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1.

図書
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1. 現代統計学
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
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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。
2.

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2. 数理統計学の理論と応用
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
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3.

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3. 統計. 第2版
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
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4.

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4. 階層ベイズモデルとその周辺 : 時系列・画像・認知への応用
石黒真木夫, 松本隆, 乾敏郎, 田邉國士 [著]
出版情報: 東京 : 岩波書店, 2004.10  xiii, 256p ; 22cm
シリーズ名: 統計科学のフロンティア / 甘利俊一 [ほか] 編 ; 4
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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]
5.

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5. 多変量推測統計の基礎
竹村彰通著
出版情報: 東京 : 共立出版, 1991.10  xi, 284p ; 22cm
シリーズ名: 応用統計数学シリーズ / 渋谷政昭 [ほか] 編
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6.

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6. 統計
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
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7.

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7. 代数的統計モデル
青木敏, 竹村彰通, 原尚幸著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2019.7  xi, 272p ; 22cm
シリーズ名: 理論統計学教程 / 吉田朋広, 栗木哲編 ; . 数理統計の枠組み||スウリ トウケイ ノ ワクグミ
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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
8.

図書
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8. 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
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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
9.

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東工大
目次DB
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東工大
目次DB
9. 現代数理統計学
竹村彰通著
出版情報: 東京 : 創文社, 1991.11  x, 347p ; 23cm
シリーズ名: 現代経済学選書 / 熊谷尚夫監修 ; 8
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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
10.

図書
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10. 確率・統計 (1 ; 2)
東京大学工学教程編纂委員会編 ; 縄田和満著
出版情報: 東京 : 丸善出版, 2013.10-  冊 ; 21cm
シリーズ名: 東京大学工学教程 / 東京大学工学教程編纂委員会編 ; . 基礎系数学||キソケイ スウガク
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目次情報: 続きを見る
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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