細胞生物学

この書籍は、生命の本質について分子生物学がどのように答えているかを探求し、歴史的な科学者たちの思考を紹介しながら、現代の生命観を明らかにします。著者の福岡伸一は、分子生物学の成果を平易に解説し、読者の視点を変える内容を提供しています。多くの著名人から高く評価され、サントリー学芸賞や新書大賞を受賞しています。

この教科書は、生命科学と分子生物学の分野で広く使用されているもので、ストーリー性のある解説と美しい図版を通じて複雑な生命現象を学ぶことができる。改訂版では新しい知見や情報が追加され、より深い知識が得られるようになっている。目次には細胞の基本単位、DNA、タンパク質、遺伝子発現の調節など、生命のさまざまな側面が含まれている。著者は著名な研究者たちで構成されている。

細胞生物学・分子生物学

キホンのキ

植物解剖学・生理学

キホンのホン

本書は、独学の達人である読書猿が執筆した「勉強法の百科事典」で、ギリシア哲学から最新の論文までの知識を55の技法にまとめています。読書法や挫折克服法、時間の作り方など、独学を成功させるための具体的なアドバイスが提供されており、「自分を変えたい」と願うすべての人に向けた内容です。著者は、ブログを通じて知識を共有し続けています。

動物解剖学・生理学

本書は、研究者のためのコミュニケーション指南書であり、理系人間の特性や自己管理、交渉術、チームリーダーシップ、上司との関係構築、同僚との協力、学術生活の困難、学術から企業への移行、科学技術の未来に焦点を当てています。

ノンフィクション書評サイト「HONZ」が10周年を迎え、サイエンスや医学、歴史など多様なジャンルから厳選した100冊の書籍をレビューと共に紹介しています。著者は成毛眞氏で、元日本マイクロソフト社長です。

この教科書は、大学や専門学校で生物学を初めて学ぶ学生向けに設計されており、免疫、神経、発生に焦点を当てて内容が改訂されています。章末問題や実践的な演習を通じて理解を深めることができる構成です。内容は生物学の基本から始まり、細胞の構造、機能、エネルギー代謝、タンパク質の役割、多細胞生物の発生、免疫システム、老化、進化と多様性に至るまで幅広くカバーしています。

遺伝学・生物進化・系統学

行動学・生態学

生化学 : 人体の構造と機能及び疾病の成り立ち

生命とは、絶え間ない流れの中にある動的なものである。読んだら世界がちがってみえる。哲学する分子生物学者が問う「命の不思議」。今まで体験したことのないサイエンス・ストーリー。 プロローグ 生命現象とは何か 第1章 脳にかけられた「バイアス」-人はなぜ「錯誤」するか 第2章 汝とは「汝の食べた物」である-「消化」とは情報の解体 第3章 ダイエットの科学-分子生物学が示す「太らない食べ方」 第4章 その食品を食べますか?-部分しか見ない者たちの危険 第5章 生命は時計仕掛けか?-ES細胞の不思議 第6章 ヒトと病原体の戦い-イタチごっこは終わらない 第7章 ミトコンドリア・ミステリー-母系だけで継承されるエネルギー産出の源 第8章 生命は分子の「淀み」-シェーンハイマーは何を示唆したか

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。

生物学を学ぶ学生にとって必須の生物実験を解説したテキストの改訂版．遺伝子増幅から電気泳動，顕微鏡観察，細胞分裂から植物の生殖，動物の初期発生，ザリガニやカエルの解剖，骨格筋の力学的性質など，17実験を詳細に解説する．付録には材料の入手方法や試薬の調整法なども詳述． まえがき 実験をはじめる前に 第I編　生体物質 実験1　DNAと形質発現――大腸菌の生育とPCR法による遺伝子の増幅 実験2　電気泳動による光合成関連タンパク質の分離 第II編　細胞の動的構造と機能 実験3　顕微鏡の操作と細胞の観察 実験4　体細胞分裂と減数分裂の観察 実験5　単細胞生物の構造と細胞小器官の機能――ゾウリムシの観察 実験6　繊毛運動と生体エネルギー――ゾウリムシの細胞モデル 第III編　植物組織の構造と機能 実験7　植物の多様性と生殖（I）――クラミドモナスの接合 実験8　植物の多様性と生殖（II）――シダ植物の世代交代 実験9　植物の多様性と生殖（III）――テッポウユリの花粉管伸長 実験10　被子植物の維管束構造 第IV編　動物組織の構造と機能 実験11　動物の受精と初期発生（I）――ウニ 実験12　動物の受精と初期発生（II）――アフリカツメガエル 実験13　動物の諸器官の構造と機能（I）――フサカ幼虫の観察 実験14　動物の諸器官の構造と機能（II）――ザリガニの解剖 実験15　動物の諸器官の構造と機能（III）――ウシガエルの解剖（内臓） 実験16　動物の諸器官の構造と機能（IV）――ウシガエルの解剖（脳・神経） 第V編　生体の運動 実験17　骨格筋の力学的性質 付録1　生命科学実験の基礎技術 付録2　誤差と測定 付録3　実験材料の入手および調製

