1.
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図書
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美添泰人, 竹村彰通, 宿久洋編集
出版情報: |
東京 : 日本評論社, 2017.3 v, 245p ; 21cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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目次情報:
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第1章 : 1変量データ分析の基礎 |
第2章 : 多変量データ分析の基礎 |
第3章 : 重回帰分析 |
第4章 : 主成分分析と因子分析 |
第5章 : 正準相関分析と多重対応分析 |
第6章 : クラスター分析と判別分析 |
第7章 : 統計的機械学習 |
第8章 : 確率と統計的推測 |
第9章 : 時系列解析 |
第10章 : ベイズ統計法 |
第11章 : 統計における最適化 |
第1章 : 1変量データ分析の基礎 |
第2章 : 多変量データ分析の基礎 |
第3章 : 重回帰分析 |
概要:
ビッグデータを自在に使いこなすために身につけておきたい、統計学の基礎理論がここにある。
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2.
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図書
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川井明 [ほか] 著
出版情報: |
東京 : 学術図書出版社, 2018.11 ix, 176p ; 21cm |
シリーズ名: |
データサイエンス大系 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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第1章 : はじめに |
第2章 : アルゴリズムとは何か |
第3章 : データ構造:配列とリスト |
第4章 : データ構造:スタックとキュー |
第5章 : データ構造:木 |
第6章 : 探索 |
第7章 : ソート |
第8章 : ハッシュテーブル |
第9章 : グラフ |
第1章 : はじめに |
第2章 : アルゴリズムとは何か |
第3章 : データ構造:配列とリスト |
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3.
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図書
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竹内啓, 竹村彰通編
出版情報: |
東京 : 東京大学出版会, 1994.7 x, 315p ; 22cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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4.
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図書
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奥野正寛, 竹村彰通, 新宅純二郎編著
出版情報: |
東京 : 新世社 , 東京 : サイエンス社 (発売), 2002.11 vii, 355p ; 22cm |
シリーズ名: |
ライブラリ電子社会システム ; 2 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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5.
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図書
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竹村彰通, 谷口正信 [著]
目次情報:
もっとも基本的な2つの手法 : 編集にあたって / 竹村彰通 [著] |
多変量解析入門 / 竹村彰通 [著] |
時系列解析入門 / 谷口正信 [著] |
もっとも基本的な2つの手法 : 編集にあたって / 竹村彰通 [著] |
多変量解析入門 / 竹村彰通 [著] |
時系列解析入門 / 谷口正信 [著] |
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6.
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図書
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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 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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7.
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図書
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石黒真木夫, 松本隆, 乾敏郎, 田邉國士 [著]
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階層ベイズ法 : ベイズ統計の新しい展開 : 編集にあたって / 伊庭幸人 [執筆] |
事前情報を利用した複雑な系の解析 / 石黒真木夫 [執筆] |
非線型ダイナミカルシステムの再構成と予測 / 松本隆 [執筆] |
視覚計算とマルコフ確率場 / 乾敏郎 [執筆] |
帰納推論と経験ベイズ法 : 逆問題の処理をめぐって / 田邉國士 [執筆] |
階層ベイズ法 : ベイズ統計の新しい展開 : 編集にあたって / 伊庭幸人 [執筆] |
事前情報を利用した複雑な系の解析 / 石黒真木夫 [執筆] |
非線型ダイナミカルシステムの再構成と予測 / 松本隆 [執筆] |
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8.
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図書
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刈屋武昭 [ほか] 執筆
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9.
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図書
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竹村彰通著
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10.
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図書
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竹村彰通著
出版情報: |
東京 : 共立出版, 1997.3 v, 193p ; 22cm |
シリーズ名: |
共立講座21世紀の数学 ; 14 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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11.
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図書
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青木敏, 竹村彰通, 原尚幸著
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第1部 マルコフ基底と正確検定 : マルコフ基底を用いた正確検定の考え方 |
マルコフ基底の定義とマルコフ連鎖の構成 |
マルコフ基底の諸性質 |
いくつかのモデルに対するマルコフ基底 |
格子基底を用いたマルコフ連鎖 |
第2部 グラフィカルモデルと条件つき独立性 : 階層モデルとグラフィカルモデル |
単体的複体の既約成分への分解 |
階層的部分空間モデル |
グラフの三角化と比例反復法 |
Imsetによる条件つき独立性の推論 |
第3部 実験計画法におけるグレブナー基底 : 一部実施要因計画とグレブナー基底 |
2水準計画の指示関数 |
特性値が離散変数の場合の正確検定 |
グレブナー基底の基礎 |
第1部 マルコフ基底と正確検定 : マルコフ基底を用いた正確検定の考え方 |
マルコフ基底の定義とマルコフ連鎖の構成 |
マルコフ基底の諸性質 |
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12.
