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1.

図書

図書
石田基広, 石田和枝著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2019.2  iv, 182p ; 19cm
シリーズ名: とある弁当屋の統計技師 (データサイエンティスト) ; 3
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熊田とExcel方眼紙
嫌がらせメールとベイズ
黒髪乱子さんと逆確率
秘密警察とベイズ更新
犯人と事前確率
弁当屋の新メニュー
やる気の条件付き確率
論文と研究とケーキ
コイン投げと確率分布
積分ちょろい!?
事前と事後
文章の癖—助詞と読点
階層と予測
後日談
熊田とExcel方眼紙
嫌がらせメールとベイズ
黒髪乱子さんと逆確率
概要: 人工知能や機械学習などでも重要な、今や統計で必須の知識といえるベイズ統計。乱子と文太のおなじみの二人を中心に、その知識や手法をやさしく解説!
2.

図書

図書
石田基広著
出版情報: 新潟 : シーアンドアール研究所, 2012.2  663p ; 21cm
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3.

図書

図書
石田基広著
出版情報: 東京 : SBクリエイティブ, 2015.10  vi, 285p ; 21cm
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序 : こうして始まった
01 : 詐欺か、偶然か?開店記念福引セール
02 : 白ひげ先生のイチャモンから2代目パン屋を救え!
03 : 商店街の活性化アンケートって、どうするの?
04 : 居酒屋の人気メニュー、売上減の原因を探れ!
05 : 悪質なネット・クレーマーを特定せよ!
06 : 雑貨屋を荒らす万引き犯の行動を予測せよ!
序 : こうして始まった
01 : 詐欺か、偶然か?開店記念福引セール
02 : 白ひげ先生のイチャモンから2代目パン屋を救え!
概要: やっと就職が決まった僕の勤め先は「商店街の顧問探偵」をやっているというおかしな興信所。おまけに仕事に必要なのは、勘や経験ではなく、データ分析?!美人社長・天羽さんには怒鳴られて、かわいい助手のいっ子さんにはやさしくフォローしてもらいつつも、 僕のデータ分析修業が、ともかく始まった! 続きを見る
4.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
R. M. ハイバーガー, E. ノイヴィルト著 ; 石田基広, 石田和枝訳
出版情報: 東京 : シュプリンガー・ジャパン, 2010.3  xxiii, 332p ; 24cm
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読者のための覚え書き xi
第1章 はじめの一歩 1
   1.1 RExcelの起動 : RExcelのアイコンを使う場合 1
   1.2 RExcelの起動 : 実行中のExcelウィンドウからの場合 3
    1.2.1 RExcelの起動 : 実行中のExcel2007ウィンドウからの場合 3
    1.2.2 RExcelの起動 : 実行中のExcel2003あるいは2002 からの場合5
   1.3 Excelとは独立にRコマンダーを起動する 7
   1.4 ウィンドウの調整 9
   1.5 グラフィックス履歴 9
   1.6 RExcelの終了 10
第2章 RExcelとRコマンダーの利用 11
   2.1 ウィンドウの外観 11
   2.2 データセットとモデルメニュー 18
   2.3 Rコンソール 28
   2.4 Rコマンダーウィンドウ 30
   2.5 Rヘルプファイル 31
   2.6 R,RcmdRおよびExcelのメッセージ 31
第3章 データをRに移す 33
   3.1 データセットのサンプル 33
   3.2 列名のあるデータ 36
   3.3 列名のないデータ 42
   3.4 数値データ列と因子データ列 45
   3.5 因子の水準ごとに列を取った数値データ 48
   3.6 RからExcelにデータを移す 53
   3.7 そのほかのデータ形式 : ASCIIテキストファイル 55
第4章 正規分布とt分布 57
   4.1 RcmdRメニューからRの関数にアクセスする 57
   4.2 ExcelのセルからRの関数にアクセスする 62
   4.3 標準正規分布をグラフで表現する 65
   4.4 有意水準,棄却域,タイプIのエラー 67
   4.5 タイプIIのエラーと検出力 70
   4.6 グラフの表示 75
第5章 正規分布とt分布のワークブック 77
   5.1 標準正規分布とt分布 77
   5.2 αとΖの関係 81
   5.3 正規分布の検定,タイプII のエラー,検出力 82
   5.4 有意,棄却領域,検出力- 補足 86
   5.5 normal.and.tワークブックの仕組み 90
    5.5.1 入力用のセル 90
    5.5.2 表示用のパラメータ 91
    5.5.3 数値出力 92
   5.6 信頼区間 92
    5.6.1 代数編 92
    5.6.2 ワークブック編 94
   5.7 グラフ形状の調整 95
   5.8 二項分布の正規分布による近似 98
第6章 t検定 101
   6.1 データ-野菜缶詰 102
    6.1.1 データのプロット 105
     6.1.1.1 ヒストグラム 105
     6.1.1.2 ドットプロット 107
