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【2024年】「統計解析」のおすすめ 本 126選!人気ランキング

この記事では、「統計解析」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. データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)
  3. 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)
  4. 日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集[2018〜2021年]
  5. 漫画でわかる デジタルマーケティング×データ分析
  6. マンガでわかる統計学 (回帰分析編)
  7. 入門統計解析法
  8. はじめての統計学
  9. 入門 統計学(第2版): 検定から多変量解析・実験計画法・ベイズ統計学まで
  10. 多変量解析法入門 (ライブラリ新数学大系 E20)
他116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.2
78
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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.5
67

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.7
66
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No.8
66

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.11
64
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No.12
64
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No.15
62
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No.18
60
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No.19
60
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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.20
59

StanとRでベイズ統計モデリング

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No.22
59
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No.23
59

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.24
59
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No.25
59
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No.32
58

【数研講座シリーズの特徴】多くの学生の声から生まれた,丁寧な解説でわかりやすい今までにない大学教材。既刊と同様,以下の趣旨を引き継いでいる。POINT.1高校の教科書・参考書とおなじようなレイアウトを採用している。POINT.2内容は厳密さを重視。大学の統計学の講座で学ぶ主な内容を扱っている。POINT.3独習ができるようにしっかりと丁寧に書かれているので,オンライン講義で教員が居なくても不安なく読書を進められる。【教科書の特徴】■統計学の知識を用いて行う推定→検定の流れを段階ごとに解説している。■推定→検定の段階には,観察で得たデータをもとにデータからわかることについて仮説を立てる,データを整理しデータの特徴を 把握する,立てた仮説を数式を用いてモデル化する,そのモデルの正確性を見極める,モデルから検定を行うがある。章ごとに,これらについて詳しく解説している。■推定や検定には,大学で同時に学習する微分積分学や高校数学の復習の知識が必要不可欠である。これらについても必要に応じてその場で説明を加えている。■統計学は,純粋数学の教科書の展開である定義→定理(命題)の明示→その証明という流れとはと異なる独特の展開で解説される。■独特の展開の例 a 定義を用語として明示している。 b 定理(命題)の証明は重要であるが,統計学では,現実の数値が適応される実例で雰囲気を掴むことが重要であるので,例示が多くなっている。 c 例示の展開に倣う(慣れる)ことで,一般的な展開についても同時に読み取ることが可能である。■統計学を扱う専門書うち,一つの演習問題に対して,これほど詳説されたものは多くない。※多くの類書では,「~分布の確率を求めよ」のようにパターン的な問題が多く扱われている(本書では,これらの問題も扱う)。しかし,そのパターンの前にある根本的な計算に立ち返り,詳しい計算展開を示している。■教科書の問題についてそれを扱う例題で詳解すること,教科書にない問題についても例題化し詳解することで,教科書とチャートの相互補完を行い,2冊合わせて学習することで,理解の相乗効果を得られるように配慮している。 第0章 統計学を学ぶに当たって 第1章 標本とデータ 第2章 クロスセクショナルなデータのための記述統計 第3章 確率論の概要 第4章 モデルとパラメータの推定 第5章 統計的仮説検定

