Rで学ぶ確率統計学 実データ分析編 [単行本]

Rで学ぶ確率統計学 実データ分析編 [単行本] の 商品概要

• 目次

  1章　R入門
  Rのダウンロード／Rの起動と終了／Rの拡張パッケージ／Rを電卓的に使う／データの種類と可視化の基礎／一変量データの扱い方／階級数の決め方／Rのグラフ書き出し／分位点と箱ひげ図／モード（最頻値）／欠損値の扱いなど／章末問題
  
  2章　多変量データの記述
  散布図／相関係数／ピアソンの積率相関係数の大きさの解釈／順位相関係数／多変量における欠損値の扱い／相関関係は因果関係ではない／切断効果／外れ値の影響／三変量以上のデータの可視化／章末問題
  
  3章　確率分布図鑑
  事象／確率と確率変数／確率変数の期待値と分散／二項分布／ポアソン分布／幾何分布／負の二項分布／正規分布／対数正規分布／指数分布／ワイブル分布／章末問題
  
  4章　大数の法則と中心極限定理
  サイコロを1000回振る／チェビシェフの不等式／独立な確率変数と大数の法則／モンテカルロ法／大数の法則の暗号解読への応用（頻度解析）／チェビシェフの不等式の精度／中心極限定理／期待値・分散が存在しない場合／章末問題
  
  5章　点推定
  点推定とは／最尤推定法／不偏推定量／章末問題
  
  6章　区間推定と統計的仮説検定
  大標本における区間推定／小標本に対するt 分布の応用／正規分布とt 分布のずれ／区間推定と母平均のt検定／検定の帰結／両側検定・片側検定／対標本の平均値の比較／対応のない2 標本の母平均の差の検定／効果量について／章末問題
  
  7章　分割表の検定(1)
  統計で用いられるデータの種類／適合度検定／適合度検定をやってみる／カイ二乗統計量／尤度比検定／カイ二乗検定の数学的仕組み／章末問題
  
  8章　分割表の検定(2)
  分割表の独立性の検定／2×2分割表／母比率の差の検定／フィッシャーの正確検定／独立性の検定が役に立つ場合／残差分析／章末問題
  
  9章　単回帰分析
  散布図を近似する直線を求める／Rにおける決定係数／説明変数と被説明変数のとり方で回帰直線が変わること／外れ値の影響／章末問題
  
  10章　赤池情報量基準(AIC)によるモデル選択
  cars再考／赤池情報量基準(AIC)／AIC について／AIC の導出の考え方／KL 情報量の性質についての補足／章末問題
  
  11章　重回帰分析(1)
  ワインの価格を予想する／重回帰分析の原理／分析例／Excelファイルのデータを読み込む／章末問題
  
  12章　重回帰分析(2)
  多重共線性とは何か／多重共線性の数学的仕組み／多重共線性のシミュレーション例／正しく推定できる場合／交互作用／ダミー変数／章末問題
  
  13章　一般化線形モデルの基礎
  一般化線形モデルの定義／二項選択モデルの考え方／ロジスティックモデルとプロビットモデル／ロジスティックおよびプロビット回帰分析の例／より複雑なモデルへの適用／章末問題
  
