【2023年】「確率統計」のおすすめ 本 100選!人気ランキング

この記事では、「確率統計」のおすすめ 本 をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
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目次
  1. 統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)
  2. マンガでわかる統計学 素朴な疑問からゆる~く解説 (サイエンス・アイ新書)
  3. 日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集[2018〜2021年]
  4. 完全独習 統計学入門
  5. マンガでわかる統計学
  6. 入門統計解析法
  7. 確率統計キャンパス・ゼミ 改訂7
  8. はじめての統計学
  9. 1冊でマスター 大学の統計学
  10. 道具としてのベイズ統計
他90件
No.1
100

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

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No.4
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No.6
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No.7
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No.8
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はじめての統計学

鳥居 泰彦
日経BPマーケティング(日本経済新聞出版
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No.9
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No.10
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No.11
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No.12
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線形回帰分析を学んでそこから一般化線形回帰モデル、ベイズと拡張していく上で非常にオススメな本。初学者には少々難解な部分もあるが、統計学を学ぶ上で必ずどこかで読んで欲しい書籍。学生の時に読んだが、これを読むことでこれまで学んできた内容が整理され頭がクリアになった記憶がある。統計学を語るなら絶対読んで欲しい非常におすすめの書籍。
No.13
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No.14
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No.17
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No.18
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No.19
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No.20
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No.22
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No.23
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No.26
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No.27
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No.28
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No.32
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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

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デジタルマーケティングとデータ分析について漫画で分かりやすく学べる。基本的な内容が網羅的に学べるのでデジタルマーケティング職についたばかりのビジネスパーソンや個人事業や中小企業でこれからデジタルに力を入れようとしている経営者にオススメ!
No.34
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確率編

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No.36
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Rを使って統計学の基本を分かりやすく手を動かしながら学べる書籍。Rを学ぶならまずこの本からはじめるのがオススメ!
No.38
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No.39
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学生の時にこの書籍を読んで統計学に興味を持った。統計学の魅力について分かりやすく学べる書籍。専門的な内容はそれほどないのでスラスラ読める。統計学ってどんなことができるの?なんでそんなにすごいの?ということを知りたい人がまず最初に読むべき本。
No.41
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No.44
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ビッグデータがどのように世界を変えるのかが学べる書籍。鳥インフルエンザが流行った時に、医療機関よりも早くGoogleが検索傾向から流行地を知り対策を取れたという話からはじまる様々なビッグデータの使い方・重要性が学べる。
No.48
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No.50
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No.52
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No.53
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No.56
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No.57
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No.61
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No.63
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確率統計学AtoZ

潔司, 小林
電気書院

序章 知っておきたい基礎知識 第1章 確率 第2章 確率分布と期待値 第3章 主な確率分布 第4章 時と共に変化する確率変数 第5章 統計学の基本的な考え方と準備 第6章 推定 第7章 検定 第8章 最小2乗法による回帰分析 第9章 最尤推定法

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No.64
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No.65
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No.66
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No.67
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統計学入門 応用編

安川 正彬
日経BPマーケティング(日本経済新聞出版
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No.68
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No.69
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No.70
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No.71
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No.72
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現代数理統計学の基礎

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No.74
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No.75
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No.76
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分割表・回帰分析・ロジスティック回帰

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No.79
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StanとRでベイズ統計モデリング

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No.80
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No.81
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No.86
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No.89
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No.90
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No.91
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統計編

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No.93
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No.96
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「はじめての」とついているが入門書ではなく結構難しい。ただ、機械学習の様々な手法が数式から学べるため中級者〜上級者には良いと思う。他の入門書で機械学習の概要を掴んだ後に読むべき本。
No.97
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No.98
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