10日間で基礎理論とEZRを完全マスター!

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

分割表・回帰分析・ロジスティック回帰

Stataを使い，社会調査データを分析する手法を一から手ほどき。Stataのver.13に対応する。デモデータを使い，データの読み書きや関数のような，ごく初歩的な操作から始めて，高度な分析までを１冊で網羅できるように内容を構成・編集。社会調査データの分析に必要なコマンドとオプションを重点的に解説。 改訂版に向けての前書き はじめに 第1部　Stataの基本 第1章　Stataの起動から分析開始まで 　1節　Stataの起動 　2節　作業フォルダの設定 　3節　Stataで扱えるデータ 　4節　csv形式とは 　5節　Stataでcsv形式のデータを読み込む 　6節　dta形式で保存する，読み込む 　7節　データを消去する 　8節　データを確認するために 　9節　Data Editorでデータを作成する 第2章　データ処理の基礎 　1節　関数の構造 　2節　データ処理コマンド 　3節　条件式 第3章　調査で使う処理の定型：データのチェックから変数の加工まで 　1節　異常データのidを探す 　2節　単純集計表を作る：無回答と非該当を外して処理をする 　3節　まとめて欠損値処理：配列の利用 　4節　調査で行なう変数の加工 　5節　doファイル 第2部　仮説検証に向けての連関性の検討 第4章　変数の相関，連関の検討 　1節　クロス表 　2節　散布図を作る 　3節　相関係数 第5章　重回帰分析 　1節　重回帰分析 　2節　ダミー変数の利用と交互作用の検討 3節　予測値と調整平均 第6章　さまざまな回帰分析 1節　ロジスティック回帰分析／プロビット分析 2節　多項ロジット回帰分析／多項プロビット分析 3節　順序ロジット回帰分析／順序プロビット分析 4節　分位点回帰分析 5節　fractional polynomial 第7章　マルチレベル分析 1節　マルチレベル分析とは 2節　事例とステップで見るマルチレベル分析 3節　適合度とモデル構築 第8章　平均値の比較 1節　独立した2つのグループの平均値比較 2節　独立した3群以上の平均値比較 3節　同じ回答者の中での平均値の差の検定 4節　二元配置分散分析 第9章　合成尺度の作成（尺度構成） 1節　単純加算で合成尺度を作る 2節　主成分分析 3節　因子分析 第10章　クラスター分析 1節　クラスター分析とは 2節　階層的クラスター分析 3節　非階層的クラスター分析 第11章　ウェイトの利用 1節　サンプリングの理論について 2節　調査の非標本誤差に対処するためのウェイトの考え方 3節　調査の抽出確率の違いに対処するためのウェイトの考え方 4節　ウェイト作成の実際 5節　ウェイトを用いた分析例 6節　まとめ 引用・参考文献 読書案内 Stataによる社会調査データの分析　サンプル質問紙 索引 コラム1　データが大きすぎたら コラム2　なぜ，中心化・標準化すると多重共線性が消えるのか コラム3　どんな変数を「量的」と考えてよいか？

本書では、統計学が最強の学問である理由を最新の事例と研究結果を通じて探求します。ビッグデータの時代において、その重要性と力を理解することが求められています。目次には、統計学の基礎から応用、さらには統計家たちの競争まで幅広いテーマが含まれています。著者の西内啓は、東京大学医学部卒で、データを用いた社会革新に取り組んでいます。

重回帰分析から操作変数法などの応用手法まで，できるだけ直観的な説明を重視して紹介し，ウェブに例題／演習問題のデータも用意。 初心者でも読み進めることができるように，確率・統計の基本から丁寧に解説し，まずは回帰分析を徹底的にマスターします。また，操作変数法，パネル・データ分析などのの応用手法も，できるだけ直観的な説明を重視し紹介しています。 第１章　なぜ計量経済学が必要なのか 　第１部　確率と統計のおさらい 第２章　データの扱い方─数字に隠された意味を読み取る 第３章　計量経済学のための確率論─不確かなことについて語る 第４章　統計学による推論─観察されたデータの背後にあるメカニズムを探る 　第２部　計量経済学の基本 第５章　単回帰分析─２つの事柄の関係をシンプルなモデルに当てはめる 第６章　重回帰分析の基本─外的条件を制御して本質に迫る 第７章　重回帰分析の応用─本質に迫るためのいくつかのコツ 　第３部　政策評価のための発展的方法 第８章　操作変数法─政策変数を間接的に動かして本質に迫る 第９章　パネル・データ分析─繰り返し観察することでわかること 第10章　マッチング法─似た人を探して比較する 第11章　回帰不連続デザイン─「事件」の前後を比較する