生化学・分子生物学

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。

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

改訂版ではめざましく進歩するバイオテクノロジーを随所に記載し、呼吸と光合成、免疫、神経、生物多様性、進化のしくみ等を充実。 改訂版では、次世代シーケンサーや、再生医療で活躍する間葉系幹細胞など、めざましく進歩するバイオテクノロジーを随所に記載した。また、呼吸と光合成、免疫、神経の興奮伝達、生物多様性、進化のしくみの内容を充実させた。 　本書は2017年の初版刊行以来、幸いにも多くの大学などで教科書として採用されてきた。　2023年の改訂版では、次世代シーケンサーや、再生医療で活躍する間葉系幹細胞など、めざましく進歩するバイオテクノロジーを随所に記載した。また、呼吸と光合成、免疫、神経の興奮伝達、生物多様性、進化のしくみの内容を充実させた。　本書の内容をより深く理解できるように、著者による講義動画をYouTubeで公開した。　本書で学んだ生物学の基本概念を、健康で平和で豊かで持続的な人間社会を築くために役立てていただきたいと願っている。 1．生体を構成する物質 2．タンパク質の立体構造と機能 3．細胞の構造 4．酵素 5．代謝 6．さまざまな生命活動にかかわるタンパク質 7．細胞分裂と細胞周期 8．遺伝子 9．遺伝子操作 10．生殖 11．発生 12．恒常性 13．環境応答 14．生命を支える地球環境 15．生物の系統分類と進化

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。

著者アシュリー・ウォードは、シドニー大学の動物行動学教授で、世界中の動物たちの生態と社会性をユーモアを交えて探求します。彼は、動物たちが持つ驚くべき行動を紹介し、人間との類似性を浮き彫りにしながら、固定観念を打破する知的発見を提供します。内容は、ネズミの助け合いやゾウの悲しみ、自爆するシロアリなど多岐にわたり、読者の世界観を変える一冊です。

本書は、生物学者・五箇公一による生物学の入門書で、コロナ時代を生き抜くための知識を提供します。内容は、性の仕組みや人間社会への生物学の影響、遺伝、優生学の危険性、生物多様性、未来の生物学など多岐にわたります。著者は、メディアでの活動を通じて生物学の重要性を広めており、読者がより強く優しくなる手助けを目指しています。

生命と非生命をわけるもの、それは「増える」ことである。増える能力は生命を悩める存在へと変えた――人間観がゆさぶられる一冊！ 生命と非生命をわけるもの、それは「増える」ことである。増える能力は生命を悩める存在へと変えてしまった――生命の起源と未来を見つめる知的問答の書。 生命と非生命をわけるもの、それは「増える」ことである。増える能力は生命を悩める存在へと変えてしまった――生命の起源と未来を見つめる知的問答の書。

統計的因果推論の理論と実装 : 潜在的結果変数と欠測データ

この書籍は、生物学の基本を学ぶための入門シリーズの第2弾であり、日常生活に潜む生物学の重要性を伝えています。理科が苦手な人にも興味を持ってもらえる内容で、生物学を学ぶことで身の回りの世界が新たに見えることを促しています。目次には、生物学の基礎から細胞、遺伝学、進化、健康と病気、生態学など多岐にわたるテーマが含まれています。著者は細胞生物学の博士号を持つヘレン・ピルチャーと、理科教育の専門家である日高翼です。

