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1.

図書

図書
慶應SFCデータ分析教育グループ編
出版情報: 東京 : 慶應義塾大学出版会, 2002.5  v, 266p ; 30cm
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2.

図書

図書
柳川堯著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2002.6  xii, 201p ; 22cm
シリーズ名: データサイエンス・シリーズ / 柴田里程 [ほか] 編集委員 ; 9
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3.

図書

図書
市川博, 本多薫著
出版情報: 東京 : 日本教育訓練センター, 2002.4  108p ; 26cm
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4.

図書

図書
B. S. Everitt [著] ; 清水良一訳
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2002.9  ii, 518p ; 22cm
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5.

図書

図書
上田尚一著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2002.9  v, 217p ; 21cm
シリーズ名: 講座情報をよむ統計学 / 上田尚一著 ; 1
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6.

図書

図書
遠藤健治著
出版情報: 東京 : 北樹出版, 2002.10  iv, 166p ; 22cm
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7.

図書

図書
穐山貞登著 ; たばこ総合研究センター編
出版情報: 東京 : 山愛書院 , 東京 : 星雲社 (発売), 2002.9  267p ; 21cm
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8.

図書

図書
上田尚一著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2002.9  vii, 177p ; 22cm
シリーズ名: 講座情報をよむ統計学 / 上田尚一著 ; 9
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9.

図書

図書
Yoshiaki Funatsu = 舩津好明著
出版情報: [Japan] : [s.n.], 2002  19, 182 p. ; 26 cm
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10.

図書

図書
内田治, 松木秀明, 上野真由美著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2002.9  xi, 199p ; 21cm
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11.

図書

図書
内山敏典著
出版情報: 京都 : 晃洋書房, 2002.3  iv, 178p ; 21cm
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12.

図書

図書
道家暎幸, 今田恒久著
出版情報: 東京 : 東海大学出版会, 2001.11  vii, 154p ; 21cm
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13.

図書

図書
ドナルド・J.クーシス著 ; 林由子訳
出版情報: 東京 : 信山社出版 , 東京 : 大学図書(発売), 2001.4  ix, 340p ; 24cm
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14.

図書

図書
栗原考次著
出版情報: 東京 : 放送大学教育振興会, 2001.3  277p ; 21cm
シリーズ名: 放送大学教材 ; 89193-1-0111
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15.

図書

図書
杉田暉道, 杤久保修著
出版情報: 東京 : 医学書院, 2001.6  ix, 178p ; 21cm
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16.

図書

図書
新田功著
出版情報: 東京 : ムイスリ出版, 2001.12  vi, 168p ; 21cm
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17.

図書

図書
鈴木義一郎著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2001.4  viii, 165p ; 22cm
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18.

図書

図書
浅利英吉 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 日刊工業新聞社, 2001.3  vi, 240p ; 26cm
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19.

図書

図書
木下栄蔵著
出版情報: 東京 : 日科技連出版社, 2001.5  vi, 171p ; 21cm
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20.

図書

図書
深谷澄男, 喜田安哲著
出版情報: 東京 : 北樹出版, 2001.4-2003.4  2冊 ; 26cm
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21.

図書

図書
林知己夫著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2001.6  vi, 131p ; 21cm
シリーズ名: シリーズ「データの科学」 / 林知己夫編集 ; 1
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22.

図書

図書
鳥脇純一郎編著
出版情報: 東京 : オーム社, 2001.9  vii, 124p ; 21cm
シリーズ名: インターユニバーシティ
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23.

図書

図書
大村平著 ; 講談社サイエンティフィク編
出版情報: 東京 : 講談社, 2005.8  viii, 196p ; 21cm
シリーズ名: 今日から使えるシリーズ
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24.

図書

図書
柳谷晃著
出版情報: 東京 : 日本能率協会マネジメントセンター, 2006.3  229p ; 21cm
シリーズ名: 実務入門シリーズ
所蔵情報: loading…
25.

図書

図書
金明哲 [ほか執筆]
出版情報: 東京 : 岩波書店, 2003.3  ix, 246p ; 22cm
シリーズ名: 統計科学のフロンティア / 甘利俊一 [ほか] 編 ; 10
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目次情報: 続きを見る
統計的方法の汎用性 : 編集にあたって / 竹村彰通 [執筆]
文章の統計分析とは / 金明哲, 村上征勝 [執筆]
確率モデルによる自然言語処理 / 永田昌明 [執筆]
社会調査データからの推論 : 実践的入門 / 大津起夫 [執筆]
データとテキストのマイニング / 山西健司 [執筆]
統計的方法の汎用性 : 編集にあたって / 竹村彰通 [執筆]
文章の統計分析とは / 金明哲, 村上征勝 [執筆]
確率モデルによる自然言語処理 / 永田昌明 [執筆]
26.

図書

図書
細野助博著
出版情報: 八王子 : 中央大学出版部, 2005.9  iii, 306p ; 22cm
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27.

図書

図書
[林知己夫著] ; 林知己夫著作集編集委員会編
出版情報: 東京 : 勉誠出版, 2004.11  v, 321p, 図版[2]p ; 22cm
シリーズ名: 林知己夫著作集 / [林知己夫著] ; 林知己夫著作集編集委員会編 ; 1
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28.

図書

図書
[林知己夫著] ; 林知己夫著作集編集委員会編
出版情報: 東京 : 勉誠出版, 2004.11  iii, 310p ; 22cm
シリーズ名: 林知己夫著作集 / [林知己夫著] ; 林知己夫著作集編集委員会編 ; 3
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29.

図書

図書
[林知己夫著] ; 林知己夫著作集編集委員会編
出版情報: 東京 : 勉誠出版, 2004.11  iv, 283p ; 22cm
シリーズ名: 林知己夫著作集 / [林知己夫著] ; 林知己夫著作集編集委員会編 ; 4
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30.

図書

図書
[林知己夫著] ; 林知己夫著作集編集委員会編
出版情報: 東京 : 勉誠出版, 2004.11  iv, 256p ; 22cm
シリーズ名: 林知己夫著作集 / [林知己夫著] ; 林知己夫著作集編集委員会編 ; 8
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31.

図書

図書
[林知己夫著] ; 林知己夫著作集編集委員会編
出版情報: 東京 : 勉誠出版, 2004.11  iv, 304p ; 22cm
シリーズ名: 林知己夫著作集 / [林知己夫著] ; 林知己夫著作集編集委員会編 ; 12
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32.

図書

図書
[林知己夫著] ; 林知己夫著作集編集委員会編
出版情報: 東京 : 勉誠出版, 2004.11  vii, 382p ; 22cm
シリーズ名: 林知己夫著作集 / [林知己夫著] ; 林知己夫著作集編集委員会編 ; 15
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33.

図書

図書
村岡了一 [ほか] 共著
出版情報: 東京 : サイエンティスト社, 2004.10  iv, 95p ; 26cm
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34.

図書

図書
藤井宏行著
出版情報: 東京 : 東京化学同人, 2005.4  vii, 164p ; 21cm
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35.

図書

図書
押川元重著
出版情報: 東京 : 培風館, 2005.1  vii, 221p ; 21cm
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36.

図書

図書
鈴木晥之著
出版情報: 東京 : 東京電機大学出版局, 2000.1  vi, 175p ; 21cm
シリーズ名: 工科系数学セミナー
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37.

図書

図書
縄田和満著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2007.10  v, 201p ; 21cm
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38.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
佐野公朗著
出版情報: 東京 : 学術図書出版社, 2007.9  iv, 121p ; 26cm
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   注 : x[2]の[2]は上つき文字
   
1 平均と分散
   1.1 度数分布 1
   1.2 代表値 3
   1.3 散布度 5
   練習問題1 8
2 相関と回帰
   2.1 相関関係と相関係数 11
   2.2 回帰直線(単回帰) 14
   2.3 重回帰 15
   練習問題2 18
3 確率の計算
   3.1 順列と組合せ 20
   3.2 事象の確率と和の法則 21
   3.3 条件つき確率と積の法則 23
   3.4 ベイズの定理 25
   練習問題3 27
4 確率変数
   4.1 離散確率変数 29
   4.2 離散確率変数の期待値と分散 30
   4.3 連続確率変数 32
   4.4 連続確率変数の期待値と分散 34
   練習問題4 37
5 2項分布
   5.1 2項分布 40
   5.2 超幾何分布 41
   5.3 多項分布 43
   練習問題5 45
6 正規分布
   6.1 正規分布 48
   6.2 2項分布と正規分布 51
   練習問題6 54
7 標本分布
   7.1 母集団と標本 55
   7.2 標本平均の分布 56
   7.3 標本比率の分布 58
   練習問題7 61
8 いろいろな標本分布
   8.1 t分布 63
   8.2 x[2](カイ2乗)分布 65
   8.3 F分布 67
   練習問題8 70
9 平均の推定
   9.1 点推定と区間推定 71
   9.2 母平均の推定(大標本の場合) 72
   9.3 母平均の推定(小標本の場合) 73
   練習問題9 75
10 いろいろな推定
   10.1 母比率の推定 77
   10.2 母分散の推定 78
   10.3 標本の大きさ 80
   練習問題10 82
11 平均の検定
   11.1 仮説の検定 83
   11.2 検定の誤りと棄却率 84
   11.3 母平均の検定(大標本の場合) 85
   11.4 母平均の検定(小標本の場合) 87
   練習問題11 88
12 いろいろな検定
   12.1 母比率の検定 90
   12.2 母分散の検定 91
   12.3 分散の比の検定 93
   練習問題12 95
13 その他の検定
   13.1 母平均の差の検定 97
   13.2 母比率の差の検定 99
   13.3 分布のあてはまりの検定 100
   13.4 分布の独立の検定 102
   練習問題13 104
   乱数表 107
   正規分布表 108
   t分布表 112
   x[2]分布表 114
   F分布表 115
   索引 119
   記号索引 121
   注 : x[2]の[2]は上つき文字
   
1 平均と分散
39.

図書

図書
竹村彰通著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2007.9  vi, 173p ; 22cm
シリーズ名: 共立講座21世紀の数学 ; 14
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40.

図書

図書
Robert V. Hogg, Joseph W. McKean, Allen T. Craig [共著] ; 豊田秀樹監訳
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2006.7  xi, 766p ; 22cm
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41.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
西尾敦著
出版情報: 東京 : 新世社 , 東京 : サイエンス社 (発売), 2006.12  viii, 339p ; 21cm
シリーズ名: グラフィック「経済学」 ; 8
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まえがき ⅰ
第1章 データ 1
   1.1 はじめに 2
   1.2 基礎的な概念 4
   1.3 データの要約・グラフ化 14
   1.4 2次元データ 18
第2章 基本統計量 31
   2.1 分布の中心・位置 32
   2.2 分布の広がり 48
   2.3 データの変換 56
   2.4 その他の特性と積率 62
   2.5 数学的知識の補足 70
第3章 変数の間の関係 77
   3.1 カテゴリー変数 78
   3.2 数量変数 90
   3.3 回帰モデル 108
   3.4 数学的知識の補足 126
第4章 確率論入門 131
   4.1 確立 132
   4.2 確率変数と確率分布 142
   4.3 確率分布の特性値 146
   4.4 離散分布のモデル 160
   4.5 大数法則 168
   4.6 確率分布のその他の特性値 168
   4.7 連続型の確率変数 170
   4.8 正規分布 174
   4.9 中心極限定理 182
   4.10 数学的知識の補足 184
第5章 標本抽出と推測 197
   5.1 無作為標本と母集団特性の推定 198
   5.2 区間推定 210
   5.3 正規母集団の推測 222
   5.4 尤度に基づく推測 228
   5.5 数学的知識の補足 240
第6章 仮説の検定 245
   6.1 仮説検定の考え方 246
   6.2 比率と平均の検定 254
   6.3 2母集団の比較 262
   6.4 適合度検定 272
第7章 モデルとその推測 287
   7.1 回帰モデルの推測 288
   7.2 2値データの回帰分析 304
問題略解 317
付表 327
索引 331
まえがき ⅰ
第1章 データ 1
   1.1 はじめに 2
42.

