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石村貞夫 [ほか] 著
出版情報: |
東京 : 東京図書, 2015.1 xiv, 240p ; 22cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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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。
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46.
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図書
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里村卓也著
目次情報:
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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 |
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図書
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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 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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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。
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図書
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内田治, 平野綾子著
出版情報: |
東京 : 東京図書, 2015.9 xi, 287p ; 21cm |
子書誌情報: |
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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。
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図書
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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 |
子書誌情報: |
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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。
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50.
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図書
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菅民郎著
出版情報: |
東京 : オーム社, 2016.5 xiv, 358p ; 24cm |
子書誌情報: |
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統計解析の基礎 |
相関分析 |
確率分布 |
統計的推定と統計的仮説検定の基礎 |
母集団の平均と割合に関する推定 |
1つの母集団の平均と割合に関する検定 |
2つの母集団の平均と割合に関する検定 |
統計的推定、統計的仮説検定の理論と公式の導き方 |
母集団の分散・正規性・相関に関する検定 |
標本平均の分布、検定統計量T値の分布〔ほか〕 |
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