ビッグデータ時代の統計学入門―データサイエンスを支える統計の基本 [単行本]

ビッグデータ時代の統計学入門―データサイエンスを支える統計の基本 の 商品概要

• 目次

  第Ⅰ部　データの記述とデータ関係の強さの測り方
  　第１章　データとは何なのか？
  　　1 データの種類　/　2 さまざまなグラフ　/　3 度数分布表とヒストグラム（柱状グラフ）
  　　/　4 データの分類と正確なグラフ，わかりやすいグラフ
  
  　第２章　分布の中心を見つける― 算術平均（Mean）・中央値（Median）・最頻値（Mode）
  　　1 算術平均　/　2 加重算術平均　/　3 最頻値　/　4 中央値　/　5 分位点
  　　/　6 分布の歪みと最頻値，中央値，算術平均 の関係　/　7 調和平均／速度の平均，平均変化率を測る
  　　/　8 幾何平均　/　9 平方平均― 一芸を測る　/　10 切り落とし平均（すそ切り）―「外れ値」対応
  　　/　11 移動平均―滑らかさを測る　/　12 特化係数―出汁の主産地の発見
  
  　第３章　分布の広がりの測度（散布度）― 散らばりを測る
  　　1 範囲　/　2 四分位範囲・四分位偏差　/　3 平均偏差　/　4 分散と標準偏差
  　　/　5 変動係数・変異係数　/　6 標準化変量z と3σ（シグマ）のルール　/　7 箱ひげ図
  　　/　8 チェビシェフの不等式
  
  　第４章　比率・指数・消費者物価指数
  　　1 割合，率と比　/　2 指数　/　3 消費者物価指数
  
  　第５章　変化と貢献度を見る― 変化・変化率・寄与度・寄与率
  　　1 変化　/　2 変化率（増減率）　/　3 寄与度・寄与率
  
  　第６章　クロス表データの分析― 関連（連関）係数，相関係数
  　　1 散布図　/　2 分割表　/　3 関連係数　/　4 相関係数
  
  第Ⅱ部　確率論と統計的推論― パラメトリック検定・ノンパラメトリック検定 ―
  　第７章　確率と確率の公理
  　　1 「確率前史」―確率という思考・概念はいつ生まれたのか？
  　　/　2 ビッグデータ時代のデータ処理と認識における特徴と問題点　/　3 ２つの確率概念
  　　/　4 確率の公理　/　5 加法定理　/　6 条件付確率　/　7 乗法定理　/　8 統計的独立
  　　/　9 ベイズの定理　/　10 原因の確率（事後確率）　/　11 結合確率の応用
  
  　第８章　確率分布― 一様分布，ベルヌーイ分布，二項分布，ポアソン分布，超幾何分布，正規分布
  　　1 確率変数と確率分布　/　2 期待値と分散に関する定理　/　3 一様分布
  　　/　4 ベルヌーイ分布と二項分布　/　5 ポアソン分布　/　6 超幾何分布　/　7 正規分布
  
  　第９章　統計的推論と標本分布
  　　1 母集団と標本　/　2 標本の抽出法　/　3 推定量と推定値　/　4 標本平均の分布
  　　/　5 中心極限定理　/　6 標本比率の分布　/　7 χ２分布　/　8 t分布　/　9 F分布
  
  　第10章　推定と標本数
  　　1 区間推定　/　2 平均値の区間推定　/　3 比率の区間推定　/　4 区間推定と標本数
  
  　第11章　統計的検定
  　　1 母集団と標本の関係　/　2 仮説検定　/　3 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定
  　　/　4 さまざまな検定　/　5 分散分析
  
  　第12章　回帰分析をしてみよう
  　　1 回帰直線とその意味　/　2 最小二乗法　/　3 単回帰分析　/　4 重回帰分析
  　　/　5 重回帰分析と統計的検定

• 内容紹介

  道具箱としての統計学を学ぼう。
  ビッグデータの時代の基本的な統計知識は、分布の形や分布の違いの有無についての連続的な判断が要求される。
  データの分類を出発点に、分布の中心（算術平均、中央値）や散らばり具合を見るためのさまざまな指標や、
  データ間の関係の強さをみる相関係数や関連係数、また回帰分析を学ぶ。
  また、確率論に基づく統計的推論についても，検定に重きを置き、演習形式で解説。
  できるだけ現実のデータを取り上げ、社会科学（経済，経営，教育，社会学等）のみならず自然科学
  （生物学，薬学，医学，保健学，理学療法学等）の統計的検定にも対応できるよう配慮した統計学入門書。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  藤江 昌嗣(フジエ マサツグ)
  明治大学経営学部教授。明治大学マネジメント・オブ・サスティナビリティ研究所所長。京都大学博士（経済学）。１９５４年釧路市生。帯広市を経て、１９６２年浦和市に転居。１９７８年３月京都大学経済学部卒業、日本鋼管株式会社、神戸大学大学院を経て、１９８４年４月岩手大学人文社会科学部専任講師。１９８７年４月東京農工大学農学部助教授。１９９２年４月明治大学経営学部助教授、１９９３年４月同大学教授。１９９４年３月京都大学博士（経済学）。２０００年～２００２年ポートランド州立大学客員教授。専攻：統計学・経済学・移転価格論・パフォーマンスメジャーメント論

• 著者について

  藤江　昌嗣 (フジエ　マサツグ)
  藤江　昌嗣（ふじえ　まさつぐ）浦和大学社会学部現代社会学科教授･学長/元明治大学経営学部公共経営学科教授/元明治大学マネジメント･オブ･サスティナビリティ研究所所長。
  

ビッグデータ時代の統計学入門―データサイエンスを支える統計の基本 の商品スペック