図書

図書
杉山高一 [ほか] 総編集
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2007.6  xi, 774p ; 27cm
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43.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
田栗正章 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 講談社, 2007.6  286p ; 18cm
シリーズ名: ブルーバックス ; B-1557
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目次
はじめに 5
第Ⅰ章 統計学=データの科学とは何か-統計学の体系・データの見方 11
   第1話 視聴率、統計を使って考え直してみよう! 12
   第2話 日本の小学5年生、円グラフも理解できない!? 20
第Ⅱ章 データに語らせる-記述統計学・データ解析の話- 29
   第3話 我が家の金融資産、平均よりずっと少ない!?(平均・中央値) 30
   第4話 政治家の好き嫌い、歴史上より現代のほうがバラツク!(標準偏差) 38
   第5話 偏差値問題、偏差値150って本当?(偏差値) 47
   第6話 政治家の好き嫌い、歴史上の人と現代の人の関連は?(相関係数) 54
   第7話 データの尋問、見えなかったものが見えてくる!(シンプソンのパラドックス) 66
第Ⅲ章 チャンスをはかる-確率・確率分布の話し- 73
   第8話 同一番号の宝くじ、7年間で2度も1等になった!(確率) 74
   第9話 でたらめな数の集まり、一体何の役に立つ?(乱数) 82
   第10話 ガン検診で要精検、でも落ち込まなくてもいい!?(ベイズの定理) 91
   第11話 試験ですべてランダム解答、何点とれる?(2項分布) 97
   第12話 交通事故問題、馬に蹴られて死んだ兵士数と同じ!(ポアソン分布) 106
   第13話 医学部学士入試試験、何点とれば入れる?(正規分布) 112
   第14話 スーパーで買い物、レジで概算してみよう!(中心極限推理) 125
第IV章 統計的推測はどこまで可能か-推定・検定の考え方- 133
   第15話 麻薬経験者の割合、どうやって調査する?(ランダム回答法) 134
   第16話 野生動物の総数、どうやって推定する?(最尤法) 139
   第17話 平均寿命や得票数、幅を持たせて考えよう!(区間推定) 146
   第18話 カード当て実験、100回中65回当てたら超能力者?(仮説検定) 156
   第19話 新薬の有効性、どうしたら判る?(平均の検定) 167
   第20話 メンデルのデータ、実は捏造されていた!(適合度検定) 176
   第21話 サリドマイド服用、奇形発症との関連は?(独立性検定) 185
第V章 多変量の情報をうまく活かす-多変量解析の考え方- 193
   第22話 背の低い父親からは、背の高い息子が生まれる!?(相関・回帰) 194
   第23話 二塁打は打点、単打は得点に貢献する!(重回帰分析) 202
   第24話 英語、それは文系教科?(主成分分析・因子分析) 213
   第25話 いずれアヤメか、カキツバタ?(判別分析) 226
   第26話 DNA、ヒトの祖先を推定できる!(クラスター分析) 236
第Ⅵ章 統計学の広がり-統計学の過去・現在・未来- 245
   第27話 現代の統計、どのようにして始まった? 246
   第28話 統計学と数学、どう違う? 252
   第29話 統計、その応用分野と未来は? 259
付章 発展的な話題 266
   発展 1 ボール投げ入れ実験、確率が簡単に計算できる! 266
   発展 2 ペテルスブルクのパラドックス 269
   発展 3 男の集まり、姉妹より兄弟のほうが多い!? 272
   発展 4 直線モデルか、それとも曲線モデルか? 276
参考文献 281
さくいん 283
目次
はじめに 5
第Ⅰ章 統計学=データの科学とは何か-統計学の体系・データの見方 11
44.

図書

図書
広田すみれ著
出版情報: 東京 : 慶應義塾大学出版会, 2005.10  vii, 234p ; 21cm
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45.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
篠田正人編著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2008.4  v, 174p ; 21cm
シリーズ名: 教育系学生のための数学シリーズ
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目次情報: 続きを見る
第1章 確率論の始まり 1
   1.1 生活の中の確率 1
   1.1.1 偶然を扱う数学 1
   1.1.2 様々な意味での確率 2
   1.2 確率論の始まり 3
   1.3 有限と無限 4
第2章 組合せ計算 8
   2.1 個数の処理 8
   2.1.1 場合の数,和の法則 8
   2.1.2 直積集合と積の法則 11
   2.2 順列と組合せ 13
   2.2.1 順列 13
   2.2.2 組合せ 14
   2.2.3 順列と組合せの具体例 16
   2.3 2項定理 18
第3章 確率とその計算 23
   3.1 確率の定義 23
   3.1.1 試行と事象 23
   3.1.2 事象の確率 24
   3.1.3 一般の確率の定義 28
   3.2 確率の計算 29
第4章 独立試行と乗法定理 34
   4.1 事象の独立 34
   4.2 条件付き確率 39
   4.3 ベイズの定理 44
第5章 確率変数と期待値 48
   5.1 確率変数と確率分布 48
   5.2 期待値 50
   5.3 分散 52
   5.4 重 要な確率分布 54
   5.4.1 2項分布 54
   5.4.2 2項分布の期待値 57
   5.4.3 ポアソン分布 59
第6章 確率論の話題から 63
   6.1 モンモールの問題 63
   6.2 切手集めの問題 65
   6.3 賞金の配分とランダムウォーク 68
   6.3.1 賞金配分の問題 68
   6.3.2 1次元ランダムウォーク 70
第7章 統計学の始まり 76
   7.1 標本と母集団 76
   7.2 標本データの整理 78
   7.3 標本データの特性値 81
   7.3.1 標本データの平均 81
   7.3.2 標本データの標準偏差・分散 83
   7.3.3 度数分布表・ヒストグラムと平均・標準偏差 85
第8章 確率分布と母集団 90
   8.1 母集団から確率分布へ 90
   8.2 確率分布の性質 92
   8.2.1 確率分布での平均と標準偏差(分散) 92
   8.2.2 連続型変数 93
   8.2.3 和と定数倍の確率分布の性質 94
   8.3 正規分布 98
   8.3.1 正規分布での確率 98
   8.4 2項分布と正規近似101
   8.4.1 2項分布の平均と標準偏差 102
   8.4.2 2項分布の正規近似 103
第9章 推定 107
   9.1 標本平均の分布 107
   9.2 母平均の推定 109
   9.2.1 不偏推定 109
   9.2.2 点推定と区間推定 110
   9.2.3 母集団が正規分布で標準偏差がわかっているとき 111
   9.2.4 大標本の場合 113
   9.3 小標本の場合(スチューデントのt分布) 114
   9.4 比率の推定 116
第10章 仮説の検定 119
   10.1 仮説と2種類の誤り 119
   10.2 平均値の検定 122
   10.2.1 平均値の検定(両側検定) 122
   10.2.2 平均値の検定(片側検定) 124
   10.3 小標本の場合 125
   10.4 比率の検定 126
   10.5 平均値や比率の差の検定 128
第11章 相関と回帰 1
   11.1 線形相関 132
   11.1.1 相関係数 132
   11.1.2 相関係数の推定と検定 136
   11.2 直線回帰 138
第12章 確率・統計教育の概観と展望 143
   12.1 確率教育の概観と展望 143
   12.1.1 確率教育の歴史と現状 143
   12.1.2 確率の指導内容 144
   12.1.3 確率教育の課題と展望 146
   12.2 統計教育の概観と展望 148
   12.2.1 統計教育の歴史と現状 148
   12.2.2 統計の指導内容 149
   12.2.3 統計教育の課題と展望 152
練習問題解答 155
数表 168
参考文献 171
索引 172
第1章 確率論の始まり 1
   1.1 生活の中の確率 1
   1.1.1 偶然を扱う数学 1
46.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
キース・デブリン, ゲーリー・ローデン著 ; 山形浩生, 守岡桜訳
出版情報: 東京 : ダイヤモンド社, 2008.4  xi, 369p ; 20cm
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訳者口上 i
序文 : 数学者が主人公??!! vii
Chapter1 ホットゾーンを発見 : 犯罪の地理的プロファイリング 1
Chapter2 初歩の統計で犯罪捜査 19
Chapter3 データマイニング : 大量情報からパターンを抽出 37
Chapter4 予兆が初めてあらわれるのはいつ? : 変化点検出 75
Chapter5 画像エンハンスと再現 91
Chapter6 未来を予測する : ベイズ推論 109
Chapter7 DNAプロファイリング 127
Chapter8 秘密 : 暗号づくりとその解読 153
Chapter9 証拠の信頼性は? : 指紋に対する疑念 177
Chapter10 点をつなぐ : ネットワークの数学 197
Chapter11 囚人のジレンマ、リスク分析、対テロ対策 219
Chapter12 裁判所の数学 251
Chapter13 カジノでの犯罪 : 数字で胴元を負かすには 279
Appendix NUMB3RSシーズン3までの数学的あらすじ 303
訳者あとがき 342
訳者口上 i
序文 : 数学者が主人公??!! vii
Chapter1 ホットゾーンを発見 : 犯罪の地理的プロファイリング 1
47.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
Michael J. Crawley著 ; 野間口謙太郎, 菊池泰樹訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 2008.5  xiii, 344p ; 26cm
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まえがき i
訳者まえがき iv
第1章 基本 1
   すべては変動する 2
   有意性 3
   良い仮説,悪い仮説 3
   帰無仮説 4
   p値 4
   解釈 4
   統計モデル 5
   最大尤度 5
   実験計画 8
   節約の原則(オッカムの剃刀) 9
   観測,理論,実験 9
   管理 9
   反復 : 「平均」を正当化するn個のもの 9
   何回の反復が必要か? 10
   検出力 10
   無作為化 11
   強い推測 13
   弱い推測 14
   どこまで続けるか? 14
   擬似反復 15
   初期状態 16
   直交計画と非直交観測データ 16
第2章 データフレーム 17
   データフレームの一部分を選択する : 添字選択 21
   ソート(並べ替え) 23
   作業の保存 24
   後処理 25
第3章 さまざまな中心値 27
   Rでへルプを用いる 35
第4章 分散 37
   自由度 40
   分散 41
   例題 43
   分散と標本数 46
   分散を用いる 48
   非信頼度の指標 48
   信頼区間 49
   ブートストラップ 50
第5章 1標本データ 55
   1標本データの要約 55
   正規分布 60
   正規分布のz変換を用いた計算 66
   1標本問題における正規性検定のためのプロット 69
   1標本データに関する推測 71
   1標本仮説検定問題におけるブートストラップ法 71
   スチューデントのt分布 72
   高次のモーメント 74
   歪度 74
   尖度 77
第6章 2標本データ 79
   2つの分散の比較 79
   2つの平均の比較 81
   スチューデントのt検定 82
   ウィルコクソンの順位和検定 85
   対標本データの検定 87
   符号検定 89
   2つの比率を比較する2項検定 91
   分割表データに関するx検定 92
   フイッシャーの正確確率検定 96
   相関と共分散 100
   データ底ざらえ 101
   偏相関係数 102
   変数間の差の相関と分散 103
   階層に依存した相関 104
   コルモゴロフ・スミルノフ検定 106
第7章 統計モデル 111
   モデル単純化の各段階 113
   警告 113
   除去の順序 114
   Rにおけるモデル式 114
   説明変数間の交互作用 115
   多重的な誤差の指定 117
   切片は1で表わす 117
   モデル単純化に用いられるupdate関数 118
   Rのモデル式の例 118
   回帰に対するモデル式 119
   GLMs : 一般化線形モデル 121
   誤差構造 122
   線形予測子 123
   適合値 123
   連結関数 123
   自然な連結関数 124
   比率データと2項誤差 124
   計数データとポアソン誤差 125
   GAMs : 一般化加法モデル 126
   モデル評価 126
   Rにおける統計モデルの一覧 127
   モデル検査 128
   分散の非均一性 128
   誤差の非正規性 129
   影響度 131
   てこ比 131
   誤って選ばれたモデル 132
第8章 回帰 133
   線形回帰 135
   Rでの線形回帰 136
   回帰における誤差分散 143
   適合度の指標 : γ 150
   モデル検査 151
   多項式回帰 153
   非線形回帰 157
   山型の関係に関する検定 162
   一般化加法モデル(GAMs) 163
第9章 分散分析 167
   1元配置分散分析 167
   簡便な計算式 174
   処理効果の大きさ 176
   1元配置分散分析を解釈するためのプロット 179
   要因実験 185
   擬似反復 : 入れ子の計画と分割区画 189
   分割区画実験 189
   変量効果と入れ子の計画 192
   固定効果それとも変量効果? 193
   擬似反復の除去 193
   経時データの解析 194
   要約変数分析 194
   分散成分分析 195
   分割区画標本と階層計画標本の違い 199
第10章 共分散分析 201
第11章 重回帰 211
   簡単な例 211
   さらに複雑な例 220
   step関数を用いるモデルの自動的単純化 226
   AIC(赤池情報量規準,Akaike's Information Criterion) 227
第12章 対比 229
   対比係数 230
   Rでの対比の取扱い例 231
   事前対比 232
   段階的に減少させるモデル単純化 233
   対比平方の和の手計算 237
   3種類の対比の比較 238
   別名表記 241
   共分散分析モデルでの母数と対比 242
   多重比較 245
第13章 計数データ 247
   ポアソン誤差を仮定した回帰 248
   計数データの逸脱度分析 249
   分割表のもつ危険性 254
   計数データにおける共分散分析 258
   頻度分布 261
第14章 比率データ 269
   1標本あるいは2標本比率データの解析 271
   比率としての計数データ 271
   オッズ 272
   過分散と仮説検定 273
   応用 274
   2項誤差を仮定したロジステイック回帰 275
   カテゴリカル型の説明変数を複数個もつ比率データ 277
   2項データの共分散分析 283
第15章 死亡および故障データ 287
   打切りをもつ生存解析 288
第16章 2項応答変数 295
   発生関数 297
   2項応答変数の共分散分析 301
付録 R言語の基礎 309
   電卓としてのR 309
   変数への代入(付値) 310
   反復の生成 310
   要因の水準の生成 311
   グラフィクス表示の変更 312
   ファイルからのデータの読込み 314
   Rにおけるベクトル関数 315
   添字選択 : ベクトルの部分抽出 316
   論理式と添字選択 317
   配列の添字選択 317
   リストの添字選択 319
   Rにおける関数の記述 320
   並べ替え(ソート)と順序付け 321
   配列の中の要素の数え上げ 322
   tapp1y関数 322
   cut関数を用いて連続型変数をカテゴリカル型変数へ 324
   split関数 324
   格子プロット 325
   xyplot関数 327
   3次元プロット 328
   行列演算 329
   線形方程式の解法 333
参考文献 335
索引 339
まえがき i
訳者まえがき iv
第1章 基本 1
48.