     6.1.1.3 箱ひげ図(ボックスプロット) 109
    6.1.2 t検定の計算 111
    6.1.3 t検定のプロット 113
   6.2 データ-身長 117
    6.2.1 プロット 119
     6.2.1.1 散布図 119
     6.2.1.2 ドットプロット 122
     6.2.1.3 箱ひげ図 123
     6.2.1.4 頻度の棒グラフ(バーグラフ) 124
    6.2.2 要約統計量 126
    6.2.3 男性データの分割 127
    6.2.4 男性データの1標本t検定 131
    6.2.5 男女2標本のt検定 133
   6.3 対応のあるt検定 138
   6.4 信頼区間のプロット 146
    6.4.1 normal.and.tワークブックを利用した信頼区間 146
    6.4.2 Plot hypotheses or Confidence Intervals (HH) メニューを利用した正規分布あるいはt分布の信頼区間 148
   6.5 要約統計量にもとづく仮説検定プロットと信頼区間プロット 149
    6.5.1 Plot hypotheses or Confidence Intervals (HH) メニューとワークブック 149
    6.5.2 仮説検定プロット 150
    6.5.3 信頼区間プロット 152
   6.6 信頼区間のさまざまな計算方法 154
    6.6.1 推奨される計算方法 154
    6.6.2 推奨されない計算方法 157
第7章 1 元配置分散分析 159
   7.1 データ 159
   7.2 プロット 162
    7.2.1 ドットプロット 162
    7.2.2 箱ひげ図 164
   7.3 ANOVAの実行方法 166
   7.4 ANOVA表とF検定 168
   7.5 平均値の表 172
   7.6 多重比較 173
   7.7 平均-平均多重比較(MMC)プロット 176
   7.8 線形対比 181
第8章 単線形回帰分析 187
   8.1 RExcel/Rcmdrの最小二乗法による回帰分析 188
   8.2 散布図 191
   8.3 線形回帰分析 194
   8.4 残差分析 198
   8.5 信頼幅と予測幅 202
第9章 最小二乗法とは何か? 207
   9.1 平方和の最小化 207
   9.2 ハット対角成分とてこ比 217
   9.3 残差とてこ比 223
   9.4 ワークブックの値のリセット 227
第10章 重回帰分析-X変数が二つの場合 229
   10.1 重回帰モデル 229
   10.2 サンプルデータ 231
   10.3 複数の線形モデルの指定とあてはめ 237
   10.4 グラフによるモデル比較 241
    10.4.1 残差-予測値プロット 244
    10.4.2 比較を容易にするためにプロットの目盛を変更 246
    10.4.3 軸目盛を調整したlatticeプロット 248
    10.4.4 右クリックで積み重ねデータの作成 249
    10.4.5 latticeのプロットを作成するメニューとダイアログボックス 254
   10.5 ANOVA表 256
   10.6 信頼区間と予測区間 258
第11章 多項回帰 261
   11.1 Xの2次関数による回帰 261
   11.2 直線によるあてはめ 266
   11.3 2次項によるあてはめ 269
   11.4 残差平方のプロット 273
第12章 重回帰分析-X変数が複数の場合 275
   12.1 オーストリアの大学生の靴のサイズ 276
   12.2 プロット 284
   12.3 回帰分析 291
   12.4 基本診断プロット 295
   12.5 信頼区間 296
第13章 分割表とカイ自乗検定 299
   13.1 性別と喫煙習慣 300
    13.1.1 2元表のカイ自乗検定 300
    13.1.2 2標本の比率検定 302
   13.2 国語と数学の成績 307
付録A RExcelのインストール 311
   A.1 基本的なインストール手順 311
   A.2 サポートされるExcelのバージョン 312
   A.3 MS Windows版RとRExcelのダウンロードとインストール 312
    A.3.1 準備 313
    A.3.2 旧バージョンのRExcelはあらかじめアンインストールする 313
    A.3.3 インストール手順 314
   A.4 Rがすでにインストールされている環境にMS Windows 用RExcelをインストール 317
   A.5 インストール済みRのアップグレード 318
   A.6 Excelのない環境でのRとRcmdr-Windows, Mac, Linux 318
    A.6.1 Rcmdr, HH, RcmdrPlugin.HH パッケージのインストール 319
    A.6.2 Rコマンダーを直接使う 319
    A.6.3 データの読み込み 319
   A.7 RとOpenOffice 320
   A.8 stattconnDCOM のライセンス 320
   A.9 デジタル認証 320
付録B トラブルシューティング-インストール,スタートアップ,実行 321
   B.1 インストール 321
   B.2 スタートアップ 322
   B.3 実行 323
参考文献 327
訳者あとがき 329
索引 331
読者のための覚え書き xi
第1章 はじめの一歩 1
   1.1 RExcelの起動 : RExcelのアイコンを使う場合 1
5.