なぜ進化生物学を学ぶのか？　それは過去から現在までを知り、生物多様性を生み出した普遍的なメカニズムを明らかにして、さらに生物の本質を知るためである。ネズミ、アシカ・アザラシ、そしてパンダまで、さまざまな動物たちの進化の謎に迫る。 はじめに 第１章　美しい島 1.1　多島海／1.2　素朴な疑問／1.3　記録媒体／1.4　遺伝的変異／1.5　島のネズミと地史／1.6　第１章のまとめ 第２章　日本列島と進化 2.1　進化の仕組み／2.2　有限がもたらす進化／2.3　日本列島の特殊性／2.4　どこからきたのか？／2.5　なぜそこにいないのか？／2.6　第２章のまとめ 第３章　進化の痕跡 3.1　大進化／3.2　パンダではあるがパンダではない／ 3.3　分類論争／3.4　収斂進化・平行進化／3.5　地球環境と進化／3.6　第３章のまとめ 第４章　退化の痕跡 4.1　退化と遺伝子の死／4.2　味覚の意義／4.3　味覚の退化／4.4　発見／4.5　味覚喪失の意味／4.6　第４章のまとめ 第５章　テクノロジーと進化 5.1　DNAの増幅／5.2　DNAの解読／5.3　シークエンス技術の革新／5.4　第２世代DNAシークエンサーを使った進化生物学／5.5　テクノロジーとの付き合い方／5.6　第５章のまとめ 第６章　なぜ進化生物学を学ぶのか 6.1　進化の面白さ／6.2　生物の本質／6.3　役に立つのか／6.4　危機にある社会／6.5　進化生物学と歩む／6.6　第６章のまとめ さらに学びたい人へ 引用文献 索引

この書籍は、データサイエンスにおける重要な統計学と機械学習の52の基本概念を簡潔に説明し、関連する数式やグラフ、RとPythonのコードを提供することで、深い理解を促進します。データの分類、分析、モデル化、予測のプロセスにおいて、必要な統計学の項目を明確にし、効率的に学べる内容です。改訂版ではPythonにも対応し、コードはGitHubからダウンロード可能です。著者はデータサイエンスの専門家であり、幅広い経験を持つ研究者たちです。

統計学の基本を学んだ人が実践的な統計解析を行うための内容。手を動かしながら論文執筆や学会発表に必要な統計解析手法が身に付く。 統計学の基本を学んだ人が実践的な統計解析を行うための内容。手を動かしながら論文執筆や学会発表に必要な統計解析手法が身に付く。 論文執筆や学会発表のための統計解析手法が、しっかり身に付く！国際的なEBM (Evidence-Based Medicine) の潮流をうけ、各医学雑誌は研究の再現性について非常に厳しい目で論文を審査するようになってきました。そのため、精確なデータ分析を行い、わかりやすく可視化することが求められるようになってきました。日本の医学分野では、発表論文数およびその引用数などが昇進・就職のメルクマールとなっていることに鑑みると、正しい統計リテラシーに基づいたデータ分析、統計解析、さらにビジュアルによる分析・解析結果の表現は、臨床医・研究者にとっての生命線といえます。そこで本書は、統計学の基本事項を学んだ方が実践的な統計解析を行うための橋渡しとなるような内容で構成しました。統計解析のツールとして、プログラミング言語Rとその統合環境RStudioを採用し、Rの導入のハードルが低くなるよう配慮しています。また、事例ごとに、データ分析や統計解析の手法と考え方、Rの記述、分析・解析結果の表現をその都度解説し、統計解析の考え方と関連するRのスキルをまとめて、手を動かしながら実践的に身につけることができる流れとしました。 1章　RとRStudioの準備や基本操作 2章　データの読み込みと前処理 3章　変数の種類と記述統計 4章　統計的仮説検定 5章　回帰モデル 6章　多変量回帰モデル 7章　結果のアウトプット 付録 参考文献

この文章は、統計学に関する書籍の目次と著者情報を紹介しています。目次には、一変量データや多変量データの記述、確率分布、推定方法、仮説検定などのテーマが含まれています。著者は神永正博と木下勉で、それぞれの学歴と職歴が簡潔に記載されています。神永は数学の博士で、木下は工学の博士です。