図書

図書
服部哲也著
出版情報: 東京 : 学術図書出版社, 2006.3  vi, 227p ; 21cm
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49.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
道家暎幸 [ほか] 著
出版情報: 秦野 : 東海大学出版会, 2008.1  vii, 101p ; 21cm
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   注 : χ[2]の[2]は上つき文字
   注 : σ[2]の[2]は上つき文字
   
第1章 資料の整理 1
   1.1 度数分布表 1
    1.1.1 度数分布表の作成 2
    1.1.2 ヒストグラムの作成 3
   1.2 代表値と散布度 4
    1.2.1 代表値 4
    1.2.2 散布度 5
   1.3 相関係数 7
   1.4 回帰直線 11
   演習問題 13
第2章 確率と確率分布 15
   2.1 確率 15
   2.2 現代的確率 16
    2.2.1 事象 16
    2.2.2 確率 17
   2.3 確率変数と確率分布 19
    2.3.1 離散型確率分布 19
    2.3.2 連続型確率分布 20
   2.4 平均と分散 22
    2.4.1 平均 22
    2.4.2 分散,標準偏差 23
    2.4.3 確率変数の1次関数の平均,分散 23
   2.5 順列,組合せ 25
    2.5.1 順列 25
    2.5.2 組合せ 26
   2.6 二項分布 28
   2.7 正規分布 30
    2.7.1 正規確率密度関数 30
    2.7.2 標準正規分布表 32
   演習問題 34
第3章 標本分布 37
   3.1 無作為抽出 37
   3.2 標本平均の分布 39
   3.3 χ[2]分布 41
   3.4 t分布 42
   3.5 F分布 44
   演習問題 46
第4章 統計的推定 47
   4.1 推定量 47
   4.2 点推定 48
    4.2.1 不偏推定量 48
    4.2.2 一致推定量 48
    4.2.3 有効推定量 49
   4.3 区間推定 50
    4.3.1 母平均μ(母分散が既知の場合) 50
    4.3.2 母平均μ(母分散が未知の場合) 52
    4.3.3 母比率p(大標本の場合) 53
    4.3.4 母分散σ[2](母平均が既知の場合) 54
    4.3.5 母分散σ[2](母平均が未知の場合) 55
   演習問題 56
第5章 仮説検定 57
   5.1 仮説検定 57
   5.2 正規母集団の母平均μの仮説検定 58
    5.2.1 母分散σ[2]が既知の場合 58
    5.2.2 母分散σ[2]が未知の場合 61
   5.3 母比率pの仮説検定 62
   5.4 母分散σ[2]の仮説検定 64
   5.5 2正規母集団の等平均,等分散の検定 66
    5.5.1 2正規母集団の等平均の検定 66
    5.5.2 2正規母集団の等分散の検定 67
   5.6 適合度の検定 69
   5.7 分割表の検定 71
   演習問題 74
付録 各種分布表 77
   二項分布表 77
   標準正規分布表(I) 78
   標準正規分布表(II) 79
   t分布表 80
   χ[2]分布表 81
   F分布表(I)(α=0.05) 82
   F分布表(II)(α=0.025) 84
演習問題の解答 87
事項索引 99
   注 : χ[2]の[2]は上つき文字
   注 : σ[2]の[2]は上つき文字
   
50.

図書

図書
田代嘉宏著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2000.9  iii, 116p ; 22cm
シリーズ名: 工科の数学 / 田代嘉宏著
所蔵情報: loading…
51.

図書

図書
大村平著
出版情報: 東京 : 日科技連出版社, 2000.8  viii, 262p ; 19cm
所蔵情報: loading…
52.

図書

図書
岩崎学著
出版情報: 東京 : 日本評論社, 2000.10  vi, 252p ; 21cm
所蔵情報: loading…
53.

図書

図書
鈴木治郎著
出版情報: 東京 : ピアソン・エデュケーション, 2000.10  xxi, 305p ; 21cm
シリーズ名: Computer in education and research ; 2
所蔵情報: loading…
54.

図書

図書
長畑秀和著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2000.11  vi, 182p ; 21cm
所蔵情報: loading…
55.

図書

図書
Brian Mullen著 ; 小野寺孝義訳
出版情報: 京都 : ナカニシヤ出版, 2000.11  ix, 172p ; 22cm
所蔵情報: loading…
56.

図書

図書
ジョン・A・パウロス著 ; 松浦俊輔訳
出版情報: 東京 : 青土社, 2001.3  257, viiip ; 20cm
所蔵情報: loading…
57.

図書

図書
L.ライデスドルフ著 ; 藤垣裕子 [ほか] 訳
出版情報: 町田 : 玉川大学出版部, 2001.1  303p ; 22cm
所蔵情報: loading…
58.

図書

図書
福井幸男著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2001.1  viii, 216p ; 21cm
シリーズ名: 知の統計学 / 福井幸男著 ; 1
所蔵情報: loading…
59.

図書

図書
土金達男著
出版情報: 東京 : 講談社, 2001.2  189p ; 18cm
シリーズ名: ブルーバックス ; B-1319
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60.

図書

図書
三和義秀著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2000.4  v, 132p ; 21cm
所蔵情報: loading…
61.

図書

図書
張長平著
出版情報: 東京 : 古今書院, 2009.7  vii, 214p ; 22cm
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62.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
岡本安晴著
出版情報: 東京 : 培風館, 2009.7  v, 167p ; 21cm
シリーズ名: 統計学を学ぶための数学入門 / 岡本安晴著 ; 下
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1章 行列の基礎概念 1
   1.1 行列とベクトル 1
   1.2 行列の加減算 2
   1.3 転置行列 3
   1.4 内積 4
   1.5 行列の積 4
   1.6 分割行列と小行列 7
   1.7 vec演算子 9
   1.8 直積 9
   1.9 トレース 10
   1.10 行列の階数 11
   1.11 ノルム 14
2章 逆行列・一般逆行列 18
   2.1 逆行列 18
   2.2 一般逆行列 21
3章 行列式 28
   3.1 置換 28
   3.2 行列式 30
   3.3 行列式の性質 33
   3.4 掃き出し法による行列式の計算 39
4章 固有値と特異値 41
   4.1 固有値と固有ベクトル 41
   4.2 正方行列の正値・負値 45
   4.3 コレスキー分解 46
   4.4 特異値分解 47
   4.5 ムーア・ペンローズ逆行列の計算 49
5章 行列と線形写像 51
   5.1 ベクトル空間 51
   5.2 内積とノルム 53
   5.3 線形写像/1次写像 55
   5.4 基底 57
   5.5 線形写像と行列 59
   5.6 射影 65
   5.7 正射影の例-主成分分析 68
   5.8 行列式と線形写像 70
6章 微分 74
   6.1 微分の定義 74
   6.2 平均値定理 77
   6.3 極大値・極小値と微分 78
   6.4 単調関数 78
   6.5 テイラーの公式 79
   6.6 方程式の根の数値計算 82
   6.7 多変数関数の微分-偏微分 83
   6.8 ラグランジュ乗数法 85
   6.9 合成関数の偏微分 87
   6.10 偏導関数を要素とする行列と行列式 89
7章 ベクトル・行列関数の微分表記 92
   7.1 ベクトルによる微分表記 92
   7.2 行列による微分表記 93
   7.3 低ランク行列による近似 95
   7.4 対称行列の低ランクの行列の積による近似 102
8章 積分 107
   8.1 積分の定義 107
   8.2 微分積分法の基本定理 109
   8.3 部分積分 111
   8.4 多重積分 111
   8.5 多重積分の変数変換 115
   8.6 積分の数値計算-ガウス・ルジャンドルの積分公式と適応的方法 117
9章 確率 119
   9.1 確率の基礎概念 119
   9.2 条件つき確率と独立 122
   9.3 確率変数と期待値 124
   9.4 標本点が実数の場合 128
   9.5 期待値 134
   9.6 確率不等式・大数の法則・中心極限定理 135
   9.7 積率母関数と特性関数 140
   9.8 多次元確率変数 143
   9.9 条件つき密度関数と条件つき期待値 144
   9.10 確率過程 147
   9.11 マルコフ連鎖 148
   9.12 確率モデルによるデータ分析 149
参考文献 159
索引 162
1章 行列の基礎概念 1
   1.1 行列とベクトル 1
   1.2 行列の加減算 2
63.

