実践 食農データサイエンス－Rを活用した解析プログラムの基礎から適用事例まで [単行本]

実践 食農データサイエンス－Rを活用した解析プログラムの基礎から適用事例まで の 商品概要

• 目次

  I　プログラミング基礎編
  　第1章　食農データサイエンスとR
  　　1　なぜRなのか
  　　2　本書の構成
  　第2章　Rプログラミング基礎
  　　1　はじめに：事前準備
  　　2　プログラミング基礎
  　　3　日本語を含むデータのファイルからの読み込み
  　　4　箱ひげ図
  　　5　cvsファイルからの入力
  　　6　ベクトルの特徴
  　　7　rep()，seq()，unique()，length()，order()，sort()
  　　8　集合に関わる演算子
  　　9　リストの特徴
  　　10　行列
  　　11　関数を定義する
  　　12　apply系関数
  　　13　apply()関数
  　　14　tapply()関数
  　　15　lappy()関数とsapply（）関数
  　　16　mapply()関数
  　　17　ヒストグラム
  　　18　散布図
  　第3章　連続分布による統計学
  　　1　はじめに
  　　2　推測統計学とは
  　　3　平均値と不偏分散（標準偏差）
  　　4　正規分布
  　　5　t分布
  　　6　χ2分布
  　　7　F分布
  　第4章　離散分布による統計学
  　　1　はじめに
  　　2　数学的準備
  　　3　二項分布，二項検定
  　　4　二項分布，二項検定（サイコロで復習）
  　　5　二項分布，二項検定の活用例：符号検定（n≤25）
  　　6　符号検定（n>25）
  　　7　超幾何分布
  　　8　独立性の検定
  　　9　ポアソン分布
  　　10　Wilcoxon符号付き順位和検定：対応がある2群の検定
  　　11　Wilcoxon順位和検定：対応がない2群の検定
  　　12　統計検定のまとめ
  Ⅱ　実践編
  　第5章　食品分析の統計学
  　　1　はじめに
  　　2　室内精度の推定
  　　3　内部精度管理（内部品質管理）
  　　4　モンテカルロシミュレーションによる不確かさの推定
  　第6章　コーヒーのデータサイエンス：主成分分析、最適クラスター数、多重性検定
  　　1　はじめに
  　　2　教師なし学習（unsupevised Learning）
  　　3　主成分分析法
  　　4　散布図の作成法：plot()，points()，text()
  　　5　クラスター分析（階層法，凝集法）
  　　6　多重検定
  　　7　無香料と香料コーヒーの違いを考察する
  　　8　最適クラスターの推定：k平均法とギャップ統計量の活用
  　　9　総合的考察
  　第7章　棒茶のデータサイエンス：機械学習を中心に
  　　1　はじめに
  　　2　棒茶データ
  　　3　特徴抽出
  　　4　PCA
  　　5　教師あり学習（分類問題）
  　　6　caretパッケージ
  　　7　線形判別分析法（Linear Discriminant Analysis）
  　　8　k最近隣法（kNN法）
  　　9　決定木（Decision Tree）
  　　10　アンサンブル学習：バギング，ランダムフォーレスト，ブースティング
  　　11　総合的考察
  　第8章　おわりに
  　　1　分析結果を生産するラボに求められる管理と統計処理
  　　2　食品の安全を守るための行政データの活用
  　　3　若い世代のデータサイエンティストへの期待
  　　4　地方固有の希少食材からその魅力を発掘するデータサイエンス

• 出版社からのコメント

  食品・農水分野の新知見や経済的価値創出が期待される食農データサイエンス、統計解析用ソフトウェアRを用いて基礎から学べる実践書

• 内容紹介

  ◆作物や加工食品の解析など食品・農水産物分野の新たな知見と経済的価値の創出を可能にする「食農データサイエンス」！
  ◆統計解析用ソフトウェアRを用いて、食と農に関わるデータサイエンスを基礎から体系的に学ぶ実践書！
  ◆本文対応のRプログラム付き（電子付録：エヌ・ティー・エス公式サイト「デジふろ」からダウンロード可能）
  
  近年、多様な分野でデータサイエンスの導入が進んでいるが、食品や農水産物分野の研究においても、様々に行われている理化学・生化学的分析などの結果にデータサイエンス手法を適用することで、新たな有益的知見や経済的価値を生み出す可能性が期待されている。
  食農に関わるデータとしては、具体的には食品や農産物の分析測定データ、呈味官能データ、化学構造情報などがあり、これらに統計解析、機械学習、回帰モデル作成、化学構造による物性推算、食品品質管理法などを適用することにより、様々なマイニングが可能になる。
  本書は、実データに基づく実践的なデータサイエンスについて、Rプログラムを通して基礎から応用までを学習するための書として構成されている。
  作物の解析、加工食品の解析など、食と農に関わるデータサイエンスによる知識発見を目指し、データ解析プログラムを提供する実践書。
  
  【主な目次】
  I　プログラミング基礎編
  　第1章　食農データサイエンスとR
  　第2章　Rプログラミング基礎
  　第3章　連続分布による統計学
  　第4章　離散分布による統計学
  Ⅱ　実践編
  　第5章　食品分析の統計学
  　第6章　コーヒーのデータサイエンス：主成分分析、最適クラスター数、多重性検定
  　第7章　棒茶のデータサイエンス：機械学習を中心に
  　第8章　おわりに

• 著者について

  金谷 重彦 (カナヤ シゲヒコ)
  【編著】
  金谷 重彦（奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 教授）
  
  平原 嘉親 (ヒラハラ ヨシチカ)
  平原 嘉親（摂南大学 農学部 准教授）
  
  鈴木 宏子 (スズキ ヒロコ)
  鈴木 宏子（一般財団法人日本食品分析センター 理事）
  
  三宅 大輔 (ミヤケ ダイスケ)
  三宅 大輔（一般財団法人日本食品分析センター 経営企画室 部長）
  
  芹野 武 (セリノ タケシ)
  芹野 武（アジレント・テクノロジー株式会社 化学分析グループ）
  
  笹木 哲也 (ササキ テツヤ)
  笹木 哲也（石川県工業試験場 化学食品部 専門研究員）
  
  辻井 良政 (ツジイ ヨシマサ)
  辻井 良政（東京農業大学 応用生物科学部 教授）

実践 食農データサイエンス－Rを活用した解析プログラムの基礎から適用事例まで の商品スペック