多機能でありながら無料で使える統計解析ソフト「Ｒ」。その利便性からもＲによるデータ処理がますます広がっている。一方，統計学の入門的知識があっても，このソフトに敷居の高さを感じる人は少なくない。はじめてＲに触れる初学者対象に，Ｒを使っての統計解析の最初の一歩を踏み出すための説明をコンパクトにまとめた。 はじめに 1章　Rのインストール 2章　R Consoleにおける簡単な計算と統計解析 　2-1　2章で学ぶこと 　2-2　簡単な計算 　2-3　簡単な統計解析 　2-4　データの型 　2-5　Rで困ったとき 　2-6　2章で学んだこと 3章　データファイルの読み込み・Rエディタの利用 　3-1　3章で学ぶこと 　3-2　データファイルの作成 　3-3　データファイルの読み込み 　3-4　Rエディタの利用 　3-5　3章で学んだこと 4章　記述統計 　4-1　4章で学ぶこと 　4-2　データファイルの作成 　4-3　データの図表化 　　 4-3-1　ヒストグラム 　　 4-3-2　散布図 　　 4-3-3　度数分布表・棒グラフ・クロス集計表 　4-4　基本統計量の算出 　　 4-4-1　基本統計量の算出 　　 4-4-2　属性別算出 　4-5　相関係数の算出 　　 4-5-1　共分散 　　 4-5-2　相関係数 　　 4-5-3　属性別算出 　4-6　欠損値のあるデータの処理 　　 4-6-1　欠損値のあるデータの作成 　　 4-6-2　欠損値のあるデータからの平均値の算出 　　 4-6-3　欠損値のあるデータからの相関係数の算出 　4-7　4章で学んだこと 5章　相関係数の検定・t検定・カイ2乗検定 　5-1　5章で学ぶこと 　5-2　相関係数の検定 　5-3　対応のない場合のt検定 　5-4　対応のある場合のt検定 　5-5　カイ2乗検定 　5-6　5章で学んだこと 6章　分散分析 　6-1　6章で学ぶこと 　6-2　1要因分散分析（対応なし） 　6-3　1要因分散分析（対応あり） 　6-4　1要因分散分析（対応あり）～データの並べ替えを伴う場合 　6-5　2要因分散分析（2要因とも対応なし） 　6-6　2要因分散分析（2要因とも対応あり） 　6-7　2要因分散分析（2要因とも対応あり）～データの並べ替えを伴う場合 　6-8　2要因分散分析（混合計画） 　6-9　2要因分散分析（混合計画）～データの並べ替えを伴う場合 　6-10　アンバランスデザインの分散分析 　6-11　6章で学んだこと 引用文献 索引（事項／関数） おわりに

データを利益に変える知恵とデザイン

初歩から段階を踏み解説。難しい箇所には印を付し、目的に合わせた学習ができる。新たにデータ・サイエンスとの関連の章を新設。 長年好評を博してきた，信頼の厚い定番テキスト。初歩から段階を踏んで解説。やや難しい箇所には印を付し，目的に合わせた学習ができる。練習問題も充実している。近年の動向に合わせて，新たにデータ・サイエンスとの関連を説明する章を設けた最新版。 序　章　不確かさの時代に向き合う基本統計学 第１章　平均値と分散 第２章　度数分布 第３章　回帰と相関の分析 第４章　確　率 第５章　確率変数と確率分布 第６章　主な確率分布 第７章　標本分布 第８章　推　定 第９章　検　定 第10章　回帰の推測統計理論 終　章　統計学の歴史，因果関係分析，データ・サイエンス

個人の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で業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の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で業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