図書

図書
永田靖著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2009.6  viii, 200p ; 21cm
シリーズ名: シリーズ「現代の品質管理」 / 飯塚悦功, 永田靖編集 ; 2
所蔵情報: loading…
64.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
白砂堤津耶著
出版情報: 東京 : 日本評論社, 2009.1  v, 284p ; 22cm
所蔵情報: loading…
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はしがき i
第1章 度数分布表とヒストグラムの作り方 1
   1.度数分布表 1
   2.ヒストグラム 4
   練習問題(第1章) 7
第2章 データの中心をはかる指標 9
   1.算術平均 9
   2.メディアン 11
   3.モード 12
   4.加重算術平均 14
   5.幾何平均 16
   6.調和平均 20
   7.トリム平均 23
   8.移動平均 24
   練習問題(第2章) 27
第3章 データの散らばりをはかる指標 31
   1.範囲 31
   2.四分位範囲 33
   3.箱ひげ図 37
   4.箱ひげ図による「外れ値」の識別法 39
   5.平均偏差 42
   6.分散と標準偏差 44
   7.標準偏差による散らばりの解釈 49
   8.変動係数 53
   9.標準化変量 57
   10.偏差値 59
   11.歪度 60
   練習問題(第3章) 63
第4章 順列と組合せ 67
   1.順列 67
   2.円順列とじゅず順列 70
   3.重複順列 72
   4.同じものを含む順列 73
   5.組合せ 74
   6.重複組合せ 77
   練習問題(第4章) 79
第5章 確率 83
   1.確率の定義 83
   2.加法定理 90
   3.乗法定理 94
   4.ベイズの定理 98
   練習問題(第5章) 101
第6章 確率変数と確率分布 107
   1.確率変数・確率分布とは 107
   2.二項分布 109
   3.ポアソン分布 112
   4.正規分布 115
   5.標準正規分布 118
   練習問題(第6章) 124
第7章 母平均の区間推定 127
   1.母平均の区間推定とは 127
   2.標本の大きさの決定 142
   練習問題(第7章) 147
第8章 母比率の区間推定 149
   1.母比率の区間推定の公式 149
   2.標本の大きさの決定方法 153
   練習問題(第8章) 158
第9章 仮説検定の方法(1)母平均の検定 161
   1.母標準偏差σが既知のケース 161
   2.母標準偏差σが未知(n≧30)のケース 166
   3.母標準偏差σが未知(n<30)のケース 169
   練習問題(第9章) 173
第10章 仮説検定の方法(2)母比率・母平均の差・母比率の差の検定 175
   1.母比率の検定 175
   2.母平均の差の検定 178
   3.母比率の差の検定 183
   練習問題(第10章) 188
第11章 相関分析 191
   1.相関係数 191
   2.相関係数の検定(無相関検定) 198
   3.スピアマンの順位相関係数 203
   練習問題(第11章) 208
第12章 回帰分析 213
   1.回帰分析とは 213
   2.回帰係数の求め方(最小2乗法 : OLS) 215
   3.決定係数 219
   4.重回帰分析 223
   練習問題(第12章) 233
練習問題回答 239
参考文献 279
索引 281
はしがき i
第1章 度数分布表とヒストグラムの作り方 1
   1.度数分布表 1
65.

図書

図書
森棟公夫 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 有斐閣, 2008.12  xiv, 485p ; 22cm
シリーズ名: New liberal arts selection
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66.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
阿原一志著
出版情報: 東京 : 培風館, 2009.11  iii, 123p ; 21cm
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0章 集合の初歩 1
1章 確率事象と集合 5
2章 場合の数 13
3章 確率の加法定理 21
4章 条件付き確率と乗法定理 27
5章 独立試行 35
6章 確率変数と確率分布 43
7章 期待値・分散・標準偏差 49
8章 確率変数の演算 57
9章 相関係数・回帰直線 65
10章 二項分布 71
11章 連続的確率分布 77
12章 正規分布 85
13章 検定 91
付録 97
索引 122
0章 集合の初歩 1
1章 確率事象と集合 5
2章 場合の数 13
67.

図書

図書
矢船明史, 石黒真木夫著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2004.2  v, 148p ; 21cm
シリーズ名: 統計科学選書 / 赤池弘次監修 ; 6
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68.

図書

図書
竹内啓 [ほか執筆]
出版情報: 東京 : 岩波書店, 2003.11  ix, 233p ; 22cm
シリーズ名: 統計科学のフロンティア / 甘利俊一 [ほか] 編 ; 2 . 統計学の基礎||トウケイガク ノ キソ ; 2
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統計的推測の理論を多角的に展望する : 編集にあたって / 竹内啓 [執筆]
統計学的な考え方 : デザイン・推測・意思決定 / 竹内啓 [執筆]
多重比較法と多重決定方式 / 広津千尋 [執筆]
推定と検定への幾何学的アプローチ / 公文雅之 [執筆]
統計学の拡がりと情報幾何 : 外野から見た統計科学 / 甘利俊一 [執筆]
統計的推測の理論を多角的に展望する : 編集にあたって / 竹内啓 [執筆]
統計学的な考え方 : デザイン・推測・意思決定 / 竹内啓 [執筆]
多重比較法と多重決定方式 / 広津千尋 [執筆]
69.

図書

図書
中妻照雄著
出版情報: 東京 : 三菱経済研究所, 2003.12  369p ; 22cm
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70.

図書

図書
上田尚一著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2003.12  viii, 210p ; 21cm
シリーズ名: 講座情報をよむ統計学 / 上田尚一著 ; 5
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71.

図書

図書
上田尚一著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2003.1  vi, 206p ; 21cm
シリーズ名: 講座情報をよむ統計学 / 上田尚一著 ; 6
所蔵情報: loading…
72.

図書

図書
刈屋武昭 [ほか] 執筆
出版情報: 東京 : 岩波書店, 2003.2  ix, 318p ; 22cm
シリーズ名: 統計科学のフロンティア / 甘利俊一 [ほか] 編 ; 8
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73.

図書

図書
木下栄蔵著
出版情報: 東京 : 講談社, 2003.2  229p ; 18cm
シリーズ名: ブルーバックス ; B-1402
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74.

図書

図書
上田尚一著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2002.11  vi, 221p ; 21cm
シリーズ名: 講座情報をよむ統計学 / 上田尚一著 ; 2
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75.

図書

図書
上田尚一著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2002.11  vi, 222p ; 21cm
シリーズ名: 講座情報をよむ統計学 / 上田尚一著 ; 3
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76.

図書

図書
村上征勝著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2002.12  v, 140p, 図版[2]p ; 21cm
シリーズ名: シリーズ「データの科学」 / 林知己夫編集 ; 5
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77.

図書

図書
蓑谷千凰彦著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2003.6  xii, 725p ; 22cm
所蔵情報: loading…
78.

図書

図書
出村愼一著
出版情報: 東京 : 不昧堂出版, 2001.7  215p ; 21cm
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79.

図書

図書
張長平著
出版情報: 東京 : 古今書院, 2001.8  vii, 194p ; 22cm
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80.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
小塩真司著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2008.6  xi, 259p ; 21cm
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まえがき ⅲ
第1章 分析のまえに Amosとバス図の基本 1
   1.1 Amosの基本 Amosを起動する 1
   1.1.1 Amosの作業画面 2
   1.1.2 Amosでよく使用するアイコンと簡単な説明 4
   1.2 パス図の基本 4つの基本図形-変数と因果・相関 7
   1.3 パス図の基本 基本図形の組み合わせからモデルをたてる 9
第2章 相関関係を表す 相関係数 10
   2.1 研究の背景と使用するデータ 心理学的な得点間の関連を検討する 11
   2.2 データの入力と読み込み データを入力する 12
   2.2.1 Excelのデータ 12
   2.2.2 SPSSのデータ 13
   2.2.3 タブ区切り,カンマ区切りのデータ 14
   2.3 データの読み込み Amosにデータを読み込む 15
   2.4 パス図を描く パス図でデータの相関関係を描く 18
   2.4.1 観測変数を描く 18
   2.4.2 相関関係を描く 23
   2.4.3 変数を指定する 25
   2.5 分析の指定と実行 パス図の相関関係の分析を実行する 27
   2.6 出力を見る パス図に分析結果を表示し,相関係数を見る 29
   2.6.1 出力パス図を見る 29
   2.6.2 テキスト出力を見る 30
   2.7 SPSSで分析してみると 相関係数を出力する 32
   2.7.1 データの入力と分析 32
   2.7.2 結果の出力 34
   解説 相関関係を散布図でたしかめる 35
   第2章 練習問題 40
第3章 因果関係を表す 重回帰分析 42
   3.1 研究の背景と使用するデータ 主観的幸福感に影響を及ぼす2因子について 43
   3.2 パス図を描く 因果関係:2つの観測変数→1つの観測変数 44
   3.2.1 データの入力と読み込み 44
   3.2.2 観測変数を描く 45
   3.2.3 誤差変数を描く 46
   3.2.4 外生変数間に双方向の矢印を描く 48
   3.2.5 変数を指定する 49
   3.2.6 分析の指定と実行 51
   3.3 出力を見る 因果関係を判断する 52
   3.3.1 出力パス図を見る 52
   3.3.2 テキスト出力を見る 54
   3.4 SPSSで分析してみると 因果関係を分析する 58
   3.4.1 相関係数を算出する 58
   3.4.2 重回帰分析を行なう 59
   3.4.3 結果をパス図に描く 61
   第3章 練習問題 62
第4章 原因も複数・結果も複数 重回帰分析・編相関係数 64
   4.1 研究の背景と使用するデータ 50名の中学生の学業成績と充実感に及ぼす影響 65
   4.2 パス図を描く 因果関係:2つの観測変数→2つの観測変数 67
   4.2.1 データの入力と読み込み 67
   4.2.2 ページレイアウトの設定 68
   4.2.3 観測変数を描く 69
   4.2.4 双方向矢印,単方向矢印を描く 70
   4.2.5 誤差変数を描く 71
   4.2.6 分析の指定と実行 73
   4.3 出力を見る 因果関係を判断する 74
   4.3.1 出力パス図を見る 74
   4.3.2 テキスト出力を見る 75
   4.4 SPSSで分析してみると 複数の因果関係を分析する 78
   4.4.1 相関係数を算出する 78
   4.4.2 重回帰分析を行なう 79
   4.4.3 偏相関係数を算出する 81
   第4章 練習問題 84
第5章 因果関係の連鎖 重回帰分析のくり返し 87
   5.1 研究の背景と使用するデータ 完全主義→抑うつ・怒り→攻撃 87
   5.2 パス図を描く 因果関係の連鎖を描く 89
   5.2.1 データの入力と読み込み 89
   5.2.2 ページレイアウトの設定 89
   5.2.3 観測変数を描く 90
   5.2.4 単方向矢印を描く 91
   5.2.5 誤差変数を描く 91
   5.2.6 分析の指定と実行 94
   5.3 出力を見る 因果関係の連鎖を判断する 95
   5.3.1 出力パス図を見る 95
   5.3.2 テキスト出力を見る 96
   5.4 モデルを改良する パスを削除して再分析 101
   5.4.1 パス図の変更・出力 101
   5.4.2 テキスト出力を見る 103
   解説 パス解析における自由度 105
   解説 独立モデルと飽和モデル 107
   解説 適合度指標のいろいろ 110
   5.5 SPSSで分析してみると 複数の因果関係の連鎖を分析する 112
   5.5.1 相関係数を算出する 112
   5.5.2 重回帰分析を行なう 113
   5.5.3 偏相関係数を算出する 115
   5.5.4 結果をパス図に描く 117
   第5章 練習問題 118
第6章 互いに影響しあう関係 双方向の因果関係と多母集団の分析 120
   6.1 研究の背景と使用するデータ 「人にどう見られるか」で体型の自己イメージは変わるか 122
   分析1 双方向の因果関係を分析する 124
   6.2 パス図を描く 双方向の因果関係を描く 124
   6.2.1 データの入力と読み込み 124
   6.2.2 パス図を描く 124
   6.2.3 分析の指定と実行 126
   6.3 出力を見る パス図に分析結果を表示し,双方向の因果関係を判断 127
   6.3.1 出力パス図を見る 127
   6.3.2 テキスト出力を見る 128
   分析2 男女のパスを比べる(多母集団の分析) 130
   6.4 分析の指定と実行 グループ別の因果関係を分析する 130
   6.5 出力を見る パス図に分析結果を表示し,グループごとの傾向を見る 134
   6.5.1 出力パス図を見る 134
   6.5.2 テキスト出力を見る 135
   6.5.3 パス係数の差を見る 138
   第6章 練習問題 139
第7章 潜在変数を用いる 因子分析 143
   7.1 研究の背景と使用するデータ 「自己愛」の1因子モデル 144
   7.2 パス図を描く 1因子の因子分析モデルを描く 146
   7.2.1 データの入力と読み込み 146
   7.2.2 潜在変数を描く 146
   7.2.3 観測変数の変数名を指定する 148
   7.2.4 潜在変数に名前をつける 149
   7.2.5 分析の指定と実行 150
   7.3 出力を見る 1因子の因子分析を判断する 151
   7.3.1 出力パス図を見る 151
   7.3.2 テキスト出力を見る 153
   解説 係数の固定について 156
   7.4 SPSSで分析してみると 1因子の因子分析をする 160
   解説 因子分析の用語とパス図の対応 163
   第7章 練習問題 165
第8章 2つの潜在変数 2因子の因子分析 168
   8.1 研究の背景と使用するデータ 8つの形容詞への回答の分析 169
   8.2 パス図を描く 2因子の因子分析モデルを描く 171
   8.2.1 データの入力と読み込み 171
   8.2.2 ページレイアウトの設定 171
   8.2.3 潜在変数を描く(因子分析モデル) 172
   8.2.4 観測変数の変数名を指定 174
   8.2.5 潜在変数に名前をつける 176
   8.2.6 分析の指定と実行 177
   8.3 出力を見る 因果関係の連鎖を判断する 178
   8.3.1 出力パス図を見る 178
   8.3.2 テキスト出力を見る 179
   8.4 モデルを改良する Amosで行なう探索的な因子分析 183
   8.4.1 モデル改良の可能性を探る 183
   8.4.2 探索的モデル特定化 184
   8.5 SPSSで分析してみると 複数の因果関係を分析する 189
   8.5.1 1因子の因子分析をくり返す 189
   8.5.2 斜交回転の探索的因子分析を行なう 193
   解説 確認的因子分析と探索的因子分析 195
   第8章 練習問題 198
第9章 潜在変数を因果関係に組み込む
   多重指標モデル・MIMICモデル 201
   9.1 研究の背景と使用するデータ 同じデータを異なるパス図で分析する 201
   ケース1 潜在変数から潜在変数への因果関係 202
   9.2 パス図を描く 潜在変数から潜在変数へのパスを引く 202
   9.2.1 潜在変数を描く(因子分析モデル) 202
   9.2.2 観測変数の変数名を指定 203
   9.2.3 潜在変数に名前をつける 203
   9.2.4 分析の指定と実行 205
   9.3 出力を見る 第8章のパス図結果と比べてみる 205
   解説 多重指標モデル 207
   ケース2 観測変数から潜在変数への因果関係 208
   9.4 パス図を描く 観測変数から潜在変数へのパスを引く 208
   9.4.1 パスを引く 208
   9.4.2 分析の指定と実行 209
   9.5 出力を見る 前の2つのパス図結果と比べてみる 210
   9.5.1 出力パス図を見る 210
   9.5.2 テキスト出力を見る 211
   解説 MlMlCモデル 213
   9.6 SPSSで分析してみると 潜在変数間の因果関係の分析 214
   9.6.1 ケース1の場合 214
   9.6.2 ケース2の場合 217
   第9章 練習問題 220
第10章 より複雑なモデルへ 因子分析と重回帰分析の組み合わせ 223
   10.1 研究の背景と使用するデータ 他者の評価が自尊心や不安に与える効果 223
   10.2 パス図を描く 潜在変数間の因果関係を描く 227
   10.2.1 ページレイアウトの設定 227
   10.2.2 潜在変数を描く(因子分析モデル) 227
   10.2.3 観測変数の変数名を指定 228
   10.2.4 潜在変数に名前をつける 229
   10.2.5 分析の指定と実行 230
   10.3 出力を見る 潜在変数間の因果関係を判断する 231
   10.3.1 出力パス図を見る 231
   10.3.2 テキスト出力を見る 232
   解説 複雑なモデルのつかみ方 235
   10.4 SPSSで分析してみると 潜在変数間の因果関係を分析する 237
   10.4.1 分析の手順 237
   10.4.2 因子分析を行なう 239
   10.4.3 信頼性係数を算出する 241
   10.4.4 尺度得点を算出する 243
   10.4.5 相関係数を算出する 245
   10.4.6 重回帰分析を行なう 246
   10.4.7 結果をパス図に描く 249
   第10章 練習問題 250
Amos関連文献 255
索引 257
まえがき ⅲ
第1章 分析のまえに Amosとバス図の基本 1
   1.1 Amosの基本 Amosを起動する 1
81.

