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1.

図書
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1. テキストアナリティクス
金明哲著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2018.8  xi, 210p ; 21cm
シリーズ名: 統計学one point / 鎌倉稔成 [ほか] 編 ; 10
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第1章 : テキストアナリティクス
第2章 : テキストアナリシスのための前処理
第3章 : テキストデータの視覚化
第4章 : 法則と語句の重みおよび特徴語句抽出
第5章 : テキストの特徴分析
第6章 : テキストのクラスター分析
第7章 : テキストの分類と判別分析
第8章 : テキストデータによる予測と要因分析
第1章 : テキストアナリティクス
第2章 : テキストアナリシスのための前処理
第3章 : テキストデータの視覚化
2.

図書
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2. 文化情報学事典
金明哲 [ほか] 編
出版情報: 東京 : 勉誠出版, 2019.12  xii, 832p ; 22cm
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A 領域篇 : 文章・文献
言語
考古・歴史
人文地理
文化・芸術
身体文化・行動計量
コンピューター・情報
B データ分析篇 : データ分析の基礎
量的分析法
質的分析法
C : 分析用ソフト
A 領域篇 : 文章・文献
言語
考古・歴史
概要: コンピューターの進歩によりデジタル情報の利用が加速し、感性が重視される文化の領域でも、文化資産をデジタル化し、保存・管理や記録・調査・展示などを行う技術が進歩している。またデータサイエンスや統計を用いた分析法の発展もめざましい。文化という縦 … 糸を、データサイエンスという横糸で編みあげる文理融合型アプローチの集大成。 続きを見る
3.

図書
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3. 犯罪捜査のためのテキストマイニング : 文章の指紋を探り, サイバー犯罪に挑む計量的文体分析の手法
財津亘著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2019.1  ix, 223p ; 21cm
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第1章 近年の犯罪と計量的文体分析への期待
第2章 文体分析に関連する学問分野
第3章 テキストマイニング概要
第4章 法科学における文体分析の概要
第5章 著者識別 / 著者照合、著者同定
第6章 著者プロファイリング
第7章 テキストマイニングを応用した犯行動機の分析
第8章 : 今後を見据えて
第1章 近年の犯罪と計量的文体分析への期待
第2章 文体分析に関連する学問分野
第3章 テキストマイニング概要
4.

図書
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4. 統計応用の百科事典
松原望 [ほか] 編
出版情報: 東京 : 丸善出版, 2011.10  xviii, 698p ; 22cm
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5.