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図書
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竹村彰通 [ほか] 著
出版情報: |
東京 : 共立出版, 2015.7 vii, 205p ; 22cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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第1章 : グレブナー道場への道 |
第2章 : 統計学の最短道案内 |
第3章 : 道場への切符 |
第4章 : 研究の最前線1—因子分析型グラフィカルモデルの識別可能性 |
第5章 : 研究の最前線2—非常に豊富な凸多面体とグレブナー基底 |
第6章 : 研究の最前線3—ホロノミック勾配法と統計学 |
第1章 : グレブナー道場への道 |
第2章 : 統計学の最短道案内 |
第3章 : 道場への切符 |
概要:
あの『グレブナー道場』から4年。より入口に立ちやすく、さらに最先端までを先に見る、グレブナー基底の熱い空間、グレブナー教室にようこそ!
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13.
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図書
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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 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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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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14.
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図書
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竹村彰通著
出版情報: |
東京 : 岩波書店, 2018.4 ix, 166, 5p ; 18cm |
シリーズ名: |
岩波新書 ; 新赤版 1713 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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1 ビッグデータの時代 : データサイエンスの登場 |
台頭するデータサイエンティスト |
統計学の流れ ほか |
2 データとは何か : 定義と種類 |
コストと価値 |
ばらつきと分布 ほか |
3 データに語らせる—発見の科学へ向けたスキル : データサイエンスのスキルの学び方 |
データ処理と可視化 |
データの分析とモデリング ほか |
付録1 統計学の歴史の概要 |
付録2 : コンピュータの歴史の概要 |
1 ビッグデータの時代 : データサイエンスの登場 |
台頭するデータサイエンティスト |
統計学の流れ ほか |
概要:
ビッグデータの時代だ。さまざまな分野の研究がデータ駆動型に変わってきている。ビジネスでのビッグデータ利用も人工知能の開発とあいまって盛んだ。データ処理、データ分析に必要な情報学(コンピュータ科学)、統計学の基本知識をおさえ、新たな価値創造の
…
スキルの学び方を紹介する。待望の入門書。
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15.
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図書
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by P. Flach ; 田中研太郎 [ほか] 訳
出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2017.3 xii, 375p, 図版 [4] p ; 21cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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プロローグ:機械学習サンプラー |
機械学習の三大要素 |
二値分類および関連するタスク |
二値分類を超えて |
概念学習 |
木モデル |
ルールモデル |
線形モデル |
距離ベースのモデル |
確率モデル |
特徴量 |
モデルアンサンブル |
機械学習実験 |
エピローグ |
プロローグ:機械学習サンプラー |
機械学習の三大要素 |
二値分類および関連するタスク |
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16.
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図書
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東京大学工学教程編纂委員会編 ; 縄田和満著
目次情報:
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1 : 確率の基礎 |
2 : 確率変数 |
3 : 多次元の確率分布 |
4 : 推定と検定 |
5 : 異なった母集団の同一性の検定とF分布 |
6 : 回帰分析 |
7 : ベクトルと行列を使った回帰分析 |
付録A : 確率空間と確率変数、収束の定義 |
1 実験計画法 : 一元配置分散分析 |
二元配置分散分析 |
多元配置分散分析 |
2水準系の完全実施要因計画 |
一部実施要因計画と直交表 |
田口メソッド |
2 時系列解析 : 確率過程の基本概念 |
定常性と自己相関関数 |
ARMAモデルの推定と予測 |
状態空間モデル |
定常非線形モデル |
スペクトル密度関数 |
スペクトル密度関数の推定 |
非定常時系列データの解析 |
1 : 確率の基礎 |
2 : 確率変数 |
3 : 多次元の確率分布 |
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17.
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図書
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北川源四郎, 竹村彰通編 ; 内田誠一 [ほか] 著
出版情報: |
東京 : 講談社, 2021.6 viii, 229p ; 21cm |
シリーズ名: |
データサイエンス入門 |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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18.
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図書
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竹村彰通著
出版情報: |
東京 : 学術図書出版社, 2020.11 ix, 348p ; 21cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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前置きと準備 |
確率と1次元の確率変数 |
多次元の確率変数 |
統計量と標本分布 |
統計的決定理論の枠組み |
十分統計量 |
推定論 |
検定論 |
区間推定 |
正規分布、2項分布に関する推測 |
線形モデル |
ノンパラメトリック法 |
漸近理論 |
ベイズ法 |
補論 |
前置きと準備 |
確率と1次元の確率変数 |
多次元の確率変数 |
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19.
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図書
|
東京大学教養学部統計学教室編
|
20.
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図書
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甘利俊一 [ほか] 編
出版情報: |
東京 : 岩波書店, 2002.12-2005.10 12冊 ; 22cm |
子書誌情報: |
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所蔵情報: |
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21.