図書

図書
東北大学統計グループ著
出版情報: 東京 : 有斐閣, 2002.1  x, 314p ; 22cm
シリーズ名: 有斐閣ブックス ; [418]
所蔵情報: loading…
82.

図書

図書
樋口知之 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 東京電機大学出版局, 2007.6  xiv, 136p, 図版[2]p ; 21cm
所蔵情報: loading…
83.

図書

図書
中森義輝著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2000.8  v, 194p ; 22cm
所蔵情報: loading…
84.

図書

図書
Judea Pearl著 ; 黒木学訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 2009.3  xiv, 398p ; 27cm
所蔵情報: loading…
85.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
岡本安晴著
出版情報: 東京 : おうふう, 2009.3  230p ; 21cm
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目次情報: 続きを見る
1 グラフ :  データの図示 7
   1.1 1変量の場合 7
    ヒストグラム 7
    棒グラフ(柱状グラフ、柱状図)と折れ線グラフ 9
   1.2 2変量の場合 : 散布図 10
2 統計量 13
   2.1 1変量の場合 13
    位置と散らばりの指標(平均、分散など) 13
    データの標準化 18
    分布の形状の指標(歪度と尖度) 19
    順序統計量(中央値など) 22
    ヒンジと箱ひげ図 24
   2.2 2変量の場合 26
    共分散 26
    相関係数 29
    回帰分析と相関係数 34
    回帰(regression) 37
    擬似相関と変量間の関係 39
    順位相関係数 46
   補足2.A 計算の有効桁補足 47
   補足2.B 和と積の記号 : ∑とΠ補足 48
   補足2.C データに定数を足した場合、掛けた場合の平均と分散補足 51
   補足2.D 標準得点の平均値と分散・不偏分散補足 52
   補足2.E 順序統計量をp : 1-pに内分する値補足 53
   補足2.F 相関係数と内積 54
3 検定 56
   3.1 検定の考え方 56
    2項検定(帰無仮説と対立仮説) 56
    2項検定の例 62
   3.2 正規分布を仮定する検定 64
    平均値の差のt検定(条件間で独立なデータの場合) 65
    等分散の仮定を置かない場合 74
    平均値の差のt検定(条件間で対応のあるデータの場合) 76
    等分散の検定 79
    相関係数の検定 82
   3.3 ノンパラメトリック検定 84
    カイ2乗検定 : 適合度の検定 85
    分割表の分析 : 分布の違いの検定 88
    分割表の分析 : カテゴリの独立の検定 95
   補足3.A メタ分析 97
4 分散分析 98
   4.1 多重比較 98
   4.2 分散分析の考え方と方法 99
    被験者間1要因の場合 99
    被験者内1要因の場合 107
    被験者間2要因の場合 115
    その他の分散分析 129
   4.3 重回帰分析と分散分析 129
   補足4.A 球形仮定(the assumption of sphericity) 133
5 効果量と検定力 135
   5.1 平均値の差の効果量(独立なデータの場合) 135
   5.2 分散分析の場合の効果量(被験者間1要因) 139
6 推定 143
   6.1 点推定(モーメント法) 143
    不偏推定量と一致推定量 146
   6.2 区間推定 148
   6.3 最尤法 151
    尤度関数 151
    尤度比検定 153
    情報量基準AiC 154
    信頼区間とフィッシャー情報量 155
   6.4 ベイズ的方法 160
   6.5 ブートストラップ 167
    ノンパラメトリック・ブートストラップ 167
    パラメトリック・ブートストラップ 170
7 母集団を想定しない分析 171
   7.1 ランダマイゼーション検定 171
   7.2 サブサンプルによる分析 174
    データの収集方法に構造がある場合 174
    データの収集方法に構造化がない場合 176
付録 確率 179
   A 集合 179
    A.1 定義 179
    A.2 集合の演算 182
   B 数え上げることのできる事象の確率 184
    B.1 基礎的性質 184
    B.2 条件付確率と独立 189
    B.3 期待値 191
    B.4 ベイズの定理 195
    B.5 補足 194
   C 積分 197
    C.1 1変数関数の積分 197
    C.2 多重積分 199
   D 連続量の確率 201
    D.1 分布関数 201
    D.2 条件付確率密度関数 203
    D.3 期待値・平均・分散 205
   E 確率の例 208
    E.1 ベルヌーイ分布 208
    E.2 2項分布 209
    E.3 正規分布 211
    E.4 カイ2乗分布 213
    E.5 ティ分布 214
    E.6 エフ分布 215
    E.7 非心カイ2乗分布 216
    E.8 非心ティ分布 217
    E.9 非心エフ分布 218
    E.10 2変量正規分布 218
   付表1~付表5 220
解答例 226
引用・参考文献 228
1 グラフ :  データの図示 7
   1.1 1変量の場合 7
    ヒストグラム 7
86.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
E.クライツィグ著 ; 田栗正章訳
出版情報: 東京 : 培風館, 2004.11  x, 170p ; 21cm
シリーズ名: 技術者のための高等数学 / E.クライツィグ著 ; 7
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
目次
1.データ解析、確率論 3
   1.1 データ : その表現、平均的大きさ、広がり 4
   1.2 実験、結果、事象 10
   1.3 確率 14
   1.4 順列と組合せ 22
   1.5 確率変数、確率分布 28
   1.6 分布の平均と分散 35
   1.7 2項分布、ポアソン分布、超幾何分布 40
   1.8 正規分布 48
   1.9 いくつかの確率変数の分布 55
   1章の復習 65
   1章のまとめ 67
2.数理統計学 69
   2.1 はじめに : ランダム抽出 70
   2.2 パラメータの推定 72
   2.3 信頼区間 76
   2.4 仮説の検定、決定 86
   2.5 品質管理 99
   2.6 受入れ抜取検査 106
   2.7 適合度、x2検定 111
   2.8 パラメータによらない検定 116
   2.9 回帰分析、直線のあてはめ 120
   2.10 相関分析 128
   2章の復習 131
   2章のまとめ 134
   付録1 参考文献 137
   付録2 奇数番号の問題の解答 139
   付録3 補足事項 145
   A3.1 基本的な関数の公式 145
   付録4 数表 153
   索引 167
目次
1.データ解析、確率論 3
   1.1 データ : その表現、平均的大きさ、広がり 4
87.

図書

図書
新納浩幸著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2004.5  vi, 175p ; 22cm
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88.