統計分析フリーソフトjs-STARの最新版「XR」の使用法を懇切にガイド。統計手法を知らなくても統計分析ができる画期的な本。 js-STAR_XRは世界的に普及している統計分析システムRを誰もが簡単に使えるフリーソフト。度数や平均値の分析，多変量解析の演算に加えて，計算結果の読み取りとレポートの作成までをも自動化。本書はソフトの使用法からレポートの仕上げ方まで懇切にガイド。統計手法を知らなくても統計分析ができる画期的な本。 【主な目次】 Chapter0　事前準備 ●PART1　度数の分析法 Chapter 1　1×2表(正確二項検定) 　【基本例題】顧客は満足したといえるか Chapter2　1×2表：母比率不等 　【基本例題】新型ウイルスの死亡率は「高い」といえるか Chapter3　1×J表の分析：カイ二乗検定 　【基本例題】　大学新入生はどんな関心をもっているか Chapter4　2×2表の分析：Fisher's exact test 　【基本例題】　新薬は症状の改善に有効か Chapter5　i×J表(カイ二乗検定) 　【基本例題】　成績評価に年度間の差は見られるか Chapter6　統計モデリング：i×J×K表，i×J×K×L表の分析 　【基本例題】　顧客満足度は年齢・男女により異なるか ●PART2　平均の分析法 Chapter7　t検定 　【基本例題】　新製品の評価に差は見られるか Chapter8　1要因分散分析 　【基本例題】　味噌汁の好みに差は見られるか Chapter9　2要因分散分析 　【基本例題】　ホームページの第1ページにどんな画像を用いるべきか Chapter10　3要因分散分析 　【基本例題】　政策評価を行ってみよう ●PART3　多変量解析法 Chapter11　相関係数の計算と検定 　【基本例題】　気温とアイスクリーム，ホットコーヒーの売り上げは相関するか Chapter12　回帰分析 　【基本例題】　大学生活の満足度を決定している要因は何か Chapter13　因子分析 　【基本例題】　人々の幸福感を決める潜在因子は何か Chapter14　クラスタ分析 　【基本例題】　似ているゆるキャラをグループ分けしてみよう Chapter15　SEM：構造方程式モデリング(共分散構造分析) 　【基本例題】　幸福感の因子は直交するか斜交するか Chapter0　事前準備 　0.1　フリーウェアのインストール 　0.2　R画面の設定 ●PART1　度数の分析法 Chapter 1　1×2表(正確二項検定) 　【基本例題】顧客は満足したといえるか 　1.1　データ入力 　　データ入力I：キーボードから直接入力する 　　データ入力II：他ファイルから未集計のデータを貼り付ける 　1.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例01-1 　1.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　1×5表から1×2表への組み替え 　　レポート例01-2 Chapter2　1×2表：母比率不等 　【基本例題】新型ウイルスの死亡率は「高い」といえるか 　2.1　データ入力 　　データ入力I：キーボードから直接入力する 　　データ入力Ⅱ：他ファイルから未集計のデータを貼り付ける 　2.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例02-1 　2.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　セル数を母比率とした検定 　　レポート例02-2 　2.4　統計的概念・手法の解説2：評定尺度と検査用・評価用質問紙 Chapter3　1×J表の分析：カイ二乗検定 　【基本例題】　大学新入生はどんな関心をもっているか 　3.1　データ入力 　　データ入力I：キーボードから直接入力する 　　データ入力II：他ファイルから未集計のデータを貼り付ける 　3.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例03-1 　3.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　期待比率不等のカイ二乗検定 　　レポート例03-2 Chapter4　2×2表の分析：Fisher's exact test 　【基本例題】　新薬は症状の改善に有効か 　4.1　データ入力 　　データ入力I：キーボードから直接入力する 　　データ入力II：他ファイルから未集計のデータを貼り付ける 　4.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例04-1 　4.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　2×2表の有意パターン Chapter5　i×J表(カイ二乗検定) 　【基本例題】　成績評価に年度間の差は見られるか 　5.1　データ入力 　　データ入力I：キーボードから直接入力する 　　データ入力II：他ファイルから未集計のデータを貼り付ける 　5.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例05-1 　5.