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東工大
目次DB
図書
東工大
目次DB
5. Rによるデータサイエンス : データ解析の基礎から最新手法まで
金明哲著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2007.10  vii, 307p ; 22cm
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第Ⅰ部 Rとデータマイニングの基礎 1
第1章 データマイニングとR言語 2
   1.1 データマイニングとツール 2
   1.2 Rの環境と基本操作 4
   1.3 オブジェクトと関数 5
   1.4 自作関数 8
   1.5 パッケージ 10
   1.6 ヘルプについて 14
   1.7 参考資料について 15
第2章 データの入出力と編集 16
   2.1 直接入力 16
   2.2 エディタによる入力と編集 22
   2.3 データファイルを読み込む 24
   2.4 データの出力 26
   2.5 データの結合と並び替え 28
   2.6 データの尺度と表記 31
第3章 データの演算と固有値,基本統計量 33
   3.1 データの演算 33
   3.2 固有値と特異値の分解 37
   3.3 基本統計量 40
第4章 データの視覚化 43
   4.1 棒グラフ 43
   4.2 円グラフ 46
   4.3 ヒストグラム 47
   4.4 折れ線グラフ 48
   4.5 箱ひげ図 50
   4.6 散布図 51
   4.7 その他のグラフ 58
   4.8 作図環境とグラフの利用 60
第Ⅰ部の参考文献 63
第II部 Rによるデータ解析・データマイニング 65
第1章主成分分析 66
   1.1 主成分分析とは 66
   1.2 主成分分析の基礎 68
   1.3 主成分分析のケーススタディ 69
   1.4 補遺と注釈 76
   参考文献1 77
第2章 因子分析 78
   2.1 因子分析とは 78
   2.2 因子分析の基礎 79
   2.3 因子分析のケーススタディ 81
   2.4 補遺と注釈 85
   参考文献2 86
第3章 対応分析 87
   3.1 対応分析とは 87
   3.2 対応分析の基礎 88
   3.3 対応分析のケーススタディ 89
   3.4 多重対応分析 91
   3.5 補遺と注釈 94
   参考文献3 96
第4章 多次元尺度法 97
   4.1 多次元尺度法とは 97
   4.2 距離と類似度 98
   4.3 計量的MDSのケーススタディ 100
   4.4 非計量MDS 103
   4.5 補遺と注釈 106
   参考文献4 106
第5章 クラスター分析 107
   5.1 クラスター分析とは 107
   5.2 階層的クラスター分析 108
   5.3 非階層的クラスター分析 119
   5.4 モデルに基づいたクラスター分析 121
   5.5 補遺と注釈 124
   参考文献5 126
第6章 自己組織化マップ 127
   6.1 自己組織化マップとは 127
   6.2 自己組織化マップのアルゴリズム 127
   6.3 データ解析 129
   6.4 補遺と注釈 133
   参考文献6 133
第7章 線形回帰分析 134
   7.1 回帰分析とは 134
   7.2 線形単回帰分析 135
   7.3 線形重回帰分析 143
   7.4 補遺と注釈 147
   参考文献7 147
第8章 非線形回帰分析 148
   8.1 非線形回帰分析とは 148
   8.2 ロジスティック回帰 148
   8.3 多項式回帰 152
   8.4 一般化線形モデル 155
   8.5 平滑化回帰と加法モデル 159
   8.6 補遣と注釈 162
   参考文献8 162
第9章 線形判別分析 164
   9.1 判別分析とは 164
   9.2 線形判別分析の基礎 165
   9.3 ケーススタディ 166
   9.4 交差確認 171
   9.5 補遺と注釈 172
第10章 非線形判別分析 173
   10.1 非線形判別分析とは 173
   10.2 判別関数による判別分析 173
   10.3 距離による判別分析 174
   10.4 多数決による判別分析 177
   10.5 ベイズ判別法 179
   10.6 補遺と注釈 181
   参考文献10 182
第11章 生存分析 183
   11.1 基本概念 183
   11.2 ノンパラメトリックモデル 186
   11.3 セミノンパラメトリックモデル 191
   11.4 パラメトリックモデル 198
   11.5 補遺と注釈 199
   参考文献11 199
第12章 時系列 200
   12.1 基本概念とデータの操作 200
   12.2 自己共分散と自己相関 205
   12.3 スペクトル分析 207
   12.4 ランダムウォークと単位根 209
   12.5 ARモデル 211
   12.6 ARMA/ARIMAモデル 214
   12.7 その他のモデル 217
   12.8 成分の分解 222
   12.9 多変量時系列 223
   12.10 カオス時系列 226
   12.11 補遺と注釈 228
   参考文献12 228
第13章 樹木モデル 229
   13.1 樹木モデルとは 229
   13.2 樹木モデルの基礎 229
   13.3 パッケージとケーススタディ 233
   13.4 補遺と注釈 243
   参考文献13 246
第14章 ニューラルネットワーク 247
   14.1 ニューラルネットワークとは 247
   14.2 ニューラルネットワークの基礎 248
   14.3 パッケージとケーススタディ 251
   14.4 補遺と注釈 254
   参考文献14 255
第15章 カーネル法とサポートベクターマシン 256
   15.1 カーネルとは 256
   15.2 カーネル主成分分析 257
   15.3 サポートベクターマシン 259
   15.4 補遺と注釈 264
   参考文献15 265
第16章 集団学習 266
   16.1 集団学習とは 266
   16.2 バギング 266
   16.3 ブースティング 269
   16.4 ランダムフォレスト 271
   16.5 補遺と注釈 275
   参考文献16 275
第17章 アソシエーション分析 276
   17.1 アソシエーション分析とは 276
   17.2 相関ルール 277
   17.3 頻出アイテムの抽出 287
   17.4 抽出結果の補助分析 290
   17.5 補遺と注釈 292
   参考文献17 292
索引［関数とパッケージ] 294
索引［記号，英文，和文］ 299
第Ⅰ部 Rとデータマイニングの基礎 1
第1章 データマイニングとR言語 2
   1.1 データマイニングとツール 2
6.

図書
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6. テキストデータの統計科学入門
金明哲著
出版情報: 東京 : 岩波書店, 2009.4  xiv, 244p ; 21cm
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7.

図書
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7. 定性的データ分析
金明哲著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2016.9  xiii, 388p ; 26cm
シリーズ名: シリーズUseful R / 金明哲編 ; 5
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定性的データの操作と視覚化
比率の推測
仮説検定と比率の検定
I×J二元分割表
効果量と検出力
三元分割表
分割表の対数線形モデル
回帰分析と数値化I類
ロジットモデル
ポアソン回帰
一般化線形モデル
一般化線形混合効果モデル
ツリーモデル
アンサンブル学習モデル
対応分析
類似度によるデータ分析
距離データの解析
ネットワーク分析
アソシエーション分析
定性的データの操作と視覚化
比率の推測
仮説検定と比率の検定
8.