図書

図書
小寺平治著
出版情報: 東京 : 講談社, 2002.1  vii, 212p ; 21cm
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89.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
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高橋敬子著
出版情報: 安曇野 : プレアデス出版, 2009.10  175p ; 21cm
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まえがき 3
第1部
I 平均値の検定 10
   §1 1変数の場合 10
    1.1 σ既知の場合 11
    1.2 σ未知の場合 13
    1.3 母平均の区間推定 14
   §2 2変数の場合-2つの母平均の差の検定- 15
    2.1 σ既知の場合 16
    2.2 σ未知の場合 18
    2.3 母平均の差の区間推定 21
II 分散分析入門 24
   §1 一元配置分散分析 24
    1.1 構造モデル 24
    1.2 変動の分解 26
    1.3 F検定 28
    1.4 母平均の推定 36
   §2 二元配置分散分析(繰り返しあり) 39
    2.1 構造モデル 39
    2.2 変動の分解 41
    2.3 F検定 44
    2.4 母平均の推定 45
   §3 二元配置分散分析(繰り返しなし) 52
    3.1 構造モデル 52
    3.2 変動の分解とF検定 53
    3.3 母平均の推定 55
第2部
III 線形代数 60
   1 ベクトル空間 60
   2 位置ベクトル 61
   3 ベクトルの一次独立 61
   4 ベクトル空間の次元と基底 62
   5 内積 64
   6 部分空間 65
   7 二次形式 67
IV 一元配置分散分析 69
   §1 空間の分割 69
    1.1 構造モデル 69
    1.2 推定空間と誤差空間 73
    1.3 推定空間の分割 78
   §2 F検定 80
    2.1 カイ二乗統計量 80
    2.2 直交射影行列とコクランの定理 82
    2.3 F検定 86
    2.4 変動の計算-SA,Seとは何か- 87
    2.5 母平均の推定 97
   V 二元配置分散分析(繰り返しあり) 110
   §1 空間の分割 110
    1.1 構造モデル 110
    1.2 推定空間と誤差空間 113
    1.3 推定空間の分割 116
    1.4 母平均ベクトルの構造-なぜ組み合わされた要因を別々に検定できるのか- 122
   §2 F検定 131
    2.1 F検定 131
    2.2 母平均の推定 138
VI 二元配置分散分析(繰り返しなし) 149
   §1 空間の分割 149
    1.1 構造モデル-その1- 149
    1.2 推定空間の分割 構造モデル-その2- 151
   §2 F検定 154
    2.1 F検定 154
    2.2 母平均の推定 156
参考文献 165
付表 167
索引 174
コラム
   不思議なキューブ1 63
   不思議なキューブ2 85
   不思議なキューブ3 108
まえがき 3
第1部
I 平均値の検定 10
90.

図書

図書
大川善邦著
出版情報: 東京 : CQ出版, 2005.2  191p ; 24cm
シリーズ名: 計測・制御シリーズ
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91.

図書

図書
朝日奈利頼著 ; エービーシー・リソーシス編
出版情報: [東京] : エービーシー・リソーシス , 東京 : ビジネス教育出版社 (発売), 2007.7  iv, 303p ; 21cm
シリーズ名: ABCライブラリー
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92.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
篠崎信雄, 竹内秀一共著
出版情報: 東京 : サイエンス社, 2009.7  vii, 283p ; 21cm
シリーズ名: MSライブラリ ; 3
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   注 : [x]はxの上にバー
   注 : σ[2]の[2]は上つき文字
   注 : χ[2]の[2]は上つき文字
   
