【2024年】「統計解析」のおすすめ 本 118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. 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. 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)
  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. 入門統計解析法
  6. はじめての統計学
  7. 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
  8. 道具としてのベイズ統計
  9. 完全独習 ベイズ統計学入門
  10. 漫画でわかる デジタルマーケティング×データ分析
他108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.3
73
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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
66
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No.6
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.8
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No.9
64
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No.10
63

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.12
62
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No.15
60
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No.16
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.17
59

StanとRでベイズ統計モデリング

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No.19
59
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No.21
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.22
59
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No.23
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No.27
58
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No.32
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.36
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.37
56
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No.38
56
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No.39
55
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No.40
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No.41
55
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No.42
55
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No.43
55
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No.48
55
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No.49
55
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No.50
55
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No.51
55
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No.53
55
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No.56
55
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No.58
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No.59
55

現代数理統計学の基礎

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No.60
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.61
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.66
54
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No.67
54
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No.69
54
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No.70
54

分割表・回帰分析・ロジスティック回帰

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No.71
54
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No.73
54
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No.74
54
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No.77
54
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No.78
54
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No.79
55
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No.80
54
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No.81
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No.83
54
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No.84
55
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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
55
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No.88
54
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No.90
54
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No.91
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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.94
54
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No.95
55
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No.96
54
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No.98
54
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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.101
54
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No.104
55
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No.105
54
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No.108
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.109
54
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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.110
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.111
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.113
55
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No.114
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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.116
55
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