本書は、統計学の基礎から応用までを扱った内容で、基礎編ではR言語を用いた記述統計や統計的仮説検定について解説し、応用編ではベクトルや行列、データフレーム、外れ値の影響などを取り上げています。著者は、教育心理学を専門とする学者たちで、各自が教育機関での実績を持っています。

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

本書は、統計解析の基礎手法を幅広く解説した入門書であり、統計解析の全体像を把握することができます。目次には、データ整理、分布と期待値、検定・推定の考え方、分散分析、相関分析、回帰分析などが含まれています。

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

本書は、ビジネスにおけるベイズ統計学の基本をわかりやすく解説した入門書です。中学数学の知識がなくても理解できるように工夫されており、特にIT業界や統計に興味があるビジネスパーソンに最適です。内容は、ベイズ推定の使い方や確率論の基礎、確率分布などを含み、実用的な視点から未来を予測するための統計学を学べます。著者は帝京大学の教授、小島寛之氏です。

この書籍は、ベイズ統計の基本とその応用方法を、統計の基礎知識がない人にもわかりやすく解説しています。柔軟な事前確率を用いることで、あいまいな人間の経験則を取り入れ、実用的な情報を導き出すことができると説明されています。目次には、ベイズの定理や応用、MCMC法、階層ベイズ法などが含まれています。著者は涌井良幸で、数学教育と統計学の研究に取り組んでいます。

この書籍は、数理モデルを用いて現象を理解するための基本的な統計モデルの考え方を、章ごとに異なる例題を通じて解説しています。前半では一般化線形モデル（GLM）の基礎を紹介し、後半では階層ベイズモデル化の手法をRとWinBUGSを用いて具体的に説明します。著者は久保拓弥氏で、生態学のデータ解析に関する統計学的方法を研究しています。

この書籍は、マーケティング調査や金融リスク、株・為替のボラティリティ、選挙の出口調査など、さまざまな分野でのデータ分析の基礎を解説しています。内容は、標準偏差や検定、区間推定などの基本的な統計手法から、観測データを用いた母集団の推定方法まで幅広くカバーしています。著者は帝京大学の助教授で、数理経済学を専門とする小島寛之氏です。

本書は、近年注目されている統計モデリングについて解説しており、特にフリーソフトのStanを用いた実践的なアプローチを提供しています。Stanは高い記述力を持ち、階層モデルや状態空間モデルを簡単に記述できるため、データ解析に非常に有効です。著者は、ベイズ統計の理解を深めるための実践的な内容を重視し、StanとRを通じて統計モデリングの考え方を学ぶことができるとしています。目次には導入編、入門編、発展編があり、幅広いテーマを扱っています。著者は統計モデリングやデータサイエンスの専門家です。

本書は、回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰分析について解説しており、基礎知識から実践的な計算方法までをカバーしています。著者は高橋信氏で、統計学を基にした情報サービス業に従事しています。

本書は、多変量解析法の入門書であり、統計的方法を習得した人を対象に、簡単な例を用いて理論を2次行列で解説しています。主要な内容には、単回帰分析、重回帰分析、主成分分析、クラスター分析などが含まれています。著者は早稲田大学の教授で、統計学に関する多くの著作があります。

この入門書は、パターン認識について基礎からわかりやすく解説しており、特にRを用いた実行例が含まれているため、実際の応用にも役立ちます。内容は識別規則や学習法、ベイズの識別規則、k最近傍法、サポートベクトルマシンなど多岐にわたり、最後には識別器の性能強化についても触れています。著者は筑波大学の名誉教授、平井有三氏です。

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)

この書籍は、データサイエンティストに必要な時系列データ分析について詳しく解説しています。フリーソフトウェアRを使用し、視覚的かつ対話的にデータ分析を行う方法を紹介しています。内容は、時系列データの基本から観察・要約、自己回帰モデルの理解、ARCH/GARCHモデルの応用、投資への実践的な応用まで多岐にわたります。著者は一橋大学の准教授と株式会社QUICKのソリューションマネージャーです。

この書籍は、時系列分析の基礎から応用までを詳しく解説しています。内容は、時系列分析の基礎概念、ARMA過程、予測手法、VARモデル、単位根過程、見せかけの回帰と共和分、GARCHモデル、状態変化を伴うモデルに分かれています。著者の沖本竜義は、経済学と統計学の専門家であり、実データへの応用に必要な知識を提供しています。