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No.33
58

統計学

久保川 達也
東京大学出版会

初学者のための統計学のテキスト.豊富な図を用いて,統計学を学ぶ動機づけから,社会や経済への応用までを丁寧に説明.数学と統計ソフトについてもやさしく解説.著者たちの長年にわたる講義でのノウハウが詰まった,生きた学問としての「統計学」を学ぶための最適の書. はしがき 第1章 統計学とその役割  1.1 データは語る  1.2 統計の役割 第I部 基礎事項 第2章 分布の特徴を探る  2.1 分布の特徴  2.2 分布の中心  2.3 分布の散らばり  2.4 データの標準化と歪度,尖度  2.5 発展的事項  【問 題】 第3章 度数分布から不平等度を測る  3.1 度数分布とヒストグラム  3.2 ローレンツ曲線とジニ係数  3.3 ローレンツ曲線の例  3.4 発展的事項  【問 題】 第4章 変数間の関係性をみる  4.1 相関  4.2 回帰  4.3 偏相関  4.4 発展的事項  【問 題】 第II部 確 率 第5章 確率の基礎  5.1 確率と事象  5.2 条件付き確率と事象の独立性  5.3 発展的事項  【問 題】 第6章 確率分布と期待値  6.1 離散確率変数と確率関数  6.2 連続確率変数と確率密度関数  6.3 確率分布の平均と分散  6.4 確率変数の標準化と変数変換  6.5 発展的事項  【問 題】 第7章 代表的な確率分布  7.1 離散確率分布  7.2 連続分布  7.3 発展的事項  【問 題】 第8章 多変数の確率分布  8.1 同時確率分布と周辺分布  8.2 期待値,共分散,相関  8.3 2つ以上の確率変数の分布  8.4 発展的事項  【問 題】 第III部 統計的推測 第9章 ランダム標本と標本分布  9.1 標本と統計量  9.2 標本平均の性質  9.3 標本平均の分布  9.4 代表的な統計量の性質  9.5 正規母集団の代表的な標本分布  9.6 発展的事項  【問 題】 第10章 推定  10.1 点推定  10.2 最尤法とモーメント法  10.3 平均2乗誤差による評価  10.4 区間推定  10.5 発展的事項  【問 題】 第11章 仮説検定  11.1 仮説検定の考え方  11.2 正規母集団に関する検定  11.3 近似分布に基づいた検定  11.4 カイ2乗適合度検定  11.5 発展的事項  【問 題】 第12章 回帰分析  12.1 単回帰モデル  12.2 決定係数と残差分析  12.3 重回帰モデル  12.4 分散分析  12.5 ロジスティック回帰モデル  12.6 発展的事項 第IV部 社会・経済・時系列データ 第13章 経済・社会データと統計分析  13.1 有限母集団と標本調査  13.2 時系列データ  13.3 経済指数の利用 第14章 時系列の統計分析  14.1 時系列データと統計モデル  14.2 自己回帰移動平均モデル  14.3 発展的事項  【問 題】  時系列データの実習 付録1 統計計算ソフトウェア (1)R入門 (2)エクセル入門 付録2 数学の基礎知識 (1)基本事項 (2)微分積分 (3)行列と行列式 付 表 1.正規分布表(正規分布の上側確率) 2.t分布のパーセント点 3.カイ2乗分布のパーセント点 4.F分布のパーセント点 参考文献/あとがき/索引/著者紹介 STATISTICS Tatsuya KUBOKAWA and Naoto KUNITOMO

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No.34
58
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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.38
58

統計ソフトが行なっている推定・検定の背景の理論を知りたい。推定・検定を仕事で使っているけれど、結論の意味していることが実は理解できていない。そんな、文系・理系出身者の方々に向け、推定・検定の背景にある原理を難しい数式や確率変数の概念を使わずに図像を用いてわかりやすく説明しています(第1章)。 第1章 (相対度数分布グラフ 平均、分散・標準偏差 サンプルXの相対度数分布グラフ 正規分布 推定の考え方 検定の考え方) 第2章 (確率変数 二項分布 推定の応用 検定の応用 χ2分布、t分布、F分布) 第3章 (2変量の統計)

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No.40
56
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No.42
55
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No.44
55
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No.45
55
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No.46
55
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No.51
55
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No.52
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No.53
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基本統計学(第3版)

谷崎 久志
東洋経済新報社
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No.54
55
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No.56
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No.60
55
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No.62
55
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No.63
55

現代数理統計学の基礎

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統計検定1級の対策のために購入。この本の9章までを通読すれば、統計数理の過去問を解く際に必要な知識はほぼ全て網羅されます。通読の際には命題や定理の証明も全て手で追うと効果的です。計算力が養われます。証明においては一部天下り的に方針が示されている箇所やそもそも証明が省略されている定理があり、モヤモヤすることもありますが、統計検定1級という限定的な範囲では出題されない知識に由来する部分なので、試験対策と割り切れば問題ありません。本書で省略されている証明(尤度比検定統計量の分布収束など)が記載されている書籍として、平行して参照するのにおすすめなのは竹村著の"現代数理統計学"です。想定読者のレベルや難易度は共通していますが、内容の過不足を補完できる関係にあり、また、同一事項に対しても説明や解釈の切り口が違っていて知識を有機的に繋げるのに役立ちます。
No.64
55