  14 章　計数データへの一般化線形モデルの適用
  ポアソンモデル／ポアソンモデルの適用例／負の二項分布モデル／章末問題
  
  15章　問題解答

• 内容紹介

  好評既刊「一変量統計編」「多変量統計編」を再編集．数学的説明を大幅に簡略化し，Rの操作，可視化の記述を拡充した．
  【目次】
  1章　R入門
  Rのダウンロード／Rの起動と終了／Rの拡張パッケージ／Rを電卓的に使う／データの種類と可視化の基礎／一変量データの扱い方／階級数の決め方／Rのグラフ書き出し／分位点と箱ひげ図／モード（最頻値）／欠損値の扱いなど
  2章　多変量データの記述
  散布図／相関係数／ピアソンの積率相関係数の大きさの解釈／順位相関係数／多変量における欠損値の扱い／相関関係は因果関係ではない／切断効果／外れ値の影響／三変量以上のデータの可視化
  3章　確率分布図鑑
  事象／確率と確率変数／確率変数の期待値と分散／二項分布／ポアソン分布／幾何分布／負の二項分布／正規分布／対数正規分布／指数分布／ワイブル分布
  4章　大数の法則と中心極限定理
  サイコロを1000回振る／チェビシェフの不等式／独立な確率変数と大数の法則／モンテカルロ法／大数の法則の暗号解読への応用（頻度解析）／チェビシェフの不等式の精度／中心極限定理／期待値・分散が存在しない場合
  5章　点推定
  点推定とは／最尤推定法／不偏推定量
  6章　区間推定と統計的仮説検定
  大標本における区間推定／小標本に対するt 分布の応用／正規分布とt 分布のずれ／区間推定と母平均のt検定／検定の帰結／両側検定・片側検定／対標本の平均値の比較／対応のない2 標本の母平均の差の検定／効果量について
  7章　分割表の検定(1)
  統計で用いられるデータの種類／適合度検定／適合度検定をやってみる／カイ二乗統計量／尤度比検定／カイ二乗検定の数学的仕組み
  8章　分割表の検定(2)
  分割表の独立性の検定／2×2分割表／母比率の差の検定／フィッシャーの正確検定／独立性の検定が役に立つ場合／残差分析
  9章　単回帰分析
  散布図を近似する直線を求める／Rにおける決定係数／説明変数と被説明変数のとり方で回帰直線が変わること／外れ値の影響
  10章　赤池情報量基準(AIC)によるモデル選択
  cars再考／赤池情報量基準(AIC)／AIC について／AIC の導出の考え方／KL 情報量の性質についての補足
  11章　重回帰分析(1)
  ワインの価格を予想する／重回帰分析の原理／分析例／Excelファイルのデータを読み込む
  12章　重回帰分析(2)
  多重共線性とは何か／多重共線性の数学的仕組み／多重共線性のシミュレーション例／正しく推定できる場合／交互作用／ダミー変数
  13章　一般化線形モデルの基礎
  一般化線形モデルの定義／二項選択モデルの考え方／ロジスティックモデルとプロビットモデル／ロジスティックおよびプロビット回帰分析の例／より複雑なモデルへの適用
  14 章　計数データへの一般化線形モデルの適用
  ポアソンモデル／ポアソンモデルの適用例／負の二項分布モデル
  15章　問題解答

• 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）

  神永 正博(カミナガ マサヒロ)
  １９６７年東京に生まれる。２０１１年東北学院大学工学部教授。博士（理学）（大阪大学）
  
  木下 勉(キノシタ ツトム)
  １９７０年新潟に生まれる。２０１７年東北学院大学工学部准教授。博士（工学）（岩手大学）

• 著者について

  神永正博 (カミナガ　マサヒロ)
  神永正博（かみなが まさひろ）
  1967年 東京に生まれる1991年 東京理科大学理学部数学科卒業1994年 京都大学大学院理学研究科数学専攻博士課程中退1994年 東京電機大学理工学部助手1998年 （株）日立製作所入社 中央研究所勤務2004年 東北学院大学工学部専任講師2005年 同助教授2007年 同准教授（名称変更により）2011年 東北学院大学工学部教授現在に至る博士（理学）（大阪大学）
  
  木下　勉 (キノシタ　ツトム)
  木下 勉（きのした つとむ）
  1970年 新潟に生まれる1993年 東京理科大学理学部数学科卒業1993年 トヨタ自動車（株）入社1998年 ニフティ（株）入社2001年 ラティス・テクノロジー（株）入社2013年 岩手大学工学研究科博士後期課程電子情報工学専攻修了2015年 福井工業大学環境情報学部准教授2017年 東北学院大学工学部准教授現在に至る博士（工学）（岩手大学）

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