本書は、本講座の第1巻であり、開発・設計段階における品質工学として、設計定数、工程定数の中心値を決める方法であるパラメータ設計と設計定数の中心値の前後に与える許容差の設計を能率よく実施する方法を解説したものである。生産性向上に関係する設計作業の合理化を目的としている。 第1章 品質と生産性 第2章 損失関数と許容差設計 第3章 許容差の決め方 第4章 望小特性のパラメータ設計 第5章 望大特性のパラメータ設計 第6章 望目特性のパラメータ設計 理論式のある場合 第7章 実験による望目特性の設計 第8章 計数分類値のパラメータ設計 第9章 動特性の分類とSN比 第10章 動特性のパラメータ設計 第11章 受動的機能のパラメータ設計 第12章 オン・オフシステムのパラメータ設計 第13章 ディジタルシステムの品質設計 第14章 ベクトル量のSN比 第15章 2乗和の分解 第16章 SN比とその役割 第17章 直交表とその役割

文科と理科両方の学生のために，統計的なものの考え方の基礎をやさしく解説するとともに，統計学の体系的な知識を与えるように，編集・執筆された．豊富な実際例を用いつつ，図表を多くとり入れ，視覚的にもわかりやすく親しみながら学べるよう配慮した． 第1章 統計学の基礎（中井検裕，縄田和満，松原 望） 第2章 1次元のデータ（中井検裕） 第3章 2次元のデータ（中井研裕，松原 望） 第4章 確率（縄田和満，松原 望） 第5章 確率変数（松原 望） 第6章 確率分布（松原 望） 第7章 多次元の確率分布（松原 望） 第8章 大数の法則と中心極限定理（中井検裕） 第9章 標本分布（縄田和満） 第10章 正規分布からの標本（縄田和満） 第11章 推定（縄田和満） 第12章 仮説検定（縄田和満，松原 望） 第13章 回帰分析（縄田和満） 統計数値表 練習問題の解答

StanとRでベイズ統計モデリング

1 分布の確率と正規性の吟味(分布の確率 正規性の吟味) 2 計量値の検定と推定(母平均の検定と推定 母分散の検定と推定 母分散の比の検定と推定 母平均の差の検定と推定 データに対応がある場合の母平均の差の検定と推定 3つ以上の母分散の一様性の検定) 3 計数値の検定と推定(母不良率の検定と推定 母欠点数の検定と推定 母不良率の差の検定と推定 母欠点数の差の検定と推定 分割表による検定) 4 相関分析(母相関係数に関する検定と推定 母回帰式の推定)

本書は最適化手法についての入門書であり、経営学やオペレーションズリサーチだけでなく、統計的最適化や機械学習の話題も扱っています。計算機技術の進歩により、複雑な最適化問題が解決可能になった背景を踏まえ、各手法の原理や数学的背景を詳しく解説しています。内容は例題を多く用いて分かりやすく、関連する話題や注意点も随所に挿入されています。目次には数学的準備、関数の極値、最適化手法、最小二乗法、統計的最適化、線形・非線形計画法、動的計画法が含まれています。著者は岡山大学の金谷健一教授です。

不確実性を扱う基礎数理と不確実性下での意思決定 統計思考と合理的討論 事実の認定を支える証拠と公的な判断 法と統計学 裁判における科学的な証拠/統計学の知見の評価と利用

データを利益に変える知恵とデザイン

この書籍は、ディープラーニングをゼロから実装することで学ぶ入門書です。Python 3を用いて、基礎から誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなどの技術を理解し、実践的なテクニックや最近のトレンドも紹介します。また、ディープラーニングの優位性や深層化の理由についても考察しています。著者はコンピュータビジョンや機械学習の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。

この書籍は、地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングを活用して業績を向上させるストーリーを通じて、デジタルマーケティングの基礎を学ぶ内容です。デジタル化を成功させるための条件や、重要な要素（MEO・SEO、データ分析、ECサイト構築、SNS活用など）が解説されています。著者は上野佑馬で、データ分析やデジタルマーケティングの専門家です。