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1.

図書
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1. Excelで学ぶやさしい統計処理のテクニック : Excel97&2000対応
三和義秀著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2000.4  v, 132p ; 21cm
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2.

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2. ゼロから学ぶ統計解析
小寺平治著
出版情報: 東京 : 講談社, 2002.1  vii, 212p ; 21cm
所蔵情報: loading…
3.

図書
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3. 不完全データの統計解析
岩崎学著
出版情報: 東京 : エコノミスト社, 2002.3  xi, 348p ; 22cm
シリーズ名: 統計学大系シリーズ
所蔵情報: loading…
4.

図書
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4. わかりやすい数理統計の基礎
伊藤正義, 伊藤公紀著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2002.3  iv, 123p ; 22cm
所蔵情報: loading…
5.

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5. AMOS, EQS, CALISによるグラフィカル多変量解析 : 目で見る共分散構造分析. 増補版
狩野裕, 三浦麻子共著
出版情報: 京都 : 現代数学社, 2002.6  ix, 293p ; 21cm
所蔵情報: loading…
6.

図書
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6. 統計分布ハンドブック
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…
7.

図書
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7. 統計解析入門
赤平昌文著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2003.6  x, 282p ; 22cm
シリーズ名: 新数学入門シリーズ / 一松信編集 ; 21
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8.

図書
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8. 同時に学ぶExcelと入門統計学. 第2版
新田功著
出版情報: 東京 : ムイスリ出版, 2003.3  vi, 184p ; 21cm
所蔵情報: loading…
9.

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9. 文化を計る : 文化計量学序説
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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10.

図書
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10. 統計学の基礎
栗栖忠, 濱田年男, 稲垣宣生共著
出版情報: 東京 : 裳華房, 2001.3  vii, 190p ; 21cm
所蔵情報: loading…
11.

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11. パソコンによるデータマイニング
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
所蔵情報: loading…
12.

図書
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12. 計量分析のための統計解析技法
内山敏典著
出版情報: 京都 : 晃洋書房, 2002.3  iv, 178p ; 21cm
所蔵情報: loading…
13.

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13. 環境と健康データ : リスク評価のデータサイエンス
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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14.

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14. ランク回帰と冗長性分析 : 理論と応用
齋藤堯幸著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2002.6  viii, 112p ; 22cm
所蔵情報: loading…
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第1章 基礎的知識 1
   1.1 用語と記法 1
   1.1.1 記法 1
   1.1.2 多変量データ 2
   1.2 補題と定理 3
第2章 多変量回帰分析 9
   2.1 記述的モデル 9
   2.2 確率モデル 10
第3章 正準相関分析 12
   3.1 はじめに 12
   3.2 確率分布を扱わない場合 12
   3.2.1 相関係数の最大化のアプローチ 13
   3.2.2 別種の定式化によるアプローチ 15
   3.3 構造相関と冗長度,分散説明率 17
   3.4 確率分布を扱う場合 20
   3.5 確率変数と非確率変数を扱う場合 23
   3.6 アプローチの比較 25
第4章 合成変量による回帰 27
   4.1 はじめに 27
   4.2 正準回帰分析 27
   4.3 操作変数の主成分分析(IPCA) 29
第5章 冗長性分析 32
   5.1 はじめに 32
   5.2 相関行列に関するRDA 33
   5.3 共分散行列に関するRDA 34
   5.4 関連手法との比較 36
   5.4.1 IPCAとの同等性 36
   5.4.2 PCAとの関連 37
   5.4.3 CCAとの関連 38
   5.4.4 CRAとの関連 38
   5.4.5 PCRとの関連 39
   5.5 Xが退化の場合 40
   5.6 尺度混在データの分析 41
第6章 縮小ランク回帰 45
   6.1 はじめに 45
   6.2 最尤解法(1) 46
   6.3 最尤解法(2) 49
   6.4 最小自乗解法 50
第7章 総合的な関連 53
   7.1 はじめに 53
   7.2 Izenmanの一般的な定理 53
   7.3 母集団に関するRRRの諸関係 55
   7.4 データ解析 58
   7.4.1 アプローチ1:CCAに帰着する手法群 58
   7.4.2 アプローチ2:CCAに帰着しなし手法群 59
   7.5 まとめ 61
   7.5.1 ランクの検討 61
   7.5.2 合成変量の解釈 62
   7.5.3 回帰係数行列Cの解釈 62
   7.5.4 回帰説明率 63
第8章 植生の調査データの分析 64
   8.1 調査データ 64
   8.2 分析の方針 65
   8.3 正準相関分析 65
   8.4 縮小ランク回帰 67
   8.5 IPCAによる分析 69
   8.6 討論と考察 72
第9章 高校調査書と共通試験の関連性の分析 75
   9.1 背景とデータ 75
   9.1.1 背景 75
   9.1.2 データ 75
   9.2 分析の方針 76
   9.3 予備的分析 76
   9.3.1 正準相関分析 77
   9.3.2 検定 77
   9.4 冗長性分析 79
   9.4.1 次元の縮約による知見 79
   9.4.2 測定領域の比較 81
   9.5 討論と考察 84
   9.5.1 幾何学的な検討 84
   9.5.2 異質性の検討 86
   9.6 まとめ 86
第10章 着用感と素材物性の従属関係の分析 88
   10.1 実験データ 88
   10.1.1 物理変数 88
   10.1.2 心理変数 88
   10.2 予備的分析 89
   10.2.1 物理変数について 89
   10.2.2 心理変数について 89
   10.3 従属関係の分析 91
   10.3.1 データ解析 91
   10.3.2 分析からの知見 92
   10.4 討論と考察 95
   10.4.1 分析の吟味 95
   10.4.2 PCAおよびPCRとの比較 96
   10.5 まとめ 96
第11章 臭気公害の実験データの分析 98
   11.1 実験データ 98
   11.2 従属関係の分析 99
   11.2.1 データ解析 99
   11.2.2 分析からの知見 101
   11.2.3 サンプルの空間的配置 104
   11.3 討論と考察 105
   11.3.1 主成分分析との比較 105
   11.3.2 縮小ランク回帰の立場から 105
   11.3.3 炭素原子数を除外した分析について 106
   11.4 まとめ 106
参考文献 107
索引 111
第1章 基礎的知識 1
   1.1 用語と記法 1
   1.1.1 記法 1
15.