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　3×5表におけるセルの併合 　　レポート例05-2 Chapter6　統計モデリング：i×J×K表，i×J×K×L表の分析 　【基本例題】　顧客満足度は年齢・男女により異なるか 　6.1　データ入力 　　データ入力I：キーボードから直接入力する 　　データ入力II：他ファイルから未集計のデータを貼り付ける 　6.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例06-1 　6.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　初期モデルで停止したとき ●PART2　平均の分析法 Chapter7　t検定 　【基本例題】　新製品の評価に差は見られるか 　7.1　データ入力 　　データ入力I：キーボードから直接入力する 　　データ入力Ⅱ：他ファイルから未集計のデータを貼り付ける 　7.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例07-1 　7.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　参加者内t検定(対応のあるt検定) 　レポート例07-2 　7.4　統計的概念・手法の解説2 Chapter8　1要因分散分析 　【基本例題】　味噌汁の好みに差は見られるか 　8.1　データ入力 　　入力操作I：キーボードから直接入力する 　　入力操作II：他ファイルから未集計のデータを貼り付ける 　8.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例08-1 　8.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　参加者内分散分析sAの実行 　　レポート例08-2 　8.4　統計的概念・手法の解説2：球面性不成立の対策 Chapter9　2要因分散分析 　【基本例題】　ホームページの第1ページにどんな画像を用いるべきか 　9.1　データ入力 　　入力操作I：キーボードから直接入力する 　　入力操作II：他ファイルからSTAR画面に貼り付ける 　9.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例09-1 　9.3　統計的概念・手法の解説：TypeIII_SS 　【応用問題】　交互作用の分析方法 　　レポート例09-2 　9.4　統計的概念・手法の解説2：単純主効果検定の有意水準 　9.5　主効果と交互作用の有意傾向の取り扱い Chapter10　3要因分散分析 　【基本例題】　政策評価を行ってみよう 　10.1　データ入力 　　データ入力：他ファイルからデータを貼り付ける 　10.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例10-1 　【応用問題】　二次の交互作用を分析する 　10.3　二次の交互作用の『結果の書き方』の修正 　　レポート例10-2 　10.4　SD法の研究の勧め ●PART3　多変量解析法 Chapter11　相関係数の計算と検定 　【基本例題】　気温とアイスクリーム，ホットコーヒーの売り上げは相関するか 　11.1　データ入力 　　データ入力：他ファイルからデータを貼り付ける 　11.2　『結果の書き方』の修正 　11.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　相関係数の差の検定 Chapter12　回帰分析 　【基本例題】　大学生活の満足度を決定している要因は何か 　12.1　データ入力 　　データ入力：他ファイルからデータを貼り付ける 　12.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例12-1 　12.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　交互作用モデルを用いた回帰分析 　　レポート例12-2 　12.4　統計的概念の手法の解説2：ユーザー作成モデル Chapter13　因子分析 　【基本例題】　人々の幸福感を決める潜在因子は何か 　13.1　データ入力 　　逆転項目処理 　　データ入力：他ファイルからデータを貼り付ける 　13.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例13-1 　13.3　統計的概念・手法の解説 　【応用問題】　斜交回転から尺度化へ 　　レポート例13-2 　13.4統計的概念・手法の解説2：因子分析からSEMへ Chapter14　クラスタ分析 　【基本例題】　似ているゆるキャラをグループ分けしてみよう 　14.1　データ入力 　　データ入力：他ファイルからデータを貼り付ける 　14.2　『結果の書き方』の修正 　　レポート例14-1 　14.3　統計的概念・手法の解説：クラスタ分析のバリエーション 　【応用問題】　因子分析からクラスタ分析へ Chapter15　SEM：構造方程式モデリング(共分散構造分析) 　【基本例題】　幸福感の因子は直交するか斜交するか 　15.1　データ入力とモデル構築 　データ入力：他ファイルからデータを貼り付ける 　15.2　パスダイアグラム(パス図)と次のモデル構築 　15.3　モデルの洗練 　　レポート例15-1 　【応用問題】　高次因子モデル・階層因子モデル 　　レポート例15-2