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.65
55

多くの学生の声から生まれた,丁寧な解説でわかりやすい今までにない大学教材です。慣れ親しんだ高校の青チャートと同じ例題形式で構成しています。姉妹書『数研講座シリーズ 大学教養 統計学』に掲載された練習・章末問題166問,本書『チャート式シリーズ 大学教養 統計学』にのみ掲載された34問を加え,計200問を例題形式で詳説した大学数学の青チャートです。それぞれの例題には,問題の難易度を示す☆印が付いています。問題を解くときの目安にしてください。また,チャート式シリーズの特徴である「その問題を解決するための考え方を示す指針」,および関連する参考事項や注意事項などについても適宜解説を加え,理解が深まるようにしています。解答は懇切丁寧です。姉妹書『数研講座シリーズ 大学教養 統計学』と併読することで,さらに高い学習効果が得られます。 第0章 統計学を学ぶに当たって 第1章 標本とデータ 第2章 クロスセクショナルなデータのための記述統計 第3章 確率論の概要 第4章 モデルとパラメータの推定 第5章 統計的仮説検定

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No.66
55
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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.69
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No.70
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2012年初版の全面改訂版。検定・推定の原理を理解した上でデータをソフトで解析でき、その結果を解釈できるようになる一冊。 2012年初版の全面改訂版。検定・推定の原理を理解した上で、与えられたデータをソフトで解析でき、その結果を解釈できるようになる一冊。 2012年初版のロングセラーを大幅にリニューアル! 20世紀初頭、統計学は確率論と結びついて、現象を解析する手法を編み出しました。その手法が、農場試験場で開発された「検定」です。「検定」は、私たちが観察した結果が偶然に起こったのか、それとも何か特定のパターンやメカニズムが働いているのかを判断するための手段です。本書の目的の一つは「検定」の原理を理解し、与えられたデータをソフトで解析でき、その結果を解釈できるようになることです。 1章では、検定・推定の原理の理解、検定・推定における前提と結論の解釈に重点をおいて改訂を行いました。2章では、オーソドックスに数学的な準備をしてから、検定・推定の細かな論理的展開を追っていきます。

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No.71
54
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No.73
54
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No.74
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No.76
54
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No.77
54

分割表・回帰分析・ロジスティック回帰

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No.80
55
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No.81
54
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No.82
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No.83
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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.87
54
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No.88
55
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No.89
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No.91
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No.94
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No.95
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No.98
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No.101
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No.103
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No.104
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No.106
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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.108
54
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No.110
54

時系列解析 : 自己回帰型モデル・状態空間モデル・異常検知

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No.111
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No.112
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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.113
54
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Pythonの基礎をしっかりと学べる構成になっていて、プログラミング初心者にも取り組みやすい内容。基本的な文法から実際に使えるスクリプトまで、ステップバイステップで解説されているため、無理なく進められます。増補改訂版として新たなトピックも追加されており、実践的なスキルを習得したい人にぴったりです。
Pythonを学びはじめる際に最初に読む本として最適。非常に分かりやすく基礎の基礎から学べる。
No.114
55
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内容は少々難解だが、統計学や機械学習・データサイエンス分野のエッセンスが詰まっていて何度も読み返したい書籍。大学院生時代の授業の輪読して使用し、目からウロコの連続だった。ある程度基礎固めをした後に読んでほしい1冊
No.115
54
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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.118
55
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No.119
54
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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.121
54
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No.122
55
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No.123
54

最低限わかっておくべき知識から、データに向き合うときの「罪の意識」の重要性、各種検定を行う意味、ベイズアプローチの紹介、研究における有用性とのジレンマまで――現実問題に取り組む「実践」という観点から統計学をとらえ直し、早くからマニュアル化への警鐘を鳴らしてきた名著の新装版。 新装版刊行にあたって(佐伯 胖) まえがき 序章 実践としての統計学(佐伯 胖) 1章 必要とされるときの統計学――理論の「わかりやすさ」(松原 望) 2章 データを読む――相関分析、主成分分析、因子分析の意味をさぐる(佐伯 胖) 3章 因果関係を推定する――無作為配分と統計的検定(高野陽太郎) 4章 仮説の統計的評価とベイズ統計学(繁桝算男) 5章 統計の実践的意味を考える――計量解析のエスノメソッド(佐藤俊樹) 簡易用語解説/練習問題の解答

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