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15. 多変量解析実例ハンドブック
柳井晴夫 [ほか] 編集
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2002.6  xxi, 889p ; 22cm
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[工学]
1.判別分析法によるポリグラフ反応の識別 (足立浩平) 1
[キーワード:線形判別,ノンパラメトリック判別,ニューロ判別,精神生理反応,誤判別率]
   はじめに
   データ
   各種の判別分析法
   誤判別率の評価
   結果と検討
2.画像処理への多変量解析手法の応用 (大津展之・栗田多喜夫) 11
[キーワード:画像処理,回帰分析,主成分分析,判別分析,正準相関分析,高次自己相関]
   回帰分析の応用
   主成分分析の応用-顔画像の認識
   判別分析の応用-判別基準に基づく画像の2値化
   正準相関分析の応用-印象語からの絵画データベースの構築
   高次局所自己相関とその応用
3.通信分野におけるコンジョイント分析の応用 (上田 徹) 26
[キーワード:コンジョイント分析法,選好構造,MONAOVA,TRADEOFF,LINMMAP,RANKLOGIT,データ通信,ボイスメール,数量化理論I類,勾配射影法,回帰分析,ファジィ数]
   データ通信
   ボイスメールサービス
   総合評価指数の提案
   順序逆転を許さない方法
4.コンピュータによる実験計画の作成とデータ解析 (岩﨑 学) 40
[キーワード:応答曲面法,最適計画,非直交計画,多項式モデル]
   問題の設定
   最適計画の概略
   実験計画の作成
   データ解析
   おわりに
5.微細ピッチA1(アルミ)ワイヤの加速寿命試験データの解析 (廣野元久) 51
[キーワード:寿命予測,中途打切り,反応速度論,ワイブル回帰分析法,コックス回帰分析法]
   加速寿命試験の概要
   反応速度論に基づく変数変換
   解析
   検討
6.一対比較データの解析法の検討シェッフェの方法と特異値分解法の比較 (飯田一郎) 61
[キーワード:一対比較法,シェッフェの方法,中屋の方法,特異値分解,主成分分析]
   シェッフェの方法による解析
   特異値分解による解析
   バイプロット
7.ゴム表面の視覚質感に関する一対比較データの解析多次元尺度法と分散分析による要因解析 (仁科 健・永田雅典) 72
[キーワード:INDSCAL,主成分分析,交互作用,一対比較法,視覚感性]
   一対比較実験
   実験データの解析とその考察
   結果
8.自動車の場力特性の推定ニューラルネットワークと重回帰分析の併用 (天坂格郎) 82
[キーワード:ニューラルネットワーク,重回帰分析,揚力特性,自動車]
   揚力特性について
   NNと重回帰分析の併用
   揚力特性推定精度向上に関する解析
9.プロビットモデルを用いた鉄道経路選択の予測 (屋井鉄雄・清水哲夫) 95
[キーワード:需要予測,経路選択行動,非集計モデル,プロビットモデル]
   非集計モデル分析法の考え方
   構造化プロピットモデルのパラメータ推定
   選択肢の類似性に関する考察
10.多変量解析手法の材料特性予測への適用ニューラルネットワークとベイズ推定の組合わせによる解析例 (辻 宏和・藤井英俊) 107
[キーワード:ニューラルネットワーク,ベイズ推定,原子炉構造材料,中性子照射,クリープ]
   ニューラルネットワーク
   特性予測モデルの構築に使用した材料データベース
   クリープ強度特性の予測
11.多変量解析手法の合金設計への適用重回帰分析,線形計画法,多次元尺度法による解析例 (藤田充苗) 115
[キーワード:二次硬化型強力鋼,材料設計,線形計画法,ミクロ組織写真,多次元尺度法]
   多種類の特性値から基本的特性への集約(主成分分析)
   得られた特性値に影響するのはいかなる製造条件(要因)か?(重回帰分析)
   重回帰式を材料設計(線形計画法)
   専門家が注目しているのはどんなことか?(多次元尺度法)
12.個別尺度を用いた景観評価データの主成分分析 (小島隆矢) 126
[キーワード:個別尺度法,パーソナル・コンストラクト型主成分分析,景観評価,キャプション評価法,個人差]
   調査方法
   分析方法 パーソナル・コンストラクト型主成分分析
13.オフォスビル外観の「汚れ感」評価重回帰分析と数量化I類による分析 (武藤 浩・八木 章) 137
[キーワード:建物外観,汚れ,印象評価実験,SD法,重回帰分析,数量化I類]
   方法
   分析・結果
[生物・農学]
14.DNA塩基配列データ(遺伝情報)の数量化法による解法 (飯田陽一) 146
[キーワード:DNA塩基配列データ,翻訳開始信号,数量化理論II類]
   アミノ酸の種類を指定する遺伝コードと翻訳開始信号
   脊椎動物mRNAの翻訳開始信号の変異と実験データ
   数量化法による翻訳開始信号の解析
   ATG周辺の塩基配列の変異と翻訳開始効率(Bシリーズ変異体の解析)
   2個のATG開始コドンを持つ変異体の翻訳開始効率(Fシリーズの解析)
15.形態人類学における"かたち"に関する多変量解析 (加藤久雄・足立和隆) 157
[キーワード:"かたち",主成分分析,Qモード相関係数,集団の類縁性]
   中部地方住民の頭部の生体計測値を用いた分析
   縄文村のお隣さん歯冠計測値に基づくQモード相関係数による集落間個体の類縁性
16.生物集団の形態分析正準判別分析とクラスター分析を中心として (北田修一) 166
[キーワード:生物の形態,遺伝子型,クラスター分析,数量化III類,正準判別分析]
   分析
17.主成分分析による植物の輸郭形状の評価 (二宮正士) 178
[キーワード:ダイズ葉形,楕円フーリエ解析,主成分分析,輪郭形状解析]
   葉形データと画像解析
   楕円フーリエ記述子
   標準化楕円フーリエ係数の主成分分析
   各主成分と形状の関係の解析
18.PLS回帰による農業リモートセンシングデータの解析 (三輪哲久・高橋 渉・二宮正士) 187
[キーワード:クロスバリデーション,PLS回帰,重回帰モデル,主成分回帰,スペクトルデータ,多重共線性]
[医学]
19.医学領域の神話と多変量解析 (古川俊之) 195
[キーワード:クラスター分析,主成分分析,マルコフ過程,ワイブル分布]
   社会指標と平均寿命のクラスター分析
   国立医療機関の採算性の主成分分析
   マルコフモデルによる人工透析療法の評価
   再発胃がんの経過分析
20.ラフ集合による医療データからの知識獲得 (田中英夫・前田 豊) 212
[キーワード:ラフ集合,簡略化,ファジイ推論,if-thenルール]
   情報システムの簡略化
   肝臓病データに対する簡略化手法の適用例
   肝臓病のファジィ推論モデルの構築
21.健康関連QOLに及ぼ性格特性の影響数量化III類による分析を中心として (山岡和枝) 226
[キーワード:HRQOL20,EPQ,性格特性,類量化III類]
   HRQOL20調査票
   性格特性の影響の分析
22.傾向スコアを用いた因果効果の推定紹介されなかった多変量解析法 (佐藤俊哉) 240
   [キーワード:因果推論,加速モデル,傾向スコア,交絡,Cox回帰]
   再発肝がんの生存時間データ
   Cox回帰による生存時間解析
   因果モデルと因果帰無仮説の検定
   傾向スコアを用いた治療効果の推定
   傾向スコアと因果モデル
23.生活習慣尺度の因子構造と同等性の検討 (高木廣文・柳井晴夫・佐伯圭一郎) 251
[キーワード:生活習慣,公衆衛生,質問紙,因子分析,因子比較]
24.重回帰分析を用いた生活習慣と循環器疾患のリスク因子との関係 (西山悦子・高木廣文) 263
[キーワード:生活習慣,循環器疾患,重回帰分析,リスク因子]
   資料と方法
   まとめ
25.クラスター分析を用いた混合性結合組織病の細分類 (宮原英夫・松永篤彦・長澤 弘) 273
[キーワード:ウォード法,k-means法,MCTD]
   対象症例
   分析方法
   統計パッケージ
26.アレルギー疾患調査データを用いた多変量解析の実例多重ロジスティックモデルの適用 (白石安男・稲葉 裕) 287
   [キーワード:アレルギー疾患,x係数,正準相関分析,判別分析,共分散構造分析]
   アレルギー疾患について
   アレルギー疾患調査に使用された質問調査票の信頼性について
   アレルギー疾患調査の多変量解析(正準相関分析と判別分析)について
   アレルギー疾患調査の共分散構造分析について
27.症例対照研究による悪性胃がんのリスクファクターの分析 (菊地正悟) 294
[キーワード:症例対照研究,多重ロジスティックモデル,胃がん,喫煙,交互作用]
   量的なリスクファクターの分析
   質的なリスクファクターの分析
   質的なリスクファクター同士の交互作用の分析
   量的なリスクファクターの交互作用の分析
28.歯学における多変量解析 (山田智哉・杉山高一・北村雅保) 304
[キーワード:主成分分析,重回帰分析,判別分析,正準相関分析,ロジスティックモデル,多重比較,歯,口腔,臨床疫学]
   主成分分析
   重回帰分析
   判別分析
   正準相関分析
   ロジスティックモデル
   多重比較
[体育・スポーツ]
29.因子分析を用いた自律神経平衡の計量法とその妥当性 (大澤清二) 316
   [キーワード:自律神経平衡の計量,心電図,因子分析,自律神経遮断・刺激実験,交感・副交感神経緊張度]
   自律神経バランスモデルの問題点
   2次元モデルと心電図波形による自律神経緊張度の計量化
   自律神経緊張得点の計量化
   「自律神経平衡2次元測定法」の妥当性の検証
30.主成分分析による体型の比較 (川上 梅) 326
   [キーワード:身体計測,体型分類,主成分分析,男女差,年齢差,民族差]
   日本人男女(0～59歳)の体型の比較
   日本・タイ高校生の体型の比較
   31.健康的価値観に関する主成分分析による検討 (菊田文夫) 336
   [キーワード:主成分分析,健康行動,健康的価値観,女子大学生]
   分的
32.高齢者の健康推進生活の共分散構造分析 (鈴木宏哉・西嶋尚彦) 348
[キーワード:構造方程式モデリング,多重指標モデル,検証的因子分析,2次因子分析,質問紙体力テスト,因果構造分析]
33.共分散構造分析を用いた高齢者における体力構造の分析 (西嶋尚彦・中野貴博) 357
