close
1.

図書

図書
藤本壱著
出版情報: 東京 : 自由国民社, 2016.8  243p ; 21cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
本書の使い方と統計アドインのインストール
1 : 統計の基本
2 : 相関と回帰
3 : 確率変数と確率分布
4 : 推定
5 : 検定
6 : 多変量解析
本書の使い方と統計アドインのインストール
1 : 統計の基本
2 : 相関と回帰
概要: 統計アドインで分析結果をかんたん一発表示。シミュレーションがパッとできる!統計処理の基本からデータの見方、相関・回帰・確率・検定・多変量解析まで、学びながら一瞬で結果も出せる。
2.

図書

図書
Sau Sheong Chang著 ; 瀬戸山雅人 [ほか] 訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2013.4  xviii, 262p ; 24cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
1章 : 武器と防具の装備
2章 : いざマトリックスへ
3章 : 8つの魔法の修得
4章 : オフィスとトイレの関係
5章 : ランチタイムの経済学者になる方法
6章 : メールから自分を発見する
7章 : 心臓の鼓動
8章 : 鳥の群れを表現する
9章 : お金と性別と進化
1章 : 武器と防具の装備
2章 : いざマトリックスへ
3章 : 8つの魔法の修得
概要: 人気の高いオープンソースのツール、RとRubyを使い、生データを処理し、シミュレーションし、仮説を立て、統計的手法を用いて検証する、というデータサイエンスの基本の理解を促します。基本が学べるだけでなく、自分のメールボックスや自分の心臓の鼓動 など身近な題材を対象としており、データサイエンスの醍醐味を味わうことができる一冊です。日本語版ではさまざまな統計手法についての入門となる章を追加。この本で使っている統計の基礎も学べる構成になっています。 続きを見る
3.

図書

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

図書

図書
日花弘子著
出版情報: 東京 : SBクリエイティブ, 2014.4  x, 333p ; 24cm
シリーズ名: Excel徹底活用シリーズ
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
01 : 統計とは
02 : 統計の基本
03 : 回帰分析
04 : 母集団と標本
05 : 確率分布
06 : 推定
07 : 検定
08 : 分散分析
01 : 統計とは
02 : 統計の基本
03 : 回帰分析
概要: 社会人のための統計学。仕事の現場で必要となる統計解析の基礎をやさしく解説。ケーススタディによる実践的な学習。フルカラーによる見やすいレイアウト。章末の練習問題でレベルアップ。Excel2007/2010/2013対応。
5.

図書

図書
Wes McKinney著 ; 小林儀匡 [ほか] 訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2013.12  xviii, 452p ; 24cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
はじめに
Pythonによるデータ分析事例
IPython:対話的な開発環境
NumPyの基本:配列とベクトル演算
pandas入門
データの読み込み、書き出しとファイル形式
データの管理:データのクリーニング、変換、マージ、再形成
プロットと可視化
データの集約とグループ演算
時系列データ
金融と経済データへの応用
NumPy:応用編
はじめに
Pythonによるデータ分析事例
IPython:対話的な開発環境
概要: Pythonの代表的なデータ解析用ツール、pandasのメイン開発者による、Pythonでデータサイエンスを始めるための情報をまとめた、優れたガイドブック。豊富な事例とサンプルコードを示した実践的、実際的な一冊。
6.

図書

図書
Joseph Adler著 ; 大橋真也, 木下哲也訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2014.1  xxi, 835p ; 22cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1部 : Rの基本
第2部 : R言語
第3部 : データの操作
第4部 : データの可視化
第5部 : Rでの統計
第6部 : その他のトピック
第1部 : Rの基本
第2部 : R言語
第3部 : データの操作
概要: 統計分析の標準ツールとして不動の人気を誇るオープンソースソフトウェアRについてのリファレンス。Rの基本操作から、パッケージの詳細、コマンドや関数の一覧、さらには可視化、最適化、並列化など、Rをさらにパワーアップさせるテクニックまで、幅広いト ピックを取り上げます。Rの持つ機能を詳しく解説しつつ、Rの可能性を追求する一冊です。圧倒的な情報量を誇り、初心者にも上級者にも有用な情報が満載です。 続きを見る
7.

図書

図書
菅民郎著
出版情報: 東京 : オーム社, 2016.5  xiv, 358p ; 24cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
統計解析の基礎
相関分析
確率分布
統計的推定と統計的仮説検定の基礎
母集団の平均と割合に関する推定
1つの母集団の平均と割合に関する検定
2つの母集団の平均と割合に関する検定
統計的推定、統計的仮説検定の理論と公式の導き方
母集団の分散・正規性・相関に関する検定
標本平均の分布、検定統計量T値の分布〔ほか〕
統計解析の基礎
相関分析
確率分布
8.