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図書
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東京大学教養学部統計学教室編
目次情報:
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確率の基礎 / 矢島美寛 [執筆] |
線形モデルと最小二乗法 / 廣津千尋 [執筆] |
実験データの分析 / 藤野和建 [執筆] |
最尤法 / 廣津千尋 [執筆] |
適合度判定 / 廣津千尋 [執筆] |
検定と標本の大きさ / 竹村彰通 [執筆] |
分布の仮定 / 竹内啓, 藤野和建 [執筆] |
質的データの統計的分析 / 縄田和満 [執筆] |
ベイズ決定 / 松原望 [執筆] |
確率過程の基礎 / 矢島美寛 [執筆] |
乱数の性質 / 伏見正則 [執筆] |
確率の基礎 / 矢島美寛 [執筆] |
線形モデルと最小二乗法 / 廣津千尋 [執筆] |
実験データの分析 / 藤野和建 [執筆] |
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22.
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図書
東工大 目次DB
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竹村彰通著
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まえがき v |
1 前置きと準備 1 |
1.1 数理統計学の位置づけ 1 |
1.2 記述統計の復習 3 |
2 確率と1次元の確率変数 7 |
2.1 確率と確率変数 7 |
2.2 確率変数の期待値と分布の特性値 12 |
2.3 母関数 19 |
2.4 主な1次元分布 25 |
3 多次元の確率変数 37 |
3.1 確率ベクトルの同時分布 37 |
3.2 変数の変換とヤコビアン 41 |
3.3 多次元分布の期待値 45 |
3.4 主な多次元分布 55 |
4 統計量と標本分布 61 |
4.1 母集団と標本 61 |
4.2 統計量と標本分布 64 |
4.3 正規分布のもとでの標本分布論 65 |
4.4 非心分布論 72 |
4.5 確率論のいくつかの基本的な極限定理 75 |
4.6 標本平均の分布の漸近理論 78 |
4.7 順序統計量と経験分布関数 80 |
4.8 有限母集団からの非復元抽出 84 |
5 統計的決定理論の枠組み 89 |
5.1 用語と定義 89 |
5.2 許容性 93 |
5.3 ミニマックス基準とベイズ基準 96 |
6 十分統計量 103 |
6.1 十分統計量の定義と分解定理 103 |
6.2 統計的決定理論における十分統計量 109 |
6.3 完備十分統計量 111 |
6.4 最小十分統計量 115 |
7 推定論 121 |
7.1 点推定論の枠組み 121 |
7.2 不偏推定量とフィッシャー情報量 123 |
7.3 完備十分統計量に基づく不偏推定量 130 |
7.4 不偏推定の問題点 133 |
7.5 最尤推定量 137 |
7.6 クラメル・ラオの不等式の一般化 146 |
8 検定論 157 |
8.1 検定論の枠組み 157 |
8.2 最強力検定とネイマン・ピアソンの補題 168 |
8.3 リスクセットの考え方とネイマン・ピアソンの補題 174 |
8.4 単調尤度比と一様最強力検定 177 |
8.5 不偏検定 181 |
8.6 尤度比検定 188 |
9 区間推定 195 |
9.1 区間推定の例 195 |
9.2 信頼域の構成法 198 |
9.3 信頼区間の解釈 202 |
9.4 信頼区間の最適性 204 |
9.5 最尤推定量に基づく信頼区間 207 |
9.6 同時信頼域に関する諸問題 208 |
10 正規分布,2項分布に関する推測 213 |
10.1 正規分布に関する推測 213 |
10.2 2項分布に関する推測 227 |
10.3 多項分布に関する検定 228 |
11 線形モデル 235 |
11.1 回帰モデル 235 |
11.2 回帰モデルの推定 240 |
11.3 1元配置分散分析モデル 243 |
11.4 2元配置分散分析モデル 249 |
11.5 線形モデルにおける正準形と最小二乗法 254 |
11.6 正準形に基づく線形モデルの推定と検定 258 |
11.7 母数のムダと線形推定可能性 263 |
12 ノンパラメトリック法 269 |
12.1 ノンパラメトリック法の考え方 269 |
12.2 ノンパラメトリック検定 270 |
12.3 タイのある場合のとり扱い 276 |
12.4 ノンパラメトリック検定から得られる区間推定 278 |
12.5 並べかえ検定 282 |
12.6 ノンパラメトリック検定の漸近相対効率 285 |
13 漸近理論 291 |
13.1 最尤推定量の漸近有効性 291 |
13.2 尤度比検定の漸近分布 303 |
14 ベイズ法 311 |
14.1 ベイズ統計学と古典的統計学 311 |
14.2 事前分布と事後分布 313 |
14.3 事前分布の選択 318 |
14.4 統計的決定理論から見たベイズ法 325 |
14.5 ミニマックス決定関数と最も不利な分布 330 |
補論 337 |
1 多変量中心極限定理 337 |
2 確率収束と分布収束 337 |
3 数列のオーダーとO(),o(),Op(),op()の記法 338 |
4 ジェンセンの不等式 339 |
参考文献 340 |
索引 343 |
まえがき v |
1 前置きと準備 1 |
1.1 数理統計学の位置づけ 1 |
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