[キーワード:構造方程式モデリング,2次因子分析,検証的因子分析,多重指標モデル,体力テスト]
34.体力・フィットネス年齢の予測モデル作成と老化関連要因の検索 (吉川和利) 369
[キーワード:ワィットネス年齢,基礎体力,年齢予測,重回帰分析,情報量規準]
   因子分析による体力テスト項目選定の研究史
   簡便な検査による年齢予測
   有酸素的体力および肥満度を含む年齢予測モデル
   フィットネス年齢に関連する生活行動要因
35.中学校体育における主体的問題解決能力育成プロセスの共分散構造分析 (鈴木和弘・西嶋尚彦) 382
[キーワード:構造方程式モデリング,2次因子分析,多重指標モデル,体育,生きる力の育成,因果構造分析]
36.多次元尺度構成法を用いた運動イメージの分析 (稲垣 敦) 395
[キーワード:多次元尺度構成法,一般プロクラステス回転,線形重回帰分析,運動イメージ,経験的知識]
   結果および考察
37.青少年のスポーツキャリアパターンから見た心理的要因の因果モデルの検討 (石井源信) 408
[キーワード:共分散構造分析,PROMAX法,スポーツキャリアパターン,結果予期,スポーツにおける有能感,勝利志向,レクリエーション志向]
38.陸上競技跳躍選手の運動能力と競技パフォーマンス因子分析,重回帰分析,共分散構造分析による検討 (國土将平) 417
[キーワード:因子分析,重回帰分析,共分散構造分析,競技スポーツ]
39.バスケットボールプレイヤーの運動特性の分析重回帰分析による検討 (小林敬子・坂井和明) 430
[キーワード:バスケットボール,選手特性,AIC,パフォーマンス,事後確率]
   分析データ
[経済・経営]
40.ロジットモデルを利用した消費者のブランド選択行動の分析 (守口 剛) 440
[キーワード:マーケティング,消費者行動分析,ロジットモデル,ブランド選択モデル,価格弾力性]
   実証分析
41.コンジョイント分析を用いた新製品の開発 (朝野煕彦) 446
[キーワード:コンジョイント分析,TRADEOFF,マーケティング,新製品開発]
   開発事例
42.因子分析を用いた株式投資モデル (乾 孝治・木島正明) 455
[キーワード:因子分析,回帰分析,正準相関分析,クラスター分析]
   モデルの概要
   分析と結果
43.主成分分析を用いた債券ポートフォリオの構築 (鈴木輝好・木島正明) 463
[キーワード:主成分分析,金利期間構造,イミュナイゼーション]
   金利期間構造の推定とデータ
   金利期間構造のファクターモデル
44.企業の評価・分類・ランキング主成分分析,正準判別分析による探索 (鈴木督久) 472
[キーワード:主成分分析,バイプロット,正準判別分析]
   はじめに-「環境経営度」による企業ランキング
   分析結果
   バイプロットによる「企業ドメインマップ」分析
   研究開発投資と知的価値の関係
45.日本企業における終身コミットメント因子分析による検討 (藤田英樹・高橋伸夫) 482
[キーワード:因子分析,因際経営,国民文化,終身コミットメント]
   国民文化の4つの次元
   終身コミットメント
[政治・社会]
46.国際政治研究者の専攻戦略ロジスティック回帰分析と数量化理論による日本国際政治学会会員属性分析 (猪口 孝・原田至郎) 494
[キーワード:独立性のX2検定,分散分析,ロジスティック回帰分析,数量化理論III煩]
47.国際保険データの因子分析に基づく社会発展過程の動態モデル (中川正宣) 510
[キーワード:因子分析,潜在的動態モデル,力学系,国際保険データ,社会発展指標]
   特定の年代に基づく動態モデルの構成
   社会発展パラメータの時間変化
   考察
48.数量化理論を用いた住民投票の分析 (小林良彰・名取良太) 527
[キーワード:政策形成,住民投票,地方自治体,数量化I,II,III類]
   住民投票制度の概説と分析枠組
49.質問紙調査法における尺度構成インターネットによるデータ収集 (青木繁伸) 541
[キーワード:質問紙調査,尺度構成,因子分析,内的整合性,クロンバックのα信頼性係数]
[心理]
50.不完全対比較データのベイズ分析 (繁桝算男) 565
   [キーワード:ベイズ推論,ギブスサンプリング法]
   ベイズ推論
   ギブスサンプリング法
   統計モデル
   実データへの適用と結果
51.5因子モデル(FFM)による性格特性の分析 (柏木繁男) 574
[キーワード:FFM,ビッブファイブ,ACL,プロクラステス因子回転法]
   性格特性論的研究の前提
   日本語版ACLの項目の収集と選別および因子分析
   日本語版ACL標準化への試み
52.多次元尺度構成法を用いた友人選好の予測 (岡太彬訓・朝日弓未) 584
[キーワード:INDSCAL,PREFMAP,クラスター分析,好意度]
   分析の手順
53.年齢・性別によって価値観は異なるのか?個人差多次元尺度構成法(INDSCAL)と重複クラスター分析 (木村好美・岡太彬訓) 594
   [キーワード:ADCLUS,物質主義的価値,重複クラスター,脱物質主義的価値,INDSCAL,内的志向,外的志向]
   データの概要
54.共通重みを用いた3相データの主成分分析形容詞対を用いた性格の自己評定と他者評定の関係 (村上 隆) 603
   [キーワード:3相データ,主成分分析,心理測定,性格の自己評定と他者評定]
   3相データをどう分析するか?
   分析の方法と結果1 重みを求める
   分析の方法と結果2 合成変量の記述統計
   討論 より進んだ方法・心理測定的解釈
55.双対尺度法を用いた順位データの解析 (西里静彦) 614
[キーワード:双対尺度法,個人差,被験者と刺激の同時多次元空間,射影]
   データと分析に関する考察
   解析と結果の解釈
56.ニューラルネットワークによる非線形関数の近似 (高根芳雄・大嶋百合子) 624
[キーワード:CC(カスケード相関)ネットワーク,非線形判別分析,非線形回帰分析,人称代名詞の学習]
   非線形判別分析の一例
   CC(カスケード相関)ネットワーク
   人称代名詞の獲得
57.色と形の類似性知覚に対する多次元尺度法の適用 (大山 正・宮埜寿夫・山田 寛) 633
[キーワード:ALSCAL,色,形,個人差,SD法]
   色覚健常者と色覚異常者における色空間の多次元尺度法による構成
   コンピュータ作成図形の類似性判断の多次元尺度法による解析
58.尺度混在データのための主成分分析 (大津起夫・松尾寛子) 648
[キーワード:OSMOD,最適尺度,NLSY79,知能テスト]
   はじめに データの背景
   分析モデル
59.入試データの分析主成分分析とクラスター分析を用いて (上田尚一) 659
[キーワード:探索的データ解析,主成分分析,クラスター分析,分析計画]
   はじめに 基礎データ
   分析の視点
   観察単位のタイプ分け
   変数の情報要約
   年次変化の分析
   おわりに 分析手法について
60.センター試験5教科の得点プロフィールに見る受験者の個性主成分分析と双対尺度法の適用 (山田文康) 669
[キーワード:センタ 試験,合計点,学力型,主成分分析,双対尺度法]
[言語]
61.言語研究における多変量解析因子分析,クラスター分析,多次元尺度構成法,数量化理論の適用例 (安本美典) 680
[キーワード:因子分析法,クラスター分析,多次元尺度構成法,数量化理論III類]
   文学作品等の分類
   筆者を判別する
   言語を分類する
62.クラスター分析に基づく文献の真贋判定 (村上征勝) 693
[キーワード:日蓮遺文,文章のクセ,真贋判定,クラスター分析]
   『三大秘法禀承事』ほか4編の真贋問題
   真贋判定
   補足
63.『君台観左右帳記』の伝書解析数量化理論による芸道関連写本群の数理的研究 (矢野 環) 703
[キーワード:数量化III類,順位相関,数理文献学,君台観左右帳記,文献解析学]
64.学術論文数データに関する分割表の対応分析 (孫 媛) 715
[キーワード:分割表,対応分析,2次元図示,ビブリオメトリックス,研究評価,学術文献抄録データベース]
65.韓国人の日本語習得過程における発話誤用の時系列的変容クラスター分析を用いて(金 シミン・赤堀侃司・清水康敬) 726
[キーワード:クラスター分析,日本語教育,時系列分析,誤用分析,言語習得過程]
   学習者の誤用データの収集
   誤用のクラスター分析
66.意味構造分析法を用いた環境教育の意識変容の分析 (竹谷 誠・松居辰則) 735
   [キーワード:意味構造分析法,区間評定,構造グラフ,意識変容]
67.オチのオカシサの多変量解析法による研究 (増山英太郎) 746
[キーワード:オチ,オカシサ,SD法,イメージプロフィール,因子分析,重回帰分析]
   研究目的
   実験方法
   データの統計処理方法
   計算の結果
68.テキスト型データの多次元データ解析Web調査自由回答データの解析事例 大隅 昇・Ludovic Lebart 757
[キーワード:自由回答,テキスト型データ解析,分かち書き処理,WordMiner,Web調査,対応分析,クラスター化法(ハイブリッド法)]
   定性的調査とテキスト型データ
   テキスト型データの解析上の課題
   事例解析
[家政]
69.生活習慣の異なる地域における食物摂取の因子分析による構造解析 (金子 俊・高木廣文・佐伯圭一郎) 784
   [キーワード:食物摂取状況調査,食物消費構造,因子分析,栄養調査]
   調査方法・分析方法
70.栄養学への因子分析法の応用食物消費構造を探る (豊川裕之) 797
[キーワード:食物消費構造,相関行列,ピアソンの積率相関係数,因子分析法]
   対象
   結果と考察
71.「場」と女性服装の適合度の因子分析による検討 (小林茂雄) 810
[キーワード:因子分析,官能評価,SD法,女性服装,適合度]
   官能評価実験
72.中国少数民族の履きものから見た文化クラスター (下田敦子・大澤清二) 820
[キーワード:クラスター分析,文化クラスター,履きもの固有属性,中国諸民族の履きもの分類]
   研究方法
[総論]
73.文献を通して見る20世紀における多変量解析の発展 (柳井晴夫) 834
   多変量解析に関する書物の発行
   多変量解析法の分類と各種手法の概観
   多変量解的の諸領域への適用をめぐって
索引 875
[工学]
1.判別分析法によるポリグラフ反応の識別 (足立浩平) 1
[キーワード:線形判別,ノンパラメトリック判別,ニューロ判別,精神生理反応,誤判別率]
16.