図書

図書
金明哲著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2017.3  vii, 319p ; 22cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1部 Rとデータマイニングの基礎 : データマイニングとR言語
データの入出力と編集
データの演算と固有値、基本統計量
データの視覚化
第2部 Rによるデータ解析・データマイニング : 主成分分析
因子分析
対応分析
多次元尺度法
クラスター分析 ほか
第1部 Rとデータマイニングの基礎 : データマイニングとR言語
データの入出力と編集
データの演算と固有値、基本統計量
概要: 網羅性と実用性の高さから、多くのRユーザーの評価を得てきたロングセラー。Rのバージョンアップへの対応に加え、深層学習やネットワーク分析などの内容を追加した第2版。
9.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
藤井良宜著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2010.4  ix, 179p ; 26cm
シリーズ名: Rで学ぶデータサイエンス / 金明哲編集 ; 1
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 カテゴリカルデータ 1
   1.1 カテゴリカルデータとは 1
   1.2 カテゴリカルデータの例 2
   1.3 カテゴリカルデータの入力 3
   1.4 複数回答項目の取り扱い 7
第2章 カテゴリカルデータの集計とグラフ表示 9
   2.1 個票データの集計 9
   2.2 集計データの取り扱い 19
   2.3 データフレームとテーブル 20
    2.3.1 表形式のデータから集計データへの変更 21
    2.3.2 集計データから個票データへの変更 21
    2.3.3 カテゴリーの変更 22
    2.3.4 量的変数からカテゴリカル変数への変更 23
    2.3.5 表の併合と部分抽出 24
   2.4 その他のグラフ表示 24
第3章 割合に関する統計的な推測 25
   3.1 統計的推測の必要性 30
   3.2 二つのカテゴリーをもつ変数の場合 30
   3.3 三つ以上のカテゴリーをもつ変数の場合 31
第4章 二元表の解析 40
   4.1 2×2表の解析 45
    4.1.1 データの収集法と確率モデル 45
    4.1.2 独立性のカイ二乗検定 48
    4.1.3 フィッシャーの直接確率法 50
    4.1.4 関連性の指標 52
   4.2 2×J表の解析 54
   4.3 I×J表の解析 62
   4.4 対応のあるカテゴリカル変数の関係 68
    4.4.1 マクネマー検定 68
第5章 三元表の解析 72
   5.1 見せかけの関係とシンプソンのパラドックス 72
   5.2 層別2×2表の解析 74
    5.2.1 カリフォルニア州立大学バークレー校での入試データ 74
    5.2.2 条件付き独立性の検定 76
    5.2.3 共通オッズ比の推定 78
    5.2.4 オッズ比の均一性の検定 79
   5.3 層別I×J表の解析 83
第6章 ロジスティック回帰分析 86
   6.1 ロジット変換 86
   6.2 解析方法 91
   6.3 多重ロジスティック回帰分析 92
   6.4 ステップワイズ法 94
   6.5 多項ロジスティック回帰分析 96
   6.6 条件付きロジスティック回帰分析 100
第7章 ポアソン回帰分析 102
   7.1 ポアソン分布 102
   7.2 ポアソン回帰分析の考え方 107
   7.3 オフセットによる調整法 108
   7.4 過分散である場合の解析方法 110
第8章 対数線形モデルでの解析 115
   8.1 対数線形モデルとは 115
   8.2 三元表での対数線形モデル 123
   8.3 ロジスティック回帰と対数線形モデル 127
第9章 対応分析 130
   9.1 対応分析の基本的な考え方 130
   9.2 回答者と回答パターンの関係 135
   9.3 多重対応分析 138
第10章 決定木 142
   10.1 決定木とは 142
   10.2 量的変数を用いたグループ分け 146
   10.3 順序カテゴリカルデータの場合 150
第11章 数量化理論 154
   11.1 数量化理論とは 154
   11.2 数量化I類 154
   11.3 数量化II類 158
第12章 順序カテゴリカル変数に対する相関係数 164
   12.1 順序カテゴリカル変数間の相関係数 164
   12.2 順序カテゴリカル変数と連続変数との相関 168
   12.3 三つ以上の変数間の相関行列を求める 169
この本で用いた主なデータセット 175
参考文献 176
索引 177
第1章 カテゴリカルデータ 1
   1.1 カテゴリカルデータとは 1
   1.2 カテゴリカルデータの例 2
10.

図書

図書
小島隆矢, 山本将史著
出版情報: 東京 : オーム社, 2013.8  xxviii, 265p ; 24cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1部 グラフィカル因果分析への招待 : 全自動因果分析の試み
潜在変数を使ってみる
第2部 グラフィカル因果分析を学ぶ : 相関と回帰
重回帰分析からパス解析へ
構造方程式モデリング
グラフィカルモデリング
因果分析の裏・表
第3部 グラフィカル因果分析の演習 : 演習:「エクセルGM」による因果分析
演習:潜在因子の因果分析
グラフィカル因果分析の実際
第1部 グラフィカル因果分析への招待 : 全自動因果分析の試み
潜在変数を使ってみる
第2部 グラフィカル因果分析を学ぶ : 相関と回帰
文献の複写および貸借の依頼を行う
 文献複写・貸借依頼