図書
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8. データサイエンス入門 = An introduction to data science
鄭躍軍, 金明哲, 村上征勝著
出版情報: 東京 : 勉誠出版, 2007.5  vii, 229p ; 21cm
シリーズ名: 文化情報学ライブラリ = Culture and information science library
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9.

図書
図書
9. Rと事例で学ぶベイジアンネットワーク
Marco Scutari, Jean‐Baptiste Denis著 ; 財津亘訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 2022.4  xii, 285p ; 24cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
1 : 離散型データ事例:多項ベイジアンネットワーク
2 : 連続型データ事例:ガウシアン・ベイジアンネットワーク
3 : 混合(離散・連続型)事例:条件付きガウシアン・ベイジアンネットワーク
4 : 時系列データ:ダイナミック・ベイジアンネットワーク
5 : より複雑な事例:汎用ベイジアンネットワーク
6 : ベイジアンネットワークの理論とアルゴリズム
7 : ベイジアンネットワークのためのソフトウェア
8 : 実社会におけるベイジアンネットワークの応用
付録A : グラフ理論
付録B : 確率分布
付録C : ベイジアンネットワークの覚書き
1 : 離散型データ事例:多項ベイジアンネットワーク
2 : 連続型データ事例:ガウシアン・ベイジアンネットワーク
3 : 混合(離散・連続型)事例:条件付きガウシアン・ベイジアンネットワーク
10.

図書
図書
10. 社会調査データ解析
鄭躍軍, 金明哲著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2011.9  xiii, 273p ; 26cm
シリーズ名: Rで学ぶデータサイエンス / 金明哲編集 ; 17
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11.

図書
図書
11. Rによるデータサイエンス : データ解析の基礎から最新手法まで. 第2版
金明哲著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2017.3  vii, 319p ; 22cm
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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。
12.

図書
図書
12. 言語と心理の統計 : ことばと行動の確率モデルによる分析
金明哲 [ほか執筆]
出版情報: 東京 : 岩波書店, 2003.3  ix, 246p ; 22cm
シリーズ名: 統計科学のフロンティア / 甘利俊一 [ほか] 編 ; 10
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統計的方法の汎用性 : 編集にあたって / 竹村彰通 [執筆]
文章の統計分析とは / 金明哲, 村上征勝 [執筆]
確率モデルによる自然言語処理 / 永田昌明 [執筆]
社会調査データからの推論 : 実践的入門 / 大津起夫 [執筆]
データとテキストのマイニング / 山西健司 [執筆]
統計的方法の汎用性 : 編集にあたって / 竹村彰通 [執筆]
文章の統計分析とは / 金明哲, 村上征勝 [執筆]
確率モデルによる自然言語処理 / 永田昌明 [執筆]
13.

図書
図書
13. テキストアナリティクスの基礎と実践
金明哲著
出版情報: 東京 : 岩波書店, 2021.3  xv, 324p ; 21cm
シリーズ名: テキストアナリティクス ; 1
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14.

図書
図書
14. シリーズUseful R
金明哲編
出版情報: 東京 : 共立出版  冊 ; 26cm
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15.

図書
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15. 計量政治分析
飯田健著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2013.4  xi, 147p ; 26cm
シリーズ名: Rで学ぶデータサイエンス / 金明哲編集 ; 14
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第1章 : 政治学における計量分析の役割
第2章 : 統計的推測の考え方:内閣に対する国民の支持
第3章 : 回帰分析1:政府のパフォーマンスと社会関係資本
第4章 : 回帰分析2:アメリカ大統領選挙の予測
第5章 : パネルデータ分析:国家間の比較政治分析
第6章 : ロジット:政治運動への参加
第7章 : 順序ロジット:第三国による国家間武力紛争への介入
第8章 : 多項プロビット/ロジット:3人の候補者の選挙における投票選択
第9章 : イベントヒストリーモデル:有志連合からの離脱
第10章 : マルチレベルロジットモデル:ヨーロッパの極右政党への投票
第11章 : 計量政治分析のこれから:「ゴミ缶回帰」を超えて
第1章 : 政治学における計量分析の役割
第2章 : 統計的推測の考え方:内閣に対する国民の支持
第3章 : 回帰分析1:政府のパフォーマンスと社会関係資本
16.

図書
図書
16. Rで学ぶデータサイエンス
金明哲編集
出版情報: 東京 : 共立出版, 2009-  冊 ; 26cm
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