【2024年】「統計学」のおすすめ 本 119選!人気ランキング

この記事では、「統計学」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. マンガでわかる統計学
  5. 統計学が最強の学問である
  6. はじめての統計学
  7. 入門統計解析法
  8. 改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定3級対応 データの分析
  9. 日本統計学会公式認定 統計検定 3級・4級 公式問題集[2018〜2021年]
  10. 道具としてのベイズ統計
他109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
72
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No.5
69
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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.6
69

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.7
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No.10
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No.11
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No.12
62
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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
62
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No.17
61
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No.18
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No.19
60
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No.22
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No.25
58
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ある程度構文を覚えた後にPythonでの分析に慣れたいのであればこの書籍一択。Pythonでのデータ分析に慣れるためにはとにかく手を動かしまくること!
No.26
58
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No.27
58
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No.31
58
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No.32
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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

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No.33
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No.34
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統計学のための数学教室

永野 裕之
ダイヤモンド社

こんな本がほしかった!大学生にも社会人にも必ず役立つ画期的な入門書!高校数学までの復習で数学と統計学の「繋がり」がわかる。「違い」もわかる。 第1章 データを整理するための基礎知識(平均 割り算の2つの意味 ほか) 第2章 データを分析するための基礎知識(平方根 平方根の計算 ほか) 第3章 相関関係を調べるための数学(関数 1次関数 ほか) 第4章 バラバラのデータを分析するための数学(階乗 順列 ほか) 第5章 連続するデータを分析するための数学(「無限」の理解 極限 ほか)

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No.35
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No.37
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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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No.38
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No.42
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No.43
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データ分析コンペKaggleに挑戦するならこれをまず読んでおけば大丈夫!Kaggleに参加しないにしてもデータ分析の本質やテクニックがギュッと詰まっているので実務に活かせる。高度な内容も登場するが分かりやすく解説してくれるので初心者でも読みやすい。それでいてベテランの人も多くの学びがある書籍。著者はKaggleの最上位グランドマスターの方々であり説得力がある。過去のコンペの事例も取り上げてくれるのでそんなアプローチあったのかぁと学びが深い。文句なしの星5つ!
No.44
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データサイエンスを学ぶ上でこちらに一通り目を通しておくとベースが出来上がると思うのでオススメ。幅広く学べるがそこまで深く突っ込まないので気に入った領域は他の書籍で補完した方がよいかも!
No.46
58

ビジュアルでわかる統計学のキホン

高部 勲
エムディエヌコーポレーション
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No.47
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No.52
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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.55
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No.56
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No.58
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No.59
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No.60
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No.63
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No.64
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No.66
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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.67
54
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No.68
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No.71
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現代数理統計学の基礎

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No.73
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No.76
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No.77
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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.78
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StanとRでベイズ統計モデリング

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No.79
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No.81
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No.82
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No.84
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No.85
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確率編

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No.86
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No.87
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No.88
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ビジネス統計学【上】

アミール・アクゼル
ダイヤモンド社
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No.89
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No.90
54

統計編

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No.91
56

ビジネス統計学【下】

アミール・アクゼル
ダイヤモンド社
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No.94
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統計学辞典

竹内 啓
東洋経済新報社
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No.95
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実践的にベイズ統計を学ぶために、数式は最小限とし、難しい計算には「Weka」や「Excel」といったツールを積極的に使用。 「ベイズ統計学」の敷居を低くする「理論より実践」の本!!  本書は、いわゆる「ネイマン‐ピアソン理論」の統計学とベイズ統計学の比較や、ベイズ統計理論の数式的な裏付けを示す等、学術的・専門的な解説を行うことを目的とはせず、ベイズ統計が現代社会の中でどのように生かされているのかを親しみやすい実例を挙げて記載し、実務への橋渡しを行うものです。解説する上で最小限必要とする数式は掲載しますが、ベイズ法で大きな障害となる「計算が難しい」という問題点をツール「Weka」や「Excel」を積極的に使用して簡略化し、データ分析の敷居を低くすることで、「理論より実践」を目指します。 はじめに:数理統計学とベイズ統計学の違い 第1章 宇宙から箱が届いた箱の中身を探る ―これがベイズの考え方 第2章 病気の検査 ―ベイズの定理 第3章 オオカミ少年とベイズ ―Wekaでベイズ決定 第4章 複数の因果関係を表す ―Wekaでベイジアンネットワーク 第5章 確率の確率 ―確率分布の導入 第6章 小さい村への対応 ―事前分布の上手な利用 第7章 見えない状態を推測する ―ベイズの定理と発展 付 録 ベイズ統計用ソフトウェア