心理学における研究の最前線では、高度な数理統計モデルが利用されており、学生にとっては学部で学んだ統計の知識だけでは最新の論文やレポートを読解することができません。また、統計の誤用を原因とする「再現性問題」はたびたび話題にあがり、研究者であっても正しく統計モデルを使用することが求められています。これらの問題を受けて、心理統計における数理的な基礎概念を学び直すべきであるという機運は高まっています。しかし、数学理論をもとにした抽象的な議論や統計の誤用のもととなる倫理的な指摘は実感を持って理解しにくく、具体的かつ直感的に理解するには工夫が必要です。そこで本書は、数学的な仮定や理論を「目に見えて」「具体的な」ものとしてとらえるために、プログラミングによる数値シミュレーションを利用して解説します。数値シミュレーションによる解説の利点は2つ挙げられます。1つは抽象的な概念をイメージしやすいグラフに落とし込むことができます。もう1つは具体的に操作できる世界を与えることによって、パラメータが変わればどのような結果が導かれるのかが理解しやすくなることです。これによって、統計の基本となる確率分布の性質と使い方、統計モデルを誤用すると何が起きるか、実験に妥当なデータの量はどれくらいなのか、といった今押さえておきたい知識を1冊にまとめます。 第1章 本書のねらい 1.1 はじめに 1.2 シミュレーションとは 1.3 シミュレーションでわかること 1.4 プログラミングをはじめよう 1.5 本書の構成 1.6 本書のねらいと使い方 第2章 プログラミングの基礎 2.1 言語の基礎 2.2 オブジェクトと変数の種類 Column パイプ演算子の活用 2.3 関数をつくる Column Rによるプロット 2.4 プログラミングの基礎 Column コード規約 Column 実行時間 2.5 演習問題 第3章 乱数生成シミュレーションの基礎 3.1 確率変数と確率分布 Column 非復元抽出 3.2 確率分布の期待値と分散 Column 正規分布の再生性 3.3 乱数生成シミュレーションで確率分布を模倣する Column t分布とF分布の関係 3.4 任意の相関係数を持つ変数が従う確率分布 3.5 演習問題 第4章 母数の推定のシミュレーション 4.1 統計的推測の基礎 4.2 母平均の信頼区間 Column 母分散を必要としない統計量Tの導出 4.3 相関係数の標本分布と信頼区間 4.4 演習問題 第5章 統計的検定の論理とエラー確率のコントロール 5.1 統計的検定の論理 5.2 Rによる統計的検定の実際 5.3 エラー確率のシミュレーション 5.4 一元配置分散分析のデータ生成 5.5 反復測定分散分析のシミュレーション 5.6 演習問題 第6章 適切な検定のためのサンプルサイズ設計 6.1 統計的検定とQRPs 6.2 タイプⅡエラー確率のコントロールとサンプルサイズ設計 6.3 サンプルサイズ設計の実践 6.4 いろいろな検定におけるサンプルサイズ設計の実践 6.5 非心分布を使わないサンプルサイズ設計のシミュレーション 6.6 演習問題 第7章 回帰分析とシミュレーション 7.1 回帰分析と確率モデル 7.2 シミュレーションデータで統計指標の意味を理解する 7.3 回帰分析における仮定と注意点 7.4 発展的な課題 7.5 確率モデリングへ 7.6 演習問題

Rで楽しむ統計

本書は、計量経済分析の手法とRソフトウェアを用いた実行方法を解説した教科書で、経済学や経営学を学ぶ学生や研究者に向けています。内容は回帰分析、時系列分析（定常、非定常、GARCHモデルなど）、パネルデータ分析を中心に、各手法に必要な仮定やRのコードを詳述しています。著者は福地純一郎と伊藤有希で、いずれも経済学の専門家です。

この書籍は、Rを用いた経済分析の入門書であり、初歩から実践的な内容までを網羅しています。内容は、Rの基本操作や統計表の作成、回帰分析、因果推論手法（差の差の分析、操作変数法、傾向スコア法）などが含まれています。著者は慶應義塾大学の松浦寿幸教授で、専門は国際経済学と産業組織論です。