図書
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16. 統計学へのステップ
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…
17.

図書
図書
17. 基礎から学ぶメタ分析
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…
18.

図書
図書
18. 多変量解析へのステップ
長畑秀和著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2001.10  v, 190p ; 21cm
所蔵情報: loading…
19.

図書
図書
19. 入門統計解析
木下栄蔵著
出版情報: 東京 : 講談社, 2001.1  vi, 168p ; 21cm
所蔵情報: loading…
20.

図書
図書
20. 確率で言えば : 日常に隠された数学
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…
21.

図書
図書
21. 統計解析がわかった!
涌井良幸著
出版情報: 東京 : 日本実業出版社, 2008.11  173p ; 21cm
シリーズ名: ゼロからのサイエンス
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22.

図書

東工大
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図書
東工大
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22. 確率統計序論. 第2版
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
   
23.

図書
図書
23. 情報数学
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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24.

図書

東工大
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図書
東工大
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24. 統計学の基礎と演習
濱田昇, 田澤新成著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2005.9  vi, 136p ; 21cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 事象と確率 1
    1.1 事象とは何か 1
    1.2 和事象・積事象・余事象・排反事象 3
    1.3 確率とは何か 4
    1.4 確率の性質 6
    1.5 確率の計算 7
    1.6 確率の公理化 9
    1.7 条件付き確立 12
    第1章の問題 13
第2章 確率変数と確率分布 15
    2.1 確率変数と確率分布 15
    2.2 離散型確率変数の期待値 17
    2.3 連続型確率変数の期待値 18
   第2章の問題 20
第3章 離散型の確率分布 22
    3.1 二項分布B(n,p) 22
    3.2 幾何分布G(p) 25
    3.3 ポアソン分布Po(λ) 26
   第3章の問題 28
第4章 連続型の確率分布 31
    4.1 一様分布U(a,b) 31
    4.2 指数分布Ex(a) 33
    4.3 正規分布N(μ,σ2) 34
    4.4 カイ二乗分布x2(n) 39
    第4章の問題 40
第5章 2変量の確率分布 42
    5.1 2変量の離散型確率分布 42
    5.2 2変量の連続型確率分布 46
    第5章の問題 49
第6章 標本分布 52
    6.1 母集団・標本・母集団分布 52
    6.2 標本分布の求め方 54
    6.3 正規分布に関する標本分布 58
    6.4 カイ二乗分布に関する標本分布 59
    6.5 t分布に関する標本分布 59
    6.6 F分布に関する標本分布 60
    6.7 大数の法則 61
   第第6章の問題 63
第7章 点推定 64
    7.1 点推定の方法 64
    7.2 点推定の基準 68
    7.3 クラーメル・ラオの不等式 70
    7.4 最尤推定法 72
    第7章の問題 73
第8章 区間推定 75
    8.1 区間推定の方法 75
    8.2 母平均の区間推定 76
    8.3 母分散の区間推定 76
    8.4 母比率の区間推定 83
    8.5 2つの正規母集団の母平均の差の区間推定 85
    第8章の問題 86
第9章 仮説検定 88
    9.1 仮説検定の考え方と方法 88
    9.2 母平均の検定 91
    9.3 母分散の検定 93
    9.4 母比率の検定 94
    9.5 2つの正規母集団の等平均の検定 95
    9.6 2つの正規母集団の等分散の検定・ 96
    9.7 カイ二乗適合度検定 97
    9.8 独立性の検定 98
   第9章の問題 99
   付録A 確率の公理化 101
   付録B t分布の確率密度関数の求め方 104
   付録C 定理6.6と定理6.8の証明 106
   練習問題・章の問題の解答と証明のヒント 109
   第1章の練習問題・問題 109
   第2章の練習問題・問題 111
   第3章の練習問題・問題 112
   第4章の練習問題・問題 113
   第5章の練習問題・問題 115
   第6章の練習問題・問題 117
   第7章の練習問題・問題 118
   第8章の練習問題・問題 121
   第9章の練習問題・問題 122
   付表 125
    A 正規分布表 125
    B カイ二乗分布 126
    C ｔ分布 127
    D Ｆ分布 128
    E ポアソン分布表 132
    F ギリシア文字表 133
   索引 135
第1章 事象と確率 1
    1.1 事象とは何か 1
    1.2 和事象・積事象・余事象・排反事象 3
25.

図書

東工大
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図書
東工大
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25. 化学実験における測定とデータ分析の基本
小笠原正明, 細川敏幸, 米山輝子著
出版情報: 東京 : 東京化学同人, 2004.3  vii, 165p ; 21cm
所蔵情報: loading…
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1 実験の前に 1
   1・1 測定値とは 1
   1・2 測定データの分類 4
   1・3 単位 8
   1・4 測定値の精確さと誤差 12
   1・5 有効数字 19
   1・6 まとめ 24
2 データをとる 25
   2・1 計測器 25
   2・2 測定 32
   2・3 データの読み取り 34
   2・4 記録 39
   2・5 まとめ 43
3 データの解析 44
   3・1 データの整理 44
   3・2 測定誤差と計算誤差 45
   3・3 相関のある場合 49
   3・4 相関の定量的取り扱い 53
   3・5 まとめ 56
4 身につけておきたい数学的常識 58
   4・1 はじめに 58
   4・2 最も基礎的な自然の定数πとe 58
   4・3 グラフによる実験データの表示 62
   4・4 微分の復習 65
   4・5 積分の復習 68
   4・6 テイラー展開とマクローリン展開 70
   4・7 微分方程式を解く 73
   4・8 フーリエ変換 78
5 統計学的分析とは何か 85
   5・1 はじめに 85
   5・2 統計学の基礎 87
   5・3 平均値、自由度、標準偏差、標準誤差の定義と計算 93
6 検定方法の実際 99
   6・1 はじめに 99
   6・2 相関係数の検定(回帰分析) 99
   6・3 平均値の差の検定{t検定} 104
   6・4 X2検定 108
   6・5 U検定 110
   6・6 X2分布を利用した適合度の検定 112
   6・5 t分布を利用した増山の棄却検定 113
   6・6 分散分析 113
7 統計学あれこれ 117
   7・1 はじめに 117
   7・2 統計学的検定の手法の種類 117
   7・3 パーソナルコンピューターによる統計処理 121
   7・4 英文表記 124
   7・5 統計学をいかに利用するか 125
8 レポートを書こう 129
   8・1 はじめに 129
   8・2 学生実験のレポート 130
   8・3 レポートの文体 131
   8・4 文章の構造 136
   8・5 レポートを書く前に 138
   8・6 レポート作成の実際 140
   8・7 レポートを書き終わったら 144
   8・8 終わりに 145
   参考図書 147
   付録A 数学 150
   付録B 検定に使用される表 154
   索 引 163
コラム
   華 氏 9
   pH メーターの校正 18
   ロバの感度限界はワラ1本 18
   伊能忠敬の測量 26
   気圧計を使った測定 29
   検量線 30
   副尺 38
   偶然か必然か 43
   体脂肪計 57
   算木 84
   科学における外来語について 146
1 実験の前に 1
   1・1 測定値とは 1
   1・2 測定データの分類 4
26.

図書
図書
26. 統計データ解析入門 : データに語らせる
押川元重著
出版情報: 東京 : 培風館, 2005.1  vii, 221p ; 21cm
所蔵情報: loading…
27.

図書
図書
27. Rによるノンパラメトリック回帰の入門講義
竹澤邦夫著
出版情報: 東京 : メタ・ブレーン, 2009.10  151p ; 21cm
所蔵情報: loading…
28.

図書
図書
28. 母集団薬物データの解析
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
所蔵情報: loading…
29.

図書
図書
29. 地理情報システムを用いた空間データ分析
張長平著
出版情報: 東京 : 古今書院, 2001.8  vii, 194p ; 22cm
所蔵情報: loading…
30.

図書

東工大
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図書
東工大
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30. 確率と統計のパラドックス : 生と死のサイコロ
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
所蔵情報: loading…
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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
31.

図書
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31. Excelによる統計入門 : Excel2007対応版
縄田和満著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2007.10  v, 201p ; 21cm
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32.

図書

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図書
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32. その数学が戦略を決める
イアン・エアーズ著 ; 山形浩生訳
出版情報: 東京 : 文藝春秋, 2007.11  340p ; 20cm
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序章　絶対計算者たちの台頭 8
   ワインの値段を方程式で予測する男 8
   野球界のオーリー・アッシェンフェルター 16
   真実は葡萄酒の中にあり 20
   なぜそれを私が説くのか 24
   本書の攻め方 28
   序章のまとめ 30
第1章　あなたに代わって考えてくれるのは？ 32
   お気に召すまま 32
   新しい出会い系サイトのeHarmony 37
   懐の痛みを調べるカジノ 43
   私の何を知っているか言ってごらん 49
   顧客の反撃 51
   信頼できる回帰分析 55
   人生いたるところマイニングあり 57
   一蓮托生 59
   魔法の数字を探して 61
   第1章のまとめ 66
第2章　コイン投げで独自データを作ろう 68
   顧客が解約しようとしたら 68
   サイコロをふるキャピタル・ワン 71
   ご覧のウェブページは無作為化されているかも 75
   役に立つ創造性とは？ 81
   無作為化－朝飯前ではありません 83
   ゲームに参加する 86
   第2章のまとめ 90
第3章　確率に頼る政府鯉
   支出を抑えるための支出 93
   アイデアの真の州実験室 96
   偶然に注意を払う 98
   偶然の世界 103
   第3章のまとめ 112
弟4章　医師は「根拠に基づく医療」にどう対応すべきか 114
   一〇万人の命 115
   昔からの思こみはなかなか消えない 121
   「調べてみてはいかが？」 126
   未来は今だ 131
   第4章のまとめ 140
第5章　専門家VS.絶対計算 142
   裁判の結果をあてる 142
   ミールの「困った小さな本」 149
   なぜ人は予測が苦手か 153
   両方やってはいかが？ 159
   人間の出番は残されているのか？ 169
   第5章のまとめ 174
第6章　なぜいま絶対計算の波が起こっているのか？ 176
   九〇から三〇〇万へ 177
   データ取引 181
   マッシュアップしよう 183
   あらゆるところにデータベースが 187
   コンピュータをあなたが考えるように仕込めるだろうか？ 190
   大コケ映画を探せ 194
   なぜ今ではいけない？ 201
   情報の保管所 206
   第6章のまとめ 210
第7章　それってこわくない？ 212
   もっとも有効な教育法 212
   わたしは鉢植え植物じゃない！ 220
   帝国の逆襲 222
   地位の衰退 225
   絶対計算者から中古車を買うべきか？ 228
   エパゴギクスヘの反抗者たち 230
   絶対計算屋からの贈り物にはご用心！ 234
   形を変えた差別 236
   確率的に公開 238
   ジョン・ロットってだれ？ 244
   でもそれがまちがっていたら？ 249
   第7章のまとめ 260
第8章　直感と専門性の未来 262
   95パーセントの信頼区間 262
   未来の男女 266
   数字一つにこめられた情報 272
   確率的な当確候補 274
   逆算してみる 276
   ポラックの妊娠問題 282
   そして結局のところは 289
   第8章のまとめ 294
謝辞 296
訳者解説　山形浩生 300
巻末付注 308
序章　絶対計算者たちの台頭 8
   ワインの値段を方程式で予測する男 8
   野球界のオーリー・アッシェンフェルター 16
33.

図書

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33. 実データで学ぶ、使うための統計入門 : データの取りかたと見かた
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
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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
34.

図書

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34. 統計学 : Rを用いた入門書
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
35.