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No.96
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No.97
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No.98
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No.100
54
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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.101
56

ビジネス統計学 原書6版

デビッド・M・リヴィーン
丸善出版
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No.102
54
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No.104
56

サンプルコードを動かして統計の直観的な理解を促した『Think Stats-プログラマのための統計入門』の著者によるベイズ統計・ベイス推論の解説書。数学的な観点での記述は最小限にとどめ、実例を多く使って実用的観点からベイズ手法を解説。Pythonで書かれたサンプルコードを使って実際に手を動かしながらベイズ統計を学ぶことができる。 1章 ベイズの定理 2章 計算統計学 3章 推定 4章 もっと推定を 5章 オッズと加数 6章 決定分析 7章 予測 8章 観察者バイアス 9章 2次元 10章 ベイズ計算を近似する 11章 仮説検定 12章 証拠 13章 シミュレーション 14章 階層的モデル 15章 次元を扱う

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No.105
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No.106
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No.107
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No.108
54

Pythonで書かれたサンプルコードを使って実際に手を動かしながら統計が学べる、プログラマのための統計入門の決定版。 Pythonコードを使って解説する統計入門書、待望の改訂版! 「プログラミングのスキルを統計の理解に役立てよう」というコンセプトのもと、数学的な観点から語られることが多い統計について、計算処理の観点から説明し、実際にPythonのコードを示し、実データを分析しながら統計の基礎を解説したものとして人気を博した第1版を全面的にアップデート。新しいツールやライブラリを使った統計手法を示すほか、回帰、時系列分析、生存分析について新たな章を追加しました。Pythonで書かれたサンプルコードを使って実際に手を動かしながら統計が学べる、プログラマのための統計入門の決定版。

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No.109
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No.110
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大阪ガスのデータサイエンティストで日本のデータサイエンティストの第一人者と言っても過言ではない河本薫氏の著書。データサイエンスのテクニックというよりも、会社においてどうやってインパクトの出す分析ができるかがビジネス観点で述べられている。特に事業会社のデータサイエンティストは読んでおくべき書籍。
No.112
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Pythonの簡単な使い方から確率・統計の基礎、統計モデルによる機械学習を解説。 Pythonで機械学習に必要な統計解析を学べる!! 機械学習を使いこなすには、確率・統計に根ざしたデータ解析の基礎理論の理解が不可欠です。そこで本書は、Pythonの簡単な使い方から確率・統計の基礎、統計モデルによる機械学習を解説します。 第I部  Python による計算  第1章 Python の初歩  第2章 確率の計算 第II部 統計解析の基礎  第3章 機械学習の問題設定  第4章 統計的精度の評価  第5章 データの整理と特徴抽出  第6章 統計モデルによる学習  第7章 仮説検定 第III部 機械学習の方法  第8章 回帰分析の基礎  第9章 クラスタリング  第10章 サポートベクトルマシン  第11章 スパース学習  第12章 決定木とアンサンブル学習  第13章 ガウス過程モデル  第14章 密度比推定 付録A ベンチマークデータ  A.1 UCI Machine Learning Repository  A.2 mlbench  A.3 datasets 参考文献 Python索引 用語索引

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No.114
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No.117
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異常検知について学ぶならこの本!非常に分かりやすく様々なアプローチについて学べる。PythonではなくてRでの実装なので注意
No.118
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