第1章 統計学への招待 1
   1.1 統計学のものの見方・考え方 1
   1.2 いくつかの例 2
   1.3 母集団と標本 7
   キーワードのチェックリスト 10
   練習問題 11
第2章 統計データのまとめ方 12
   2.1 統計データの種類 12
   2.2 度数分布表とヒストグラム 14
   2.3 分布の中心的位置を表す統計量 19
   2.4 分布のばらつき(変動)を表す統計量 24
   2.5 平均値と標準偏差の計算 31
   2.6 偏差値 37
   2.7 層別 39
   2.8 時系列データ 40
   キーワードのチェックリスト 44
   練習問題 45
第3章 2次元データのまとめ方 48
   3.1 2次元の質的データの記述 48
   3.2 2次元の量的データの記述―散布図,相関係数― 56
   キーワードのチェックリスト 66
   練習問題 66
第4章 確率 69
   4.1 確率とは? 69
   4.2 標本空間と確率 70
   4.3 確率の解釈 78
   4.4 条件つき確率,乗法公式,事象の独立性 78
   4.5 ベイズの定理 83
   4.6 順列・組合せ 86
   キーワードのチェックリスト 91
   練習問題 91
第5章 確率分布とその特性値 94
   5.1 確率変数と確率分布 94
   5.2 確率変数の平均値と標準偏差 102
   キーワードのチェックリスト 112
   練習問題 112
第6章 主な確率分布 114
   6.1 2項分布 114
   6.2 ポアソン分布 119
   6.3 正規分布 122
   キーワードのチェックリスト 134
   練習問題 134
第7章 多次元の確率分布 137
   7.1 2次元の確率分布 137
   7.2 確率変数の独立性 140
   7.3 確率変数の和の平均値と分散 142
   7.4 独立に正規分布にしたがう確率変数の和の確率分布 145
   キーワードのチェックリスト 147
   練習問題 147
第8章 標本分布と統計的推測 149
   8.1 標本抽出と標本分布 149
   8.2 観測値の和および平均値の分布 152
   8.3 大数の法則 154
   8.4 中心極限定理 155
   8.5 統計的推測 159
   キーワードのチェックリスト 164
   練習問題 164
第9章 推定 166
   9.1 平均μの推定量[x] 166
   9.2 平均μの推定(σ既知の場合) 167
   9.3 大標本に基づくμの推定 175
   9.4 平均μの推定(σ未知の場合) 176
   9.5 分散σ[2],標準偏差σの推定 180
   9.6 比率の推定 186
   9.7 平均値の差の推定 191
   9.8 比率の差の推定 198
   キーワードのチェックリスト 201
   練習問題 201
第10章 仮説検定 203
   10.1 仮説検定の問題 203
   10.2 平均値の検定 209
   10.3 比率の検定 219
   10.4 平均値の差の検定 225
   10.5 比率の差の検定 232
   10.6 適合度検定,分割表の検定 235
   キーワードのチェックリスト 245
   練習問題 245
第11章 直線回帰 250
   11.1 直線回帰のモデル 250
   11.2 最小2乗法による推定 254
   11.3 残差平方和,決定係数,そしてσ[2]の推定 257
   11.4 区間推定と仮説検定 260
   キーワードのチェックリスト 263
   練習問題 263
問の解答 266
付録 273
   付表1 標準正規分布N(0,1)の上側確率(u→Q(u)) 273
   付表2 標準正規分布N(0,1)のパーセント点(Q→u(Q)) 274
   付表3 t分布のパーセント点(v,P→t(v,P)) 275
   付表4 χ[2]分布のパーセント点(v,P→χ[2](v,P)) 276
参考文献 277
索引 279
   注 : [x]はxの上にバー
   注 : σ[2]の[2]は上つき文字
   注 : χ[2]の[2]は上つき文字
93.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
藤越康祝, 菅民郎, 土方裕子共著
出版情報: 東京 : オーム社, 2008.6  x, 188p ; 21cm
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はじめに ⅲ
第1部 入門編
第1章 初心者のための解説
   1.1 分散分析法とは 2
   1.2 分散分析表の求め方 6
   1.3 分散分析法における検定 10
   1.4 交互作用とは 15
   1.5 多重比較法とは 17
   1.6 母数因子(固定因子)、変量因子(ランダム因子)とは 18
   1.7 経時データとは 19
   1.8 経時データのための分析手法 20
第2章 各種モデルの概要と結果の見方
   2.1 混合効果分散分析モデル 21
   2.2 プロファイル分析モデル 32
   2.3 成長曲線モデル―成長曲線モデル(1群)― 35
   2.4 成長曲線モデル―成長曲線モデル(2群)― 38
   2.5 拡張成長曲線モデル 41
   2.6 線形回帰モデル 43
   2.7 ランダム係数モデル 46
第2部 メソッド編
第3章 混合効果分散分析モデル
   3.1 混合効果分散分析モデルとは 51
   3.2 1群の場合 52
   3.3 共分散構造の検証 55
   3.4 多群の場合 56
    交互作用がある場合の分散分析 57
    交互作用がない場合のモデルと分散分析 59
    効果の推定 59
    一様共分散構造の検証 61
   3.5 多重比較 63
    ダネット法 65
    テューキー法 65
    シェフェの方法 66
    ボンフェローニ法 66
    多群の場合 67
   3.6 モデル選択基準 68
    1群の場合 68
    多群-交互作用がある場合 70
    多群-交互作用がない場合 70
第4章 プロファイル分析モデル
   4.1 プロファイル分析モデルとは 71
   4.2 2群の場合 72
    平行性仮説のもとでの推測 74
   4.3 多群の場合 76
    平行性仮説と検定 76
    平行性モデルのもとでの推測 77
   4.4 モデル選択基準 79
第5章 成長曲線モデル
   5.1 成長曲線モデルとは 82
   5.2 1群の場合 86
    モデルと基本統計量 86
    回帰係数の推定 86
    検定 87
    同時信頼区間 89
   5.3 多群の場合 90
    推測法 90
    回帰係数の推定 92
    検定 92
    同時信頼区間 96
   5.4 モデル選択基準 97
第6章 拡張成長曲線モデル
   6.1 階層型拡張成長曲線モデルとは 99
   6.2 2階層型拡張成長曲線モデル―各層が1群の場合 101
    モデル 101
    基礎統計量と変換 102
    回帰パラメータの推定 103
    検定 104
    信頼区間 106
   6.3 2階層型拡張成長曲線モデル―各層が多群の場合 107
    モデル 107
    基礎統計量と変換 108
    回帰パラメータの推定 109
    検定 110
    信頼区間 113
   6.4 モデル選択基準 114
第7章 線形回帰モデル
   7.1 線形回帰モデルと推測 116
   7.2 1群の場合 120
    回帰係数が群内で等しい場合 120
    回帰係数が個体ごとに異なる場合 122
   7.3 多群の場合 123
    回帰係数が同一群内で等しい場合 123
    回帰係数が個体ごとに異なる場合 126
第8章 ランダム係数モデル
   8.1 ランダム係数モデルとは 128
   8.2 推測法 134
    8.2.1 推定 134
     平均パラメータの推定 135
     分散パラメータの推定 136
     修正法Ⅰ 138
     修正法Ⅱ(最尤推定量) 138
    8.2.2 検定 139
   8.3 部分ランダム係数モデル 141
    修正法Ⅲ 142
    修正法Ⅳ(最尤推定量) 143
   8.4 モデル選択基準 144
    ランダム係数モデル 144
    部分ランダム係数モデル 146
第9章 多変量基本分布・検定・AIC基準
   9.1 多変量基本統計量 148
   9.2 多変量正規分布・ウィシャート分布 149
    多次元正規分布 149
    ウィシャート分布 150
   9.3 検定 151
    共分散行列に関する検定 151
    平均ベクトルに関する検定 152
   9.4 ホテリング・ラムダ分布 153
   9.5 AIC基準 155
第3部 事例編
第10章 犬の冠動脈の洞結節におけるカリウム濃度〈事例1〉
   10.1 分析目的・データ・モデル 160
    分析目的 160
    データ 160
    データの解釈 160
    適用するモデル 162
   10.2 分析結果 163
    混合効果分散分析モデルの分析結果 163
    成長曲線モデルの分析結果 164
第11章 母親の身長に応じた、少女の身長〈事例2〉
   11.1 分析目的・データ・モデル 165
    分析目的 165
    データ 165
    データの解釈 166
    適用するモデル 168
   11.2 分析結果 168
    混合効果分散分析モデルの分析結果 168
    成長曲線モデルの分析結果 169
第12章 記憶個数と経過時間との関係〈事例3〉
   12.1 分析目的・データ・モデル 172
    分析目的 172
    データ 172
    データの解釈 174
    適用するモデル 174
   12.2 分析結果 175
    2元配置型分散分析モデルの分析結果 175
    分析結果 176
参考文献 179
付録―経時データ分析ソフトウェアの紹介 181
索引 186
はじめに ⅲ
第1部 入門編
第1章 初心者のための解説
94.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
立林和夫, 宮城善一著
出版情報: 東京 : 日科技連出版社, 2008.4  x, 153p ; 21cm
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まえがき iii
第1章 科学・工学における実験の役割 1
   1.1 観察と実験 1
   1.2 観察と実験の役割 2
   1.3 科学体系に求められる7つの事柄 4
   1.4 実験の分類 5
   コラム1.1 アリストテレスと観察 7
   コラム1.2 ガリレオと実験 7
   コラム1.3 フランシス・ベーコンと学問の革新 9
   第1章の演習問題 10
第2章 実験と誤差 11
   2.1 実験の準備 11
   2.2 誤差の種類 17
   2.3 校正 21
   コラム2.1 科学の歴史に見る実験誤差を意識した実験 22
   第2章の演習問題 24
第3章 偶然誤差の統計的処理 25
   3.1 測定の繰返しと平均値 25
   3.2 測定値の分布 26
   3.3 母標準偏差とサンプル標準偏差 28
   3.4 正規分布の外側確率 28
   コラム3.1 ナイチンゲールの統計学への貢献 30
   第3章の演習問題 31
第4章 相関と回帰 33
   4.1 散布図と相関関係 33
   4.2 相関係数 35
   4.3 回帰分析 35
   第4章の演習問題 38
第5章 最小二乗法による関数のあてはめ 39
   5.1 最小二乗法の理論 39
   5.2 実験式の作り方 41
   5.3 さまざまな実験式(曲線となる場合を含む) 42
   コラム5.1 動物の大きさとエネルギー消費量 45
   第5章の演習問題 46
第6章 検定と推定 49
   6.1 検定という方法の必要性 48
   6.2 検定の基本的な考え方 50
   6.3 検定に関する基本用語 51
   6.4 さまざまな統計的検定法 52
   6.5 推定の基本的な考え方 52
   6.6 さまざまな場合の点推定と区間推定 53
   ノート6.1 統計的検定の考え方 59
   コラム6.1 推測統計学の誕生 61
   第6章の演習問題 63
第7章 実験計画法 65
   7.1 実験計画法の考え方とフィッシャーの3原則 65
   7.2 一元配置実験の計画とデータ解析 66
   ノート7.1 計算式の証明(1) 76
   ノート7.2 計算式の証明(2) 77
   ノート7.3 自由度の計算 78
   ノート7.4 二乗和の計算式の変形 79
   7.3 操返しのない二元配置実験の計画とデータ解析 81
   7.4 操返しのある二元配置実験 87
   7.5 直交表による実験の計画とデータ解析 93
   ノート7.5 直交表で交互作用の二乗和が列の二乗和となる理由 102
   コラム7.1 紅茶の淹れ方の違いがわかる婦人 103
   第7章の演習問題 105
第8章 特性値 109
   8.1 目的特性と代用特性 109
   8.2 特性値の種類 110
各章の演習問題の解答 113
   第1章の演習問題の解答 113
   第2章の演習問題の解答 118
   第3章の演習問題の解答 120
   第4章の演習問題の解答 121
   第5章の演習問題の解答 121
   第6章の演習問題の解答 122
   第7章の演習問題の解答 123
付表 135
   付表1 正規分布表(Ⅰ) 135
   付表2 正規分布表(Ⅱ) 135
   付表3 X^2分布表 136
   付表4 t分布表 137
   付表5 F分布表 138
   付表6 直交表 140
参考文献 145
索引 150
まえがき iii
第1章 科学・工学における実験の役割 1
   1.1 観察と実験 1
95.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
小西貞則著 . 竹内純一著
出版情報: 東京 : 講談社, 2008.9  vi, 120p ; 21cm
シリーズ名: 現代技術への数学入門
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はじめに ⅲ
第0章 「統計的モデリング」と「情報理論と学習理論」 1
テーマ1 統計的モデリング 小西貞則 7
第1章 線形回帰モデル 9
   1.1 2変数間の関係を捉える 9
   1.2 多変数間の関係を捉える 13
   1.3 確率ベクトルに関する基本的事項 20
   1.4 幾何学的考察 21
第2章 非線形回帰モデル 24
   2.1 回帰モデルとは 24
   2.2 複雑な非線形構造を捉えるモデル 26
   2.3 基底展開法 30
   2.4 正則化法 33
   2.5 モデルの評価と選択 37
第3章 ロジスティックモデル 39
   3.1 2値反応データとモデル 39
   3.2 多重ロジスティックモデル 41
   3.3 非線形ロジスティック回帰 43
第4章 モデルの評価と選択 47
   4.1 情報量規準 47
   4.2 ベイズ型モデル評価基準 51
第5章 ベイズ判別 54
   5.1 ベイズの定理 54
   5.2 線形・2次判別 55
   5.3 ロジスティック判別 58
第6章 文献ガイド 62
テーマ2 情報理論と学習理論 竹内純一 63
第1章 情報源符号化 65
   1.1 モールス符号 66
   1.2 情報源符号化の枠組み 67
   1.3 固定長符号化 69
   1.4 可変長符号化 69
   1.5 語頭符号 70
   1.6 クラフト(Kraft)の不等式 72
   1.7 情報源符号化定理 74
   1.8 ブロック符号化 76
   1.9 文献紹介 78
第2章 算術符号とユニバーサル符号 79
   2.1 算術符号の原型 79
   2.2 ユニバーサル符号 84
   2.3 文献紹介 87
第3章 学習理論とMDL原理 88
   3.1 基本的な機械学習問題 89
   3.2 教師つき学習 89
   3.3 MDL原理 92
   3.4 MDL原理とオッカムの剃刀 102
   3.5 MDL基準の性質 104
   3.6 教師なし学習 110
   3.7 確率的コンプレキシティ 111
   3.8 文献紹介 113
第4章 情報理論と学習理論の他の接点 115
   4.1 文献紹介 116
索引 117
はじめに ⅲ
第0章 「統計的モデリング」と「情報理論と学習理論」 1
テーマ1 統計的モデリング 小西貞則 7
96.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
スティーヴン・セン著 ; 松浦俊輔訳
出版情報: 東京 : 青土社, 2005.1  380, 4p ; 20cm
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   確立と統計のパラドックス
   序文 11
1 角を丸める 19
   非凡な才能があるのに
   統計学と統計量
   医者と石頭
   高まる不安
   慢性の問題
   家族に関する俗説
   ありそうなお話
   尾はなし?
   正しいがどうでもいい?
   ウイル・ロジャース現象
   シンプソンの逆説
   O・J・シンプソンの逆説
   交通事故の落とし穴
   身長は慎重に
   瞳のささやき
   平均への回帰
   最高血圧の魔術
   逆説的な教訓?
   まとめ
   後記
2 サイコロ振り登場 55
   アーバスノット博士からの手紙
   誕生の統計学と統計学の誕生
   有意な神学
   ベルヌーイ家の数
   ダニエル判事の到来
   有意な星から有意差を表す星へ
   畏るべきベイズと畏れを知らぬ後継者たち
   スクリーン・テスト
   ラプラス、確立を変える
   かいつまんで言えば
3 生命の試験 89
   結核検査は的確?
   医者になりそこなって
   平方根とさいの目の野菜
   イッシャーのお茶検定
   果てしない三角形
   無作為の収穫
   長期実験家の残念賞
   割り当てルーレット
   薬の取引
   いい目くらまし
   サイコロ振りと論理学者
   動的配置
   今日の無作為化臨床試験
4 サイコロと人間について 117
   はじてい転がして
   知らぬが仏
   マヌエル・カントの目を覚ました男
   もう一つの帰納
   ラプラスの推論
   サー・ハロルド・ジェフリーズ
   ジェフリーズの反論
   主観論者たち
   ファシズムと確率
   デ・フィネッティと収束からの発散
   推論に関心を示さなかった男
   レンマとジレンマ
   カール・ポパー
   それでどうなるか
   嫉妬深い夫のジレンマ
5 性別と個別の患者 149
   細分とまとめ
   医者が患者になる
   喧々囂々
   人民にパワーを
   心の旅人
   主題に基づく変動
   臨床試験(と、もとの難問)に戻る
   ぜいぜい言ったあげく
   バイアスはひとまとめ
   男女の公正
6 薬(など)についての衰えぬ味方 173
   ポストホック、バストスックの誤診
   記者と事実
   ジャーナリズムの不能
   ドゥームズベリ
   事後の比較
   フランシス・ゴルトン
   元首の祈り
   盲目的信仰
   火のない所の煙
   生命との反目
   リスクのある仕事
   フィッシャーの釣り針
   医者の不養生
   灰は灰に
7 時間の表 195
   うれしくない返戻
   お客さん、看板ですよ
   タンブリッジ・ウェルズに死す
   命にかかわること
   エドマンド・ハレー
   寿命
   軌道から軌道へ
   時間は翼の生えた戦車
   リボルバー
   ハザードの山勘
   つりあいの欠如
   エピローグ
8 プールでひと泳ぎ 225
   父ピアソン
   腹の底からの感覚
   チフス、表、四分相関係数
   山が積もれば山になる
   もっと現代的なメタ
   魔人ジーン?
   二人のコクラン
   戦車とウォーについて
   アーチーたちの紹介
   W・C・フィールズ原理
   根拠に基づく考えは伝染するか
9 悩みのたね 253
   無限の変種
   思考を表す小銭
   独立宣言
   交換レート
   連鎖反応
   あてにならない間欠泉か、信頼できる反復か
   二つの丘にはさまれた森
   連続殺人
   山か谷か
   マラリア、血を吸う蚊、数学
   ビッグ・マック
   暗い闇
   微分的病気
   神の病気
10 間抜けな法律 285
   あやしい話のことで、弁護士にどれだけ報酬を払うか
   シメオン=ドニ・ポアソン
   四月のポアソン分布
   ポアソン確率、特性と実践
   魚料理をもう一皿
   Pの前はQ
   われ糾弾す
   島問題
   槍のように単純、警棒のようにささい?
   破産するダウ・コーニング
   ハーマイオニの問題
   結審
11 太陽の定刻 321
   精算
   厄介なところ
   ドイツ菌の近親
   そもそもはしかとは
   トリオの完成
   寒い国の誇張?
   英国はええかい?
   二月、その名声と悪名
   論争を呼ぶ
   サイコロ振りの出る幕
   専売特許ではない
   大数の伝説詰め
   註 349
   訳者あとがき 377
   索引
   確立と統計のパラドックス
   序文 11
1 角を丸める 19
97.