図書

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図書
東工大
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35. 経時データ分析
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
36.

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36. 確率論・統計学入門
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
所蔵情報: loading…
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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
37.

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37. データ分析のための線形代数
岡太彬訓著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2008.4  vi, 220p ; 21cm
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1章 データの幾何学的意味－線形代数と統計－ 1
   1.1 多変量データ 1
   a 多変量データとは 1
   b 多変量データの表す意味 4
   1.2 平均値,分散,標準偏差,基準化 6
   a 平均値 6
   b 分散 7
   c 標準偏差 9
   d 基準化 9
   1.3 相関係数と共分散 12
   a 相関係数 12
   b 共分散 18
   1.4 総和記号の使い方 19
2章 データを幾何学的に表現する－個人と変数:ベクトル－ 25
   2.1 ベクトル 25
   a ベクトルとは 25
   b ベクトルの幾何学的表現 27
   2.2 ベクトルの演算 29
   a ベクトルが等しいということ 29
   b ベクトルの長さ 30
   c ベクトルのスカラー倍 33
   d ベクトルの和と差 35
   e ベクトルの1次結合 39
   2.3 内積と角 41
   a ベクトルの内積 41
   b ベクトルのなす角と内積 43
   2.4 内積と相関 46
   a 内積と相関および共分散 46
   b 距雛 50
3章 データの特徴を知る－1次独立と基底－ 55
   3.1 ベクトルの直交 55
   a ベクトルの直交とは 55
   b ベクトルの分解 56
   3.2 1次独立 58
   a 1次独立と1次従属 58
   b 1次独立なベクトルの最大個数 65
   3.3 基底 69
   a 空間を張るベクトル 69
   b 直交基底 73
4章 データを幾何学的に表現する－個人×変数:行列－ 77
   4.1 行列とは 77
   a 行列,ベクトル,スカラー 77
   b 正方行列と矩形行列 80
   c 行列の転置 81
   d 対角要素 83
   4.2 いろいろな行列 84
   a 対角行列 84
   b 単位行列 85
   c 対称行列 86
   d 零行列 87
   e 三角行列 87
   4.3 行列の演算－スカラー倍,和と差－ 88
   a 行列が等しいということ 88
   b 行列のスカラー倍 89
   c 行列の和と差 89
   d 偏差行列 93
   4.4 行列の演算－積－ 95
   a 行列の積の計算 95
   b 行列の積の幾何学的解釈 98
   c 行列の積の性質 100
   4.5 行列の積と相関 104
   a 転置行列ともとの行列の積 104
   b 相関行列と分散共分散行列 106
5章 データをわかりやすく表現するには－行列式と直交行列－ 111
   5.1 行列式 111
   a 2次行列の行列式 111
   b 3次行列の行列式 114
   c 行列式の定義 117
   5.2 行列式の性質 119
   a 余因子 119
   b 行列式の定理 122
   5.3 行列の階数 131
   a 階数とは 131
   b 行列の積と階数 133
   5.4 逆行列 134
   a 正則行列 134
   b 逆行列とは 134
   c 余因子行列と逆行列 136
   5.5 直交行列 143
   a 直交行列とは 143
   b 直交行列と回転 145
   c 直交行列の性質 149
   5.6 直交回転と分散 151
   a 偏差行列と分散 151
   b 少数の次元で分散を表現する 157
6章 データを要約する－対称行列の固有値と固有ベクトル－ 161
   6.1 対称行列の分解 161
   a 固有値とは,固有ベクトルとは 161
   b 固有値と固有ベクトルを求める 162
   6.2 固有値・固有ベクトルの性質 168
   a 固有ベクトルの直交性 168
   b 固有値の性質 177
   6.3 対称行列の対角化 179
   a 固有値と固有ベクトルによる対角化 179
   b 対称行列の近似 181
   6.4 分散共分散行列の固有値と固有ベクトル 183
   a 分散共分散行列の分解 183
   b 固有ベクトルによる回転 184
問題の略解 195
索引 217
1章 データの幾何学的意味－線形代数と統計－ 1
   1.1 多変量データ 1
   a 多変量データとは 1
38.

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38. マシンラーニング
辻谷將明, 竹澤邦夫著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2009.6  ix, 233p ; 26cm
シリーズ名: Rで学ぶデータサイエンス / 金明哲編集 ; 6
所蔵情報: loading…
39.

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39. 勉強したい人のための統計解析のきほん
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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「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
40.

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40. 統計的モデリング . 情報理論と学習理論
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
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
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
41.

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41. 計算統計入門 . 代数生物学
手塚集著 . 吉田寛著
出版情報: 東京 : 講談社, 2008.6  v, 117p ; 21cm
シリーズ名: 現代技術への数学入門
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
はじめに iii
第0章 「計算統計入門」と「代数生物学」 1
テーマ1 計算統計入門 手塚集 7
第1章 ビュッフォンの麺 9
第2章 次元の呪い 18
第3章 独立な高次元サンプリング 27
第4章 マルコフ従属なサンプリング 38
第5章 大域感度分析 50
第6章 文献案内 60
テーマ2 代数生物学 吉田寛 63
第1章 多細胞系の形式言語による理解と記号計算による関係式の導出 65
   1.1 代数生物学 66
   1.2 形式言語によるクラミドモナスからボルボックスヘ向けての形の進化 67
   1.3 限量記号消去法による多細胞の細胞タイプ関係式の導出 78
第2章 記号計算によるパーキンソン病診断 92
   2.1 PETによるパーキンソン病診断 93
   2.2 コンパートメントモデル 94
   2.3 外力消去とたたみ込み積分 97
   2.4 パーキンソン病のラプラス変換による診断 99
   2.5 ラプラス空間上での反応定数決定（まとめ） 106
   2.6 ラプラス空間上での代数的手法 110
索引 115
はじめに iii
第0章 「計算統計入門」と「代数生物学」 1
テーマ1 計算統計入門 手塚集 7
42.

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42. 空間データモデリング : 空間統計学の応用
間瀬茂, 武田純著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2001.5  x, 190p ; 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 ; 7
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 空間データモデリング
   1.1 空間データとは 1
   1.2 空間データのモデリング 13
   1.3 空間統計学の成立 14
   1.4 本書の構成 17
第2章 空間点過程によるモデリング
   2.1 空間点過程とは 21
   2.1 1 単純点過程 21
   2.1.2 マーク付き点過程 23
   2.1.3 計数測度 24
   2.2 空間点過程の基礎 26
   2.2.1 空間点過程の平均測度 26
   2.2.2 空間点過程の2次特性量 30
   2.2.3 空間点過程のキャンベル測度 31
   2.2.4 パーム分布 32
   2.3 空間点過程によるモデルの例 34
   2.3.1 空間点過程の変形法 34
   2.3.2 標本点過程 36
   2.3.3 ポアッソン点過程 37
   2.3.4 コックス点過程 40
   2.3.5 ネイマンースコット点過程 41
   2.3.6 ハードコア点過程 42
   2.4 空間点過程のシミュレーション法 44
   2.5 基本的な統計量 46
   2.5.1 最近接距離分布 48
   2.5.2 球状接触距離分布 49
   2.5.3 K,L統計量 49
   2.5.4 定常ポアッソン点過程に対する統計量 51
第3章 ギブス点過程
   3.1 ギブス点過程の定義 61
   3.2 ギブス点過程の性質 69
   3.3 ポテンシャル関数の推定論 73
   3.3.1 尾形・種村の近似尤度法 75
   3.3.2 モーメント法 76
   3.3.3 疑似尤度法 77
   3.4 ギブス点過程の計算機シミュレーション法 79
   3.4.1 メトロポリスーヘイスティングス法 79
   3.4.2 ギブス分布のシミュレーション 83
   3.4.3 アニーリング法 85
   3.4.4 ベイズ推定法とMCMC法 91
第4章 マルコフ確率場と画像解析
   4.1 マルコフ確率場 97
   4.2 マルコフ確率場のモデル 102
   4.2.1 2値データモデル 103
   4.2.2 多色モデル 103
   4.2.3 計数データモデル 104
   4.2.4 auto-Gaussian モデル 104
   4.3 画像解析への応用 105
   4.3.1 リモートセンシングの場合 106
   4.3.2 マルコフ確率場に対する事前確率の例 108
   4.3.3 パラメータ推定 109
   4.3.4 エッジ過程 113
第5章 ランダム閉集合,ステレオロジ,モルフォロジ
   5.1 ランダム閉集合理論 119
   5.2 ステレオロジ 122
   5.3 モルフォロジ 128
第6章 クリギング 地球統計学
   6.1 コバリオグラムとバリオグラム 136
   6.2 セミバリオグラムモデル 140
   6.3 セミバリオグラムのパラメータ推定 142
   6.3.1 経験セミバリオグラム 143
   6.3.2 経験セミバリオグラムに基づくパラメータ推定 145
   6.3.3 尤度に基づくパラメータ推定 146
   6.4 クリギングによる空間予測 147
   6.4.1 通常クリギング 148
   6.4.2 普遍クリギング 150
   6.4.3 ブロッククリギング 151
   6.5 表土浸出液のpHデータの説明 152
   6.5.1 pHデータの説明 152
   6.5.2 探索的空間データ解析 153
   6.5.3 セミバリオグラムモデルの選択とパラメータ推定 156
   6.5.4 pH濃度の空間予測結果 159
補遺:測度と積分
   A.1 測定とは 167
   A.2 抽象積分 168
   A.3 抽象積分の基本的性質 171
   A.4 積分による測度の定義 172
   A.5 積測度と多重積分,測度の積分 173
   A.6 確率過程とその確率分布 174
   A.7 積分分解,条件付き確率分布 175
   A.8 ポーランド空間 175
   参考文献 177
   索引 185
第1章 空間データモデリング
   1.1 空間データとは 1
   1.2 空間データのモデリング 13
43.

