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1.

図書
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1. 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
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2.

図書
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2. 今日から使える統計解析
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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3.

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東工大
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東工大
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3. 確率・統計入門 : 数理ファイナンスへの適用. 第2版
森真, 藤田岳彦著 ; 講談社サイエンティフィク編集
出版情報: 東京 : 講談社, 2008.9  vi, 207p ; 21cm
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   注 : χ[2]の[2]は上つき文字
   
はじめに iii
第1章　確率分布と確率変数 1
   1.1　確率空間 1
   1.2　事象間の演算と事象の確率 6
   1.3　条件つき確率 10
   1.4　確率変数 12
   1.5　確率分布 14
   1.6　連続確率分布 37
   1.7　条件つき期待値 58
   1.8　章末問題 69
第2章　正規分布とその話題 73
   2.1　高次元の正規分布 73
   2.2　正規分布から導かれる確率分布 75
   2.3　表の見方 79
第3章　極限定理 83
   3.1　大数の法則 83
   3.2　中心極限定理 85
第4章　データと確率変数 91
   4.1　データとその表現 91
   4.2　データの平均と分散 96
第5章　推定，検定 103
   5.1　推定 103
   5.2　母集団が正規分布にしたがうとき 113
   5.3　検定 116
   5.4　有効推定量 124
   5.5章　末問題 129
第6章　回帰分析 131
   6.1　回帰分析 131
   6.2　重回帰分析 137
第7章　数理ファイナンス 143
   7.1　ポートフォリオ選択問題 143
   7.2　デリバティブ 147
   7.3　ブラック－ショールズモデル（BSモデル） 166
第8章　統計に必要な数学 181
   8.1　線形代数のまとめ 181
   8.2　積分の変数変換 184
   8.3　ベキ級数の性質 185
   8.4　ガンマ関数とベータ関数 187
練習問題の解答 189
参考文献 201
正規分布表 202
t分布表・χ[2]分布表 203
索引 205
   注 : χ[2]の[2]は上つき文字
   
はじめに iii
4.

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4. 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
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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
5.

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5. 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
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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
6.

図書
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6. 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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7.

電子ブック
ＥＢ
7. 統計的因果探索 = Causal discovery (: electronic bk)
清水昌平著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2017.9  1 オンラインリソース (x, 181p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 : 統計的因果探索の出発点
第2章 : 統計的因果推論の基礎
第3章 : 統計的因果探索の基礎
第4章 : LiNGAM
第5章 : 未観測共通原因がある場合のLiNGAM
第6章 : 関連の話題
第1章 : 統計的因果探索の出発点
第2章 : 統計的因果推論の基礎
第3章 : 統計的因果探索の基礎
概要: セミパラメトリックアプローチを因果探索法の「真打ち」として幅広く紹介。代表的手法LiNGAMをその考案者である著者が解説。
8.

電子ブック
ＥＢ
8. バンディット問題の理論とアルゴリズム = Theory and algorithms for bandit problems (: electronic bk)
本多淳也, 中村篤祥著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2017.9  1 オンラインリソース (x, 206p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
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目次情報: 続きを見る
第1章 : バンディット問題とは
第2章 : 確率的バンディット問題の基礎知識
第3章 : 確率的バンディット問題の方策
第4章 : 確率的バンディット問題のリグレット解析
第5章 : 敵対的バンディット問題
第6章 : 最適腕識別とA/Bテスト
第7章 : 線形モデル上のバンディット問題
第8章 : 連続腕バンディットとベイズ最適化
第9章 : バンディット問題の拡張
第10章 : バンディット手法の応用
第1章 : バンディット問題とは
第2章 : 確率的バンディット問題の基礎知識
第3章 : 確率的バンディット問題の方策
概要: さまざまな方策が、定量的かつ直感的に理解できる。モンテカルロ木探索やインターネット広告などのより具体的な状況への対応も紹介。
9.

図書
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9. データサイエンスの基礎
濵田悦生著 ; 狩野裕編
出版情報: 東京 : 講談社, 2019.8  x, 179p ; 21cm
シリーズ名: データサイエンス入門
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第1章 リテラシーとしてのデータサイエンス : データサイエンスの目的と必要性
リテラシーとデータの見方確率的現象と決定論的現象
第2章 確率 : 確率の定義と役割
確率の公理的定義
条件付き確率とベイズの定理
第3章 データからの情報抽出 : 度数分布表とヒストグラム
統計グラフの活用
データの特性値(代表値、ばらつき
標準化と標準得点
散布図、共分散
相関係数と回帰直線
回帰直線
第4章 確率的な現象の扱い : 確率的な現象と確率変数 / 離散型・連続型
確率変数の期待値 : 平均)と分散
確率分布
同時分布と周辺分布、独立性
2次元正規分布
大数の法則、中心極限定理
第5章 統計的な話題 : シンプソンのパラドックス
無作為化回答法
第1章 リテラシーとしてのデータサイエンス : データサイエンスの目的と必要性
リテラシーとデータの見方確率的現象と決定論的現象
第2章 確率 : 確率の定義と役割
10.

図書
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10. 統計モデルと推測
松井秀俊, 小泉和之著 ; 竹村彰通編
出版情報: 東京 : 講談社, 2019.11  xii, 210p ; 21cm
シリーズ名: データサイエンス入門
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 : 確率分布
第2章 : 統計的推定
第3章 : 統計的仮説検定
第4章 : 線形回帰モデル
第5章 : ロジスティック回帰モデル
第6章 : 一般化線形モデル
第7章 : 混合分布モデル
第1章 : 確率分布
第2章 : 統計的推定
第3章 : 統計的仮説検定
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