図書

図書
G・K・カンジ著 ; 池谷裕二, 久我奈穂子訳 ; 田栗正章翻訳協力
出版情報: 東京 : 講談社, 2009.5  255p ; 21cm
所蔵情報: loading…
98.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
デイヴィッド・ムーア, ジョージ・マッケイブ著 ; 麻生一枝, 南條郁子訳
出版情報: 東京 : 日本評論社, 2008.3  xxv, 352p ; 21cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
先生方へ : 本書について i
   新しい練習問題と例題 vi
   新しい特徴 vi
   新しいアプレット vii
   ウェブサイト vii
学生の皆さんへ : 統計とは何か viii
   データから知識を引き出す viii
   統計の始まり ix
   本書の構成 x
   展望 xi
例と練習問題の分野別リスト xiii
訳者まえがき xvi
単位換算表 xxv
統計の現場から(市場調査 : 消費者の声を聴く) 1
第1章 データをよく見る : 分布 2
   変数 3
   測定 : 変数を知れ 5
   1.1 分布をグラフであらわす 6
   カテゴリー変数のグラフ 6
   データ解析を始めよう : 私の電話を切らないで 8
   幹葉図 10
   ヒストグラム 13
   分布を調べる 18
   外れ値について 19
   時系列グラフ 21
   少し進んだ話 : 時系列を分解する 23
   1.1節のまとめ 26
   1.2 分布を数値であらわす 45
   中心を測る,その1 : 平均 45
   中心を測る,その2 : 中央値 47
   平均vs中央値 49
   広がりを測る : 四分位数 50
   五数要約と箱髭図 52
   IQR×1.5ルールで外れ値の候補を見つける 54
   広がりを測る : 標準偏差 56
   標準偏差の性質 59
   中心と広がりの尺度を選ぶ 59
   測定単位の換算 61
   1.2節のまとめ 63
   1.3 密度曲線と正規分布 74
   密度曲線 76
   密度曲線の中心と広がりを測る 78
   正規分布 80
   68-95-99.7ルール 82
   データを標準化する 84
   正規曲線でデータの比率を計算する 86
   標準正規分布表の使い方 89
   比率から逆にデータの範囲を求める 91
   正規確率点プロット 93
   少し進んだ話 : 密度関数推定法 97
   1.3節のまとめ 98
統計の現場から(疫学 : プエルトリコの病気を追跡する) 119
第2章 データをよく見る : 関係 120
   変数の関係を調べる 121
   2.1 散布図 123
   散布図を解釈する 124
   散布図にカテゴリー変数をつけ加える 126
   さらにいくつかの散布図の例 127
   少し進んだ話 : 散布図平滑化法 130
   カテゴリー説明変数と量的応答変数の関係 131
   2.1節のまとめ 133
   2.2 相関 146
   相関r 147
   相関の性質 148
   2.2節のまとめ 151
   2.3 最小二乗回帰直線 158
   直線をデータにフィットさせる 159
   予測 160
   最小二乗回帰直線 161
   回帰直線を解釈する 164
   相関と回帰直線 166
   r2を理解する 170
   少し進んだ話 : 関係を変換する 71
   2.3節のまとめ 174
   2.4 相関と回帰直線にかんする注意 182
   残差 182
   外れ値と,影響力の強いデータ点 186
   潜伏変数に注意せよ 190
   平均化されたデータから求めた相関に注意! 193
   範囲限定問題 194
   少し進んだ話 : データマイニング 196
   2.4節のまとめ 197
   2.5 因果関係について 210
   関連性の説明,その1 : 因果関係 211
   関連性の説明,その2 : 共応答 213
   関連性の説明,その3 : 交絡 214
   因果関係を立証する 215
   2.5節のまとめ 218
統計の現場から(国のサンプルをとる) 233
第3章 データをとる 234
   3.1 最初のステップ 235
   どこでデータを見つけるか : 図書館とインターネット 236
   サンプリング 238
   実験 239
   3.1節のまとめ・240
   3.2 実験のデザイン 243
   比較実験 245
   ランダム化 247
   ランダム化比較実験 249
   ランダム化の仕方 250
   実験についての注意 254
   マッチトペア・デザイン 256
   ブロック・デザイン 257
   3.2節のまとめ 260
   3.3 サンプリングのデザイン 271
   単純ランダムサンプリング 2273
   層化サンプリング 274
   多段サンプリング 275
   サンプル調査についての注意 276
   3.3節のまとめ 280
   3.4 統計的推定法に向けて 289
   サンプルの変動性 290
   サンプル分布 292
   偏りとばらつき 295
   大きな母集団からのサンプリングについて 298
   なぜランダム化するのか? 299
   少し進んだ話 : 捕獲再捕獲法 300
   3.4節のまとめ 301
出典と注 314
練習問題(奇数番号)の解答 323
付録・ウェブサイト利用の手引き 335
付録・データの説明 338
表A(正規分布表) 342
表B(乱数表) 344
索引 346
先生方へ : 本書について i
   新しい練習問題と例題 vi
   新しい特徴 vi
99.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
藤越康祝著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2009.4  viii, 208p ; 22cm
シリーズ名: シリーズ多変量データの統計科学 / 藤越康祝, 杉山高一, 狩野裕編集 ; 6
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
1. 経時データとモデル 1
   1.1 経時データとは 1
   1.2 経時データの表記 5
   1.3 モデル 6
2. 線形回帰モデル 11
   2.1 線形回帰法とは 11
   2.2 線形回帰モデルにおける推測 12
   2.3 1群の場合 18
    2.3.1 各個体の回帰係数が等しい場合 18
    2.3.2 各個体の回帰係数が異なる場合 20
    2.3.3 数値例 22
   2.4 多群の場合 24
    2.4.1 各個体の回帰係数が等しい場合 24
    2.4.2 回帰係数が個体ごとに異なる場合 28
3. 混合効果分散分析モデル 30
   3.1 混合効果分散分析モデルとは 30
   3.2 混合効果分散分析法 31
    3.2.1 分散分析法 31
    3.2.2 導出と推定 33
   3.3 共分散構造の検証 36
   3.4 多群の場合の混合効果分散分析法 38
    3.4.1 分散分析法 38
    3.4.2 導出・推定・共分散構造 41
    3.4.3 数値例 44
   3.5 モデル選択基準 46
4. 多重比較法 49
   4.1 多重比較法とは 49
   4.2 各種多重比較法 51
   4.3 同時信頼区間 55
   4.4 混合効果モデルにおける多重比較法 56
    4.4.1 推定量の分布 56
    4.4.2 各種多重比較法 58
    4.4.3 多群の場合 62
5. 成長曲線モデル 61
   5.1 成長曲線モデルとは 64
   5.2 推測-1群の場合 67
    5.2.1 適合性検定 68
    5.2.2 推定・検定 71
    5.2.3 数値例 77
   5.3 成長曲線モデル-多群の場合 79
    5.3.1 推測法 79
    5.3.2 数値例 84
   5.4 推測法の導出-多群の場合 87
   5.5 モデル選択基準 94
    5.5.1 AICおよびCAIC基準 94
    5.5.2 CAICの導出 96
6. 拡張成長曲線モデル 99
   6.1 拡張成長曲線モデルとは 99
   6.2 階層型拡張成長曲線モデル 101
    6.2.1 モデルと推測法 101
    6.2.2 最大尤度の導出 08
    6.2.3 モデル選択基準 111
    6.2.4 数値例 113
   6.3 プロファイル分析 113
    6.3.1 推測法 113
    6.3.2 2群の場合と数値例 117
    6.3.3 数値例 119
    6.3.4 推測法の導出 120
    6.3.5 モデル選択基準 127
7. ランダム係数モデル 129
   7.1 ランダム係数モデルとは 129
   7.2 推測 132
    7.2.1 推定 132
    7.2.2 検定 139
    7.2.3 数値例 141
   7.3 部分ランダム係数モデル 142
   7.4 モデル選択基準 146
    7.4.1 ランダム係数モデル 146
    7.4.2 部分ランダム係数モデル 148
8. 線形混合モデル 150
   8.1 線形混合モデルとは 150
   8.2 推定 154
    8.2.1 平均パラメータと変量効果の推定 154
    8.2.2 分散パラメータの推定 158
   8.3 条件付AIC基準へ 160
9. 離散型経時データモデル 165
   9.1 離散型経時データモデルとは 165
   9.2 一般化線形モデル 168
    9.2.1 指数型分布族 168
    9.2.2 モデルと推測 169
   9.3 離散型経時データ 171
    9.3.1 モデル 171
    9.3.2 推側 173
付録 175
   A 行列・極値問題 176
    A.1 行列式・逆行列 176
    A.2 最大・最小問題 177
   B 多変量標本分布 181
    B.1 多次元正規分布 182
    B.2 ウイシャート分布 183
    B.3 ホテリング・ラムダ分布 186
   C 多変量線形回帰モデル 190
    C.1 モデル 190
    C.2 推側 192
    C.3 モデル選択基準 197
文献 201
索引 205
1. 経時データとモデル 1
   1.1 経時データとは 1
   1.2 経時データの表記 5
100.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
松井敬著
出版情報: 東京 : 日本実業出版社, 2009.1  230p ; 21cm
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目次情報: 続きを見る
「統計的考え方」を身につけよう─はじめにに代えて
第1章 統計解析の基本的な考え方
   1. 統計的方法の広がり 高度情報化社会のなかでの現実認識の手段として 10
   2. 統計解析とは? 数量的なデータから本質を探る 12
   3. データを生成するモデルとは? 壷のモデルから統計的アプローチを考える 14
   4. データに相対して 母集団との関わりの上でのデータの役割 18
第2章 統計解析の枠組み
   1. 母集団と標本とは? 信頼できる結果を得るための統計的方法の枠組み 20
   2. データを得る方法 統計解析では調査や実験の場の管理が重要 24
   3. 無作為標本を得るには? 母集団を反映したデータをつくるための単純無作為抽出法 26
   4. 母集団を特徴づける データとその背景にある分布モデルとの関係を見る 30
   5. 分布モデルへのアプローチ モデルの正当性を検討する 35
第3章 代表的な母集団モデル
   1. データの尺度とは? 測定されたデータの形をとらえる 40
   2. 離散型分布モデルの表わし方 離散型変数と確率から分布モデルを導く 45
   3. 重要なモデルである二項分布 比率をともなう現象に対応する離散型の代表 49
   4. 連続型分布モデルの表わし方 区間と確率密度関数から分布モデルを導く 54
   5. 重要なモデルである正規分布 現実の多くのデータの生成に関わる連続型の代表 56
   6. 二項分布と正規分布の関係 二項分布の確率を正規分布で近似する 65
   7. 正規分布に関連する分布 カイ2乗分布やt-分布などとの関係を見る 69
第4章 データの整理と母集団との関係
   1. 度数分布表によるデータの整理 データの尺度とカテゴリカルな分類法 74
   2. データをグラフで表現する 分布モデルをとらえるためのヒストグラムと累積度数分布 77
   3. データを要約する代表値 平均や標準偏差を用いてデータの特性をつかむ 79
   4. 位置やチラバリを測る 中央値や分位数によってデータの相対的な位置関係を見きわめる 90
   5. テューキーの要約法とは? 五数要約、箱形図、幹葉表示によってデータを探索する 94
第5章 標本から母数を推定する
   1. 統計的推定とは? 母数を知るための推定の枠組みを見る 106
   2. 標本分布が持つ意味 標本分布は推定、検定の基本となる考え 108
   3. 比率や割合を推定する 推定では誤差を考慮することがポイント 112
   4. 正規分布の母数を推定する 分散が既知と未知で異なる推定の方法 117
   5. 標本の大きさを知るには? 標本分布とその標準誤差から関係を導く 120
   6. 推定量の性質を知る 標本平均と中央値を比較する 123
   7. 推定量をつくるには? データから母集団モデルの推定量をつくる最尤推定 127
第6章 仮説を検定するには
   1. 統計的仮説検定の考え方 第一種、第二種の過誤の確率─「強さの判定」を通して 132
   2. 比率を検定する 帰無仮説と対立仮説、有意水準を用いる検定法 142
   3. 正規分布の母平均の検定 さまざまなケースについて母平均を検定する 147
第7章 カテゴリカルデータの取り扱い
   1. 2×2分割表とは? 2つの属性間の関連性を調べる 160
   2. 適合度検定の使い方 理論モデルへの適合性を調べる 166
第8章 分布モデルに依存しない方法
   1. 分布モデルに依存しない方法とは? 分布モデルに依存しないでデータを検定する 176
   2. データの大小関係を利用する 分布モデルの中央値の検定を行なう符号検定 179
   3. データの順位を利用する 2つの母集団分布における左右のズレを検定する順位和検定 186
   4. データのつながりを利用する データのランダム性や傾向性を検定する連検定 193
   5. データの度数分布を利用する 2つの分布間のズレを分布関数から検定するK-S検定 197
第9章 2変数データの関連性
   1. データ間の関連性を測るには? 関連性の度合いを表わす相関係数 206
   2. 順位尺度データの関連性を測るには? 順位データ間の関連性の度合いを表わす順位相関係数 212
   3. データ間の直線的な関係を見るには? 変数間の直線的関係を表わす回帰直線 216
別表 220
付表 224
「統計的考え方」を身につけよう─はじめにに代えて
第1章 統計解析の基本的な考え方
   1. 統計的方法の広がり 高度情報化社会のなかでの現実認識の手段として 10
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