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43. 統計学入門. 第7版
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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44.

図書
図書
44. 確率・統計
岡部靖憲著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2002.3  x, 273p ; 22cm
シリーズ名: 応用数学基礎講座 / 岡部靖憲, 和達三樹, 米谷民明編集 ; 6
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場合の数とモデル
確率精度と確率空間
確率過程
中心極限定理
時系列解析と統計学
テント写像のカオス性と揺動散逸定理
確率過程と揺動散逸定理
時系列解析と実験数学
金融工学と実験数学
場合の数とモデル
確率精度と確率空間
確率過程
45.

図書
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45. 確率と統計超入門
郡山彬, 和泉澤正隆著
出版情報: 東京 : 日本実業出版社, 2001.6  174p ; 21cm
シリーズ名: エスカルゴ・サイエンス
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46.

図書
図書
46. 化学者のための多変量解析 : ケモメトリックス入門
尾崎幸洋, 宇田明史, 赤井俊雄著 ; 講談社サイエンティフィク編
出版情報: 東京 : 講談社, 2002.12  vi, 168p ; 21cm
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47.

図書
図書
47. 統計学の基礎
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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48.

図書
図書
48. これだけは知っておこう!統計学
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]
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49.

図書
図書
49. マンガでわかる統計学 ([正] ; 回帰分析編 ; 因子分析編)
高橋信著 ; トレンド・プロマンガ制作
出版情報: 東京 : オーム社, 2004.7-  冊 ; 24cm
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50.

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50. 多変量解析法入門
永田靖, 棟近雅彦共著
出版情報: 東京 : サイエンス社, 2001.4  vii, 245p ; 21cm
シリーズ名: ライブラリ新数学大系 ; E20
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51.

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51. マルコフ連鎖モンテカルロ法とその周辺
伊庭幸人 [ほか執筆]
出版情報: 東京 : 岩波書店, 2005.10  xi, 358p ; 22cm
シリーズ名: 統計科学のフロンティア / 甘利俊一 [ほか] 編 ; 12 . 計算統計||ケイサン トウケイ ; 2
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52.

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52. 確率と統計 : 情報学への架橋
渡辺澄夫, 村田昇共著
出版情報: 東京 : コロナ社, 2005.4  v, 177p ; 21cm
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第Ⅰ部 確立
1 確立空間
   1.1 有限集合と可算集合の確率空間 2
   1.2 実数上の確率空間 9
   1.3 一般化された確率密度関数 17
   1.4 一般の確率空間 20
   章末問題 22
2 確率変数
   2.1 確率変数の定義と概念 23
   2.2 確率変数の関係 31
   2.3 独立性 32
   2.4 確率変数の収束 34
   章末問題 36
3 平均と分散
   3.1 平均と分散の定義 38
   3.2 チェビシェフの不等式 42
   3.3 イェンセンの不等式 44
   章末問題 46
4 特性関数
   4.1 特性関数の定義 48
   4.2 特性関数とモーメント 54
   4.3 特性関数と独立性 57
   章末問題 59
5 条件付確率とベイズの定理
   5.1 同時確率と条件つき確率 60
   5.2 ベイズの定理と逆推論 65
   章末問題 69
6 中心極限定理
   6.1 大数の法則 71
   6.2 法則収束とは 75
   6.3 中心極限定理とは 79
   章末問題 85
7 カルバック情報量
   7.1 カルバック情報量の定義と性質 87
   7.2 確率変数の推測 91
   7.3 確率変数の実現 93
   章末問題 97
8 参考文献の紹介
第Ⅱ部 統計
9 統計的推測の考え方
   9.1 統計における推定問題 102
   9.2 推定量と推定値 105
   9.3 推定量の不遍性と分散 107
   章末問題 112
10 平均値の不遍推定
   10.1 誤差の分布の形がわからない場合 113
   10.2 誤差の分布の形がわかる場合 116
   章末問題 129
11 最尤推定量
   11.1 最尤推定の考え方 131
   11.2 最尤推定量の一致性 133
   11.3 最尤推定の有効性 135
   11.4 クラメール・ラオの不等式 137
   章末問題 141
12 仮説検定
   12.1 仮説検定の枠組み 142
   12.2 さまざまな検定統計量 148
   12.3 過誤と検出力 154
   12.4 ネイマン・ピアソンの補題 157
   章末問題 160
13 補遺
   13.1 文献 162
   13.2 ベイズ統計 163
   13.2.1 ベイズ統計の考え方 164
   13.2.2 ベイズ統計による推定と検定 165
   13.2.3 ベイズ統計の問題点 166
章末問題解答 168
索引 176
第Ⅰ部 確立
1 確立空間
   1.1 有限集合と可算集合の確率空間 2
53.

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53. 実践心理データ解析 : 問題の発想・データ処理・論文の作成. 改訂版
田中敏著
出版情報: 東京 : 新曜社, 2006.8  xiv, 359p ; 21cm
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54.

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54. カルマンフィルタと適応信号処理
谷萩隆嗣著
出版情報: 東京 : コロナ社, 2005.12  viii, 282p ; 22cm
シリーズ名: ディジタル信号処理ライブラリー / 谷萩隆嗣企画・編集責任 ; 5
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1.1線形離散時間システムの状態推定アルゴリズム 1
   1.1.1状態推定の概念 1
   1.1.2状態推定問題 2
   1.1.3ガウス過程の状態推定 3
   1.1.4ガウス過程の状態推定アルゴリズム 9
   1.1.5非ガウス過程の状態推定アルゴリズム(1) 12
   1.1.6非ガウス過程の状態推定アルゴリズム(2) 16
   1.1.7予測アルゴリズム 17
   1.2カルマンフィルタのいくつかの性質 18
   1.3カルマンフィルタの計算回数 21
   1.4平方根アルゴリズム 24
   1.4.1行列のLDU分解とコレスキー分解 25
   1.4.2ハウスホルダー変換アルゴリズム 28
   1.4.3修正グラム･シュミット変換アルゴリズム 30
   1.4.4カルマンフィルタの平方根アルゴリズム 33
   1.4.5平方根アルゴリズムの計算回数 38
   1.5適応カルマンフィルタ 42
   1.6拡張カルマンフィルタ 47
   1.7アンセンテッドカルマンフィルタ 52
   1.7.1アンセンテッド変換 52
   1.7.2アンセンテッド交換の特徴 53
   1.7.3アンセンテッドカルマンフィルタ 57
2.1パラメータ推定の基礎 60
   2.1.1数学モデルとパラメータ推定 60
   2.1.2パラメータ推定のための望ましい性質 61
   2.2インパルス応答の推定 62
   2.2.1IIRシステムとFIRシステム 62
   2.2.2パラメータ推定のための評価関数 64
   2.2.3インパルス応答の最小2乗推定 67
   2.2.42段階最小2乗法 69
   2.2.5相関アルゴリズム 72
   2.2.6多入力多出力システムのインパルス応答 75
   2.3IIRシステムの伝達関数の推定 77
   2.3.1IIRシステムの最小2乗推定 77
   2.3.2IIRシステムの再帰推定アルゴリズム 81
   2.3.3多入力多出力システムの再帰推定アルゴリズム 85
   2.3.4FIRシステムの再帰推定アルゴリズム 88
   2.4最小2乗法の拡張アルゴリズム 89
   2.4.1一般化最小2乗法 89
   2.4.2拡大最小2乗法 92
   2.4.3補助変数法 95
   2.5全体最小2乗法の推定アルゴリズム 100
   2.5.1全体最小2乗推定問題 100
   2.5.2行列の特異値分解 103
   2.5.3特異値分解による最適解 110
   2.5.4全体最小2乗法の幾何学的意味 115
   2.6カルマンフィルタによるパラメータ推定 118
   2.6.11入力1出力線形時不変システム 118
   2.6.21入力1出力線形時変システム 120
   2.6.3多入力多出力システム 121
   2.6.4最小2乗法との比較 122
   2.7高速アルゴリズム 124
3.1適応ディジタルフィルタ 137
   3.1.1適応FIRフィルタ 137
   3.1.2適応IIRフィルタ 138
   3.2確率近似法による推定アルゴリズム 140
   3.2.1基本アルゴリズム 140
   3.2.2FIRシステムの推定アルゴリズム(1) 142
   3.2.3FIRシステムの推定アルゴリズム(2) 143
   3.2.4IIRシステムの推定アルゴリズム 145
   3.3LMS法による推定アルゴリズム 146
   3.3.1最適アルゴリズム 146
   3.3.2LMSアルゴリズム 148
   3.3.3勾配雑音と誤調整 151
   3.3.4LMSアルゴリズムの収束性 155
   3.3.5最適なステップ幅 157
   3.3.6正規化LMSアルゴリズムの収束性 161
   3.3.7複素LMSアルゴリズム 169
   3.4修正LMSアルゴリズム 170
   3.4.1リーキーLMSアルゴリズム 170
   3.4.2モーメンタムLMSアルゴリズム 172
   3.4.3LMS+Fアルゴリズム 176
   3.4.4LMS/Fアルゴリズム 180
   3.4.5ブロックLMSアルゴリズム 181
   3.4.6変換領域LMSアルゴリズム 183
   3.4.7可変ステップ幅LMSアルゴリズム 188
4.1適応等化器 196
   4.1.1等化器と適応等化器 196
   4.1.2カルマンフィルタによる伝送路特性の推定 198
   4.1.3確率近似法による伝送路特性の推定 204
   4.1.4カルマンフィルタによる送信信号の推定 208
   4.1.5確率近似法による送信信号の推定 213
   4.1.6カルマンフィルタによる適応等化器の設計 215
   4.1.7拡張カルマンフィルタによる適応等化器の設計 219
   4.1.8確率近似法による適応等化器の設計 222
   4.2エコーキャンセラ 226
   4.2.1エコーキャンセラ 226
   4.2.2並列形カルマンフィルタ1(PKF1) 228
   4.2.3並列形カルマンフィルタ2(PKF2) 237
   4.2.4シミュレーション結果の比較(1) 243
   4.2.5PKFによるパラメータ推定値の収束性 252
   4.2.6PKFの分割数と推定アルゴリズムの性質 255
   4.2.7入力信号の有色性と推定アルゴリズムの性質 258
   4.2.8変換領域PKFアルゴリズム 259
   4.2.9シミュレーション結果の比較(2) 262
   4.2.10多チャネルエコーキャンセラ 264
   4.2.11シミュレーション結果の比較(3) 266
   引用･参考文献 269
   索引 277
1.1線形離散時間システムの状態推定アルゴリズム 1
   1.1.1状態推定の概念 1
   1.1.2状態推定問題 2
55.