図書

図書
荒引健 [ほか] 著
出版情報: 新潟 : シーアンドアール研究所, 2013.10  527p ; 21cm
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6.

図書

図書
石田基広, 小林雄一郎著
出版情報: 東京 : ひつじ書房, 2013.10  viii, 199p ; 21cm
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第1章 : テキストマイニングとは何か
第2章 : Rと基本統計量
第3章 : Rによるテキストマイニング
第4章 : 日本語作文のテキストマイニング—大学生が書いた作文を例に
第5章 : 政治的談話のテキストマイニング—所信表明演説を例に
第6章 : 対照言語データのテキストマイニング—ヨーロッパ10言語の数詞を例に
第7章 : 対話形式データのテキストマイニング—『機動戦士ガンダム』の台本を例に
第8章 : 文学作品のテキストマイニング—芥川龍之介と太宰治を例に
第9章 : ジャンル別データのテキストマイニング—書き言葉均衡コーパスを例に
第10章 : 方言データのテキストマイニング—「茸」のアクセントパターンを例に
第1章 : テキストマイニングとは何か
第2章 : Rと基本統計量
第3章 : Rによるテキストマイニング
7.

図書

図書
石田基広著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2014.1  vii, 204p ; 19cm
シリーズ名: とある弁当屋の統計技師 (データサイエンティスト) ; 2
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第1章 : 新校舎と引越し
第2章 : 因子分析
第3章 : 統計モデル
第4章 : 因子分析大作戦
第5章 : 学期末試験
第6章 : 試験結果
第7章 : 引越しクラス発表
第1章 : 新校舎と引越し
第2章 : 因子分析
第3章 : 統計モデル
概要: データの背後には何が潜んでいる?探る手法とその意図を物語風に解説。
8.

図書

図書
J.アルバート著 ; 石田基広, 石田和枝訳
出版情報: 東京 : シュプリンガー・ジャパン, 2010.11  xi, 303p ; 24cm
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9.

図書

図書
A.ジュール, E.イエノウ, E.ミースターズ著 ; 石田基広, 石田和枝訳
出版情報: 東京 : シュプリンガー・ジャパン, 2010.12  xii, 243p ; 24cm
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10.

図書

図書
石田基広著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2012.10  viii, 278p ; 21cm
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目次情報: 続きを見る
第1章 : Rの基礎
第2章 : R言語とデータ構造
第3章 : Rでのプログラミング
第4章 : グラフィックスの基礎/グラフィックスで遊ぶ
第5章 : データ解析の基礎
第6章 : 仮説検定
第7章 : 応用的解析
第8章 : 高度な解析手法
付録
第1章 : Rの基礎
第2章 : R言語とデータ構造
第3章 : Rでのプログラミング
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