この文章は、異常検知に関する書籍の目次と著者情報を紹介しています。目次では、異常検知の基本から正規分布や非正規データ、性能評価、次元削減、入力・出力データ、時系列データに関する異常検知までの各トピックが列挙されています。著者の井手剛は、機械工学と物理学の学位を持ち、IBMでの研究経験があります。

本書は、欠測データの解析における多重代入法の実用的な手法を解説しています。従来の書籍では理論中心でしたが、本書では具体的な応用事例や手順を示し、社会科学の分析手法（t検定、重回帰分析、ロジスティック回帰分析など）における欠測データ処理を詳述しています。Rコードと実データを用いて、読者が実際に手順を再現しながら学ぶことができるようになっています。著者は、統計科学や不完全データ処理法の専門家です。

本書は、難解なダクチメソッドを統計的手法の入門者向けにわかりやすく解説した入門書です。技術者や工学系の学生に向けて、具体的な事例を用いながら手法の活用ポイントを明示し、入門者がつまずきやすい点を図を使って丁寧に説明しています。目次には、システムと安定性、パラメータ設計、損失関数など多岐にわたるテーマが含まれています。著者は立林和夫で、富士ゼロックスに勤務し、大学で非常勤講師を務めています。

この文章は、永田靖著の書籍の目次と著者情報を紹介しています。書籍は3部構成で、基礎と1変数関数の微積分、線形代数、多変数関数の微積分について解説しています。著者は1957年生まれで、早稲田大学で教授を務めています。

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。

「データサイエンティスト養成読本」の改訂版で、データサイエンティストに必要なスキルセットを最新の内容で解説しています。ソフトウェアや分析ツールの進化に対し、基本的なスキルは変わらないことを強調。内容はデータ分析のプロセスやビジネス成果を意識した分析方法、実践的なデータ分析入門、マーケティング分析の手法、基礎知識の習得など多岐にわたります。著者は里 洋平、和田 計也、早川 敦士など。

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

本書『ビッグデータの正体』は、ビッグデータが私たちの生活や仕事、意識に与える影響を探る内容で、企業がどのように新たな価値を創造し、人々が物事の認知をどう変えるべきかを示しています。具体的には、グーグルやアマゾンのデータ活用法、電子書籍の進化、映画産業の予測能力などを例に挙げ、ビッグデータがもたらす変化を論じています。また、データの量が質を凌駕する時代や、因果関係から相関関係へのシフトについても触れています。著者はビッグデータの専門家であり、この分野の重要性を強調しています。

著者松尾豊は、日本の人工知能研究の第一人者として、最新技術「ディープラーニング」の進展とその影響を探求し、知能や人間の本質について問い直します。本書では、人工知能の歴史やブームを振り返りながら、技術の進化が人類にもたらす可能性と危機について論じています。

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実装を通じて理解を深めます。また、ハイパーパラメータの設定やBatch Normalization、Dropout、Adamなどの最新技術、さらには自動運転や画像生成などの応用例についても触れています。著者は斎藤康毅氏で、コンピュータビジョンや機械学習の研究開発に従事しています。

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。

この書籍は、統計学の基本を体系的に学べる内容で、初心者から統計学全般を理解したい人に適しています。公式の背後にある分析の考え方を重視し、例題や演習問題を通じて知識を深めることができます。第2版では、確率や仮説検定の内容が強化され、多変量解析やベイズ統計学の理論も追加されています。著者は千葉大学の教授で、農業経営や消費者行動分析の専門家です。

「統計検定準1級試験対応公式テキスト」は、統計学と機械学習の幅広いトピックをカバーし、実践的な例題を通じて学べる内容です。頻出項目に重点を置き、各トピックについて解説と例題が提供されています。統計的手法の辞典としても活用できる一冊です。目次には、確率、分布、統計的推定、検定法、回帰分析、多変量解析、時系列解析など、幅広いテーマが含まれています。

この書籍は、数理統計学の基礎概念と理論を数学的かつ言葉で丁寧に解説した新装改訂版です。新たに40題の練習問題が追加され、解答例はサポートサイトで提供されます。統計検定®1級試験の学習にも適しており、幅広い話題を統一的な視点で理解できる内容となっています。著者は竹村彰通で、経済学やデータサイエンスの専門家です。

本書は、多変量解析手法の理論と実践をバランスよく学べる内容で、特に統計に不安のある大学生や実務者向けに設計されています。多様なデータ解析手法を具体的な実務に応用できるように、基礎から応用までの章立てがあり、量的変数、質的変数の予測、個体と変数の分類などを扱っています。著者は心理統計学や教育測定学の専門家で、実践的なデータ解析力の育成に寄与することを目的としています。