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55. 感性データ解析 : 感性情報処理のためのファジィ数量分析手法
中森義輝著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2000.8  v, 194p ; 22cm
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56.

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56. 生物学のための統計学入門 : 汎用ソフトウェアを活用して学ぶ
川瀬雅也編著
出版情報: 京都 : 化学同人, 2009.10  viii, 199p ; 26cm
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第1章　確率と確率分布入門 1
   1.1 順列と組み合わせ 1
   1.2 確率 2
   1.3 期待値 3
   1.4 確率分布 4
   　1.4.1 正規分布 5
   　1.4.2 x^2分布 6
   　1.4.3 F分布 6
   　1.4.4 t-分布 7
   1.5 ベイズ統計学 7
   　Columun ベイズ統計におけるパラメータの推定 9
第2章　統計学を使うと何がわかるのか 11
   2.1 実験結果の解析 : 有意差検定 12
   2.2 実験結果の解析 : 回帰分析 13
   2.3 実験データの分類 14
   2.4 理論式のあてはめ 15
   　Columun 統計解析のためのソフトウェア 20
第3章　統計学の基礎 23
   3.1 統計学で扱うデータ 23
   3.2 ヒストグラム 24
   3.3 母集団の分布 26
   3.4 分散と標準偏差 27
   演習の解説 30
第4章　検定の基礎 37
   4.1 適合度検定 37
   4.2 区間推定 39
   4.3 仮説検定 40
   　4.3.1 母平均の検定 40
   　4.3.2 対応のない場合の差の検定(unpaired test） 42
   　4.3.3 対応のある場合の差の検定(paired test） 47
   演習の解説 50
第5章　分散分析 65
   5.1 3群以上の有意差を検討する場合 65
   5.2 分散分析の基礎 66
   5.3 元配置の分散分析 67
   5.4 繰り返しのない二元配置の分散分析 69
   5.5 繰り返しのある二元配置の分散分析 70
   5.6 多重比較 73
   演習の解説 75
第6章　多変量解析1－回帰分析 87
   6.1 多変量解析とは 87
   6.2 回帰分析 88
   　6.2.1 最小二乗法 88
   　6.2.2 相関係数 90
   　6.2.3 単回帰 91
   　6.2.4 重回帰分析 92
   　6.2.5 さまざまな回帰モデル 95
   6.3 回帰式の検定 99
   演習の解説 101
Intermission　数式を理解するために
   1　偏微分 108
   2　ベクトル 109
   3　行列 110
   　3.1　加法と減法 110
   　3.2　乗法 111
   　3.3　連立一次方程式 112
   　3.4　固有値問題 112
第7章　多変量解析2－分類手法 113
   7.1 主成分分析 113
   7.2 因子分析 117
   7.3 判別分析 120
   7.4 クラスター分析 123
   7.5 自己組織化マップ 126
   演習の解説 127
   　Columun フリーのSOMソフトの使い方 146
第8章　疫学と薬剤疫学 149
   8.1 疫学とは 149
   8.2 疫学におけるさまざまな手法 151
   8.3 薬剤疫学 156
   8.4 疫学における要因 159
   演習の解説 159
第9章　臨床研究における研究デザイン 161
   9.1 無作為化比較対照試験 161
   9.2 大規模臨床試験(無作為化比較対照試験)における注意点 163
   9.3 生存曲線とその解析 165
   演習の解説 171
第10章　メタアナリシス 175
   10.1 メタアナリシスの例 176
   10.2 メタアナリシスにおけるバイアスの例 177
   演習の解説 179
第11章　意思決定 185
   11.1 階層分析法(AHP)の基礎 186
   11.2 階層分析法(AHP)の利用 189
   11.3 階層分析法(AHP)の実例 190
参考文献 196
索引 197
第1章　確率と確率分布入門 1
   1.1 順列と組み合わせ 1
   1.2 確率 2
57.

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57. 数理統計学
長尾壽夫, 栗木進二著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2006.3  iv, 242p ; 22cm
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   数理統計学
第1章 線形回帰 1
   1.1 最小自乗法と分散の推定 1
   1.2 最尤推定量 6
   1.3 回帰係数の検定 8
   演習問題 8
第2章 十分統計量と分布の完備性 11
   2.1 十分統計量 11
   2.2 十分統計量の応用と完備性 18
   2.3 ジャックナイフ等軽量 22
   演習問題 32
第3章 検定 35
   3.1 最強力検定 35
   3.2 尤度比検定 41
   3.3 一様最強力検定 50
   3.4 不偏検定 55
   3.5 不変検定 70
   演習問題 78
第4章 U-統計量 81
   4.1 U-統計量 81
   4.2 U-統計量の分散 83
   4.3 極限分布 90
   4.4 ウイルコクスン検定 95
   演習問題 97
第5章 Pitman推定量とBayes推定量 99
   5.1 Pitman推定量 99
   5.2 Bayes推定量 108
   5.3 Minimax推定量 114
   演習問題 117
第6章 検定の漸近理論 119
   6.1 X2検定 119
   6.2 尤度比検定の極限分布 129
   演習問題 134
第7章 ブロック計画 137
   7.1 モデル 137
   7.2 最小自乗推定量、最良線形不偏推定量 142
   7.3 分散分析 150
   7.4 連結性 157
   7.5 最適計画 160
   7.6 BIBD 164
   7.7 分散分析と直和分解 172
   演習問題 187
   付録 189
   A. 多次元正規分布 189
   B. 行列 200
   C. 確率論における収束定理 217
   演習問題の略解 223
   参考文献 239
   索引 241
   数理統計学
第1章 線形回帰 1
   1.1 最小自乗法と分散の推定 1
58.

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58. 赤池情報量規準AIC : モデリング・予測・知識発見
赤池弘次 [ほか] 著 ; 室田一雄, 土谷隆編
出版情報: 東京 : 共立出版, 2007.7  ix, 160p, 図版[4]p ; 22cm
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第Ⅰ編 1
第1章　物の動きを読む数理-情報量規準AICの導入とその効果（赤池弘次） 2
   はじめに 2
   1.1　生い立ち 2
   1.2　予測の数理 3
   　1.2.1　確率 3
   　1.2.2　確率と統計の繋がり 4
   1.3　実際問題への適用 5
   　1.3.1　生糸繰糸工程の統計的管理 5
   　1.3.2　パワースペクトルの推定 6
   　1.3.3　周波数応答関数の推定 7
   　1.3.4　生産プロセスの最適制御 8
   　1.3.5　自己回帰モデル 8
   　1.3.6　最適制御の実現 I0
   1.4　尤度の解明 12
   　1.4.1　尤度とは？ 12
   1.5　情報量規準 13
   　1.5.1　情報量 13
   　1.5.2　パラメータを含むモデル 13
   　1.5.3　AIC 14
   　1.5.4　AICの発表 14
   　1.5.5　情報量規準導入の効果 15
   おわりに 16
第2章　統計的推論とモデリング（赤池弘次） 18
   はじめに 18
   2.1　情報量の二つの側面 19
   　2.1.1　推論の時間的展開の視点とAIC 20
   2.2　モデルの利用の実態 20
   　2.2.1　無駄な複雑性の排除と有効性の確認 21
   2.3　脳の働きとしてのモデリング 23
   　2.3.1　物の見方とピークシフトの機能 23
   2.4　イメージとモデルの関係 25
   　2.4.1　イメージと意図 25
   　2.4.2　姿から動きを読む 26
   　2.4.3　複雑さの低減と有効性の確保 29
   　2.4.4　情報データ群の利用 30
   おわりに 31
   参考文献 32
第3章　赤池弘次　著書・論文目録 33
第Ⅰ編　索引 49
第II編 51
第1章　赤池情報量規準AIC-その思想と新展開（甘利俊一） 52
   はじめに 52
   1.1　赤池情報量規準AICが統計科学にもたらしたもの 53
   　1.1.1　数理統計学の古典的枠組み 53
   　1.1.2　モデル選択 55
   　1.1.3　赤池情報量規準AIC 56
   1.2　AICの導出と一般的な考察 58
   　1.2.1　AICの導出 58
   　1.2.2　データ数とモデルの複雑さ 61
   1.3　AICをめぐって 64
   　1.3.1　真の分布はどこにあるのか 64
   　1.3.2　AICのばらつきと階層モデル 65
   　1.3.3　一致性 65
   　1.3.4　他の損失関数 66
   1.4　AICをめぐる論争 67
   　1.4.1　ベイズ情報量規準BIC 67
   　1.4.2　ベイズ推論 68
   　1.4.3　記述長最小規準MDL 68
   1.5　AICとMDLはどちらが良いのか―不毛な論争をふり返って 70
   1.6　特異構造をもつ階層統計モデル族 72
   　1.6.1　特異分布族の例 72
   　1.6.2　特異分布族の幾何構造 72
   　1.6.3　他の特異分布族 73
   　1.6.4　特異モデル族のAIC 75
   　1.6.5　ベイズ推論と特異構造 76
   　1.6.6　特異モデル上での学習（逐次推定） 77
   参考文献 77
第2章　情報量規準と統計的モデリング（北川源四郎） 79
   はじめに 79
   2.1　情報量規準AIC 80
   　2.1.1　統計的モデルの評価 80
   　2.1.2　情報量規準AICの誕生 82
   　2.1.3　情報量規準をめぐる議論 83
   　2.1.4　いろいろな情報量規準 84
   　2.1.5　一般化情報量規準GIC 86
   　2.1.6　ブートストラップ情報量規準EIC 87
   2.2　ベイズモデリング 89
   　2.2.1　情報量規準が先導したモデリングの世界 89
   　2.2.2　ベイズモデリングの世界へ 90
   　2.2.3　状態空間モデルの利用 92
   2.3　地下水位データと地震の関係の解析 93
   　2.3.1　状態空間モデルによる欠測値と異常値の処理 94
   　2.3.2　気圧，潮汐，降雨の効果のモデリング 95
   2.4　海底地震計データによる地下構造探査 100
   　2.4.1　OBSデータと時空間モデリング 100
   　2.4.2　信号の伝播経路のモデル 101
   　2.4.3　隣接系列との相関構造 103
   　2.4.4　時空間フィルタリング 105
   参考文献 107
第3章　情報学におけるMore is different（樺島祥介） 110
   はじめに 110
   3.1　エントロピーから見たモノの科学とコトの科学 112
   　3.1.1　モノの科学とエントロピー : カノニカル分布 112
   　3.1.2　コトの科学とエントロピー : 情報源の符号化 115
   　3.1.3　何が似ていて何が違っているのか 118
   3.2　モノにおけるMore is diffrent 119
   　3.2.1　強磁性体の相転移 119
   　3.2.2　伏見-テンパリー模型 120
   　3.2.3　有限系での解析 : 対称性による制約 121
   　3.2.4　無限系での解析 : 自発的対称性の破れ 122
   　3.2.5　解析を振り返って 125
   3.3　コトにおけるMore is dfferent 127
   　3.3.1　CDMAマルチユーザ復調問題 127
   　3.3.2　有限系での解析 128
   　3.3.3　無限系での解析 129
   おわりに 130
   参考文献 132
第4章　モデル選択とブートストラップ（下平英寿） 133
   はじめに 133
   4.1　情報量規準とその発展 134
   　4.1.1　赤池情報量規準によるモデル選択 134
   　4.1.2　AICの導出 135
   　4.1.3　予測分布の良さ-最尤推定，ベイズ，ブートストラップ 137
   4.2　モデル選択のランダムネス 141
   　4.2.1　AICのバラツキ 141
   　4.2.2　系統樹推定 142
   　4.2.3　二つのモデルの比較 143
   　4.2.4　仮説の相違 146
   　4.2.5　ブートストラップ法によるモデル選択の検定 148
   　4.2.6　ブートストラップ確率のバイアス 150
   　4.2.7　マルチスケール・ブートストラップ法 152
   参考文献 154
第II編　索引 157
第Ⅰ編 1
第1章　物の動きを読む数理-情報量規準AICの導入とその効果（赤池弘次） 2
   はじめに 2
59.

図書
図書
59. よくわかる卒論・修論のための統計処理の選び方
鍵和田京子, 石村貞夫著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2001.11  [8], 243p ; 21cm
所蔵情報: loading…
60.

図書

東工大
目次DB
図書
東工大
目次DB
60. 計算統計学の方法 : ブートストラップ・EMアルゴリズム・MCMC
小西貞則, 越智義道, 大森裕浩著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2008.3  vii, 223p ; 22cm
シリーズ名: シリーズ予測と発見の科学 ; 5
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第I部　ブートストラップ 1
　1.　ブートストラップ法 5
   1.1　基本的事項 5
   　1.1.1　分布関数と期待値 5
   　1.1.2　経験分布関数 6
   　1.1.3　モンテカルロ法とブートストラップ標本 9
   　1.1.4　多次元確率分布 11
   1.2　ブートストラップ法 11
   　1.2.1　推定量のバイアスと分散 12
   　1.2.2　推定量の分布とパーセント点 15
   1.3　パラメトリックブートストラップ法 19
   1.4　効率的ブートストラップシミュレーション 24
   1.5　回帰モデルへの適用例 25
　2.　ブートストラップ信頼区間 33
   2.1　信頼区間の構成 33
   　2.2.1　ブートストラップ-t法 33
   　2.2.2　BCa法 36
   2.2　近似精度の評価 38
   　2.2.1　ブートストラップ分布の近似精度 39
   　2.2.2　ブートストラップ信頼区間の近似精度 41
　3.　予測誤差推定 45
   3.1　判別・識別 45
   　3.1.1　判別関数 45
   　3.1.2　ブートストラップ予測誤差推定 48
   　3.1.3　0.632推定量 50
   　3.1.4　適用例 51
   3.2　回帰分析 54
   3.3　ブートストラップ情報量規準 56
　4.　ブートストラップ関連手法 60
   4.1　平滑化ブートストラップ法 60
   4.2　ノンパラメトリック傾斜法 61
   4.3　経験尤度法 62
   4.4　重点サンプリング 63
　文献 65
第II部　EMアルゴリズム 69
　5.　EMアルゴリズムの枠組み 71
   5.1　最尤法と数値解法 71
   　5.1.1　最尤法の枠組み 71
   　5.1.2　数値解法 73
   5.2　EMアルゴリズム 75
   　5.2.1　EMアルゴリズムの考え方 75
   　5.2.2　EMアルゴリズムの計算手順 77
　6.　EMアルゴリズムの適用事例 79
   6.1　1変量正規分布の場合 79
   6.2　遺伝的連鎖の場合─多項分布への応用 82
   6.3　混合分布の場合 88
   6.4　中途打ち切りデータと単回帰 95
　7.　EMアルゴリズムの応用と調整 102
   7.1　指数分布族におけるEMアルゴリズム 102
   7.2　一般化EM(GEM)アルゴリズム 104
   　7.2.1　GEMアルゴリズム 104
   　7.2.2　1ステップ・ニュートン・ラフソンによるGEM 105
   7.3　EMアルゴリズムとベイズ推測 108
   　7.3.1　EMアルゴリズムとベイズ推測 108
   　7.3.2　遺伝連鎖の事例（続き） 109
　8.　EMアルゴリズムの性質 113
   8.1　尤度の単調性と停留点への収束 113
   8.2　正則条件 116
   8.3　EM(GEM)アルゴリズムにおけるパラメータ系列の収束 119
   8.4　欠測情報 121
   8.5　標準誤差の評価 122
   　8.5.1　標準誤差の評価法 122
   　8.5.2　遺伝連鎖の場合（続き） 125
   8.6　加速法 126
　9.　EMアルゴリズムの拡張と関連手法 131
   9.1　ECMアルゴリズムとその拡張 131
   9.2　その他の拡張 133
   9.3　データ拡大アルゴリズム 134
　文献 138
第III部　マルコフ連鎖モンテカルロ法 143
　10.　ベイズ統計学の基礎 145
   10.1　ベイズの定理と事前分布・事後分布 145
   10.2　自然共役事前分布 148
   10.3　事前情報の少ない場合 151
   10.4　ベイズ推論 153
   　10.4.1　周辺事後分布・事後平均・信用区間 153
   　10.4.2　仮説検定・予測分布 155
   　10.4.3　モデル選択 155
   　10.4.4　事後予測分析―モデルの特定化は正しいか 156
   10.5　参考文献 157
   10.6　補論 : DIC 158
　11.　マルコフ連鎖モンテカルロ法 159
   11.1　基礎的なモンテカルロ法 159
   　11.1.1　受容-棄却法 159
   　11.1.2　サンプリング／重点サンプリング法 161
   　11.1.3　モンテカルロ積分と重点サンプリング法 162
   11.2　ギブス・サンプラー 164
   　11.2.1　ギブス・サンプラーのアルゴリズム 165
   　11.2.2　事後予測分析 173
   11.3　メトロポリス-ヘイスティングス(MH)アルゴリズム 175
   　11.3.1　MHアルゴリズム 175
   　11.3.2　酔歩連鎖MHアルゴリズム 177
   　11.3.3　独立連鎖MHアルゴリズム 181
   　11.3.4　AR-MHアルゴリズム 183
   　11.3.5　MHアルゴリズムとギブス・サンプラー 186
   11.4　参考文献 187
   11.5　補論 : マルコフ連鎖 187
　12.　マルコフ連鎖の収束判定と効率性の診断 189
   12.1　マルコフ連鎖の収束判定 189
   　12.1.1　標本経路は安定的か 189
   　12.1.2　標本平均は安定的か 190
   12.2　サンプリングの効率性の診断 192
   　12.2.1　標本自己相関関数 192
   　12.2.2　非効率性因子・有効標本数 193
   　12.2.3　サンプリングの効率性を改善する 196
   12.3　プログラミングの正しさを診断する 196
   12.4　参考文献 198
　13.　周辺尤度 199
   13.1　重点サンプリング法による推定法 199
   13.2　周辺尤度の恒等式に基づく推定法 199
   　13.2.1　ギブス・サンプラー 201
   　13.2.2　MHアルゴリズム 203
   　13.2.3　AR-MHアルゴリズム 205
   13.3　参考文献 206
   13.4　補論 207
   　13.4.1　MHアルゴリズムを用いた周辺尤度の推定 207
   　13.4.2　AR-MHアルゴリズムを用いた周辺尤度の推定 210
文献 213
索引 219
第I部　ブートストラップ 1
　1.　ブートストラップ法 5
   1.1　基本的事項 5
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