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。

この書籍は、数理モデルを用いて現象を理解するための基本的な統計モデルの考え方を、章ごとに異なる例題を通じて解説しています。前半では一般化線形モデル（GLM）の基礎を紹介し、後半では階層ベイズモデル化の手法をRとWinBUGSを用いて具体的に説明します。著者は久保拓弥氏で、生態学のデータ解析に関する統計学的方法を研究しています。

本書は、数理モデルの多様な手法を解説し、データ分析における選択と理解を促進する入門書です。機械学習や統計モデルなど、自然科学と人文社会科学の手法を網羅し、初学者がデータ分析の全体像を把握できるように設計されています。特に、モデリング手法の選択や誤解しやすい点について丁寧に説明し、大学一年生でも理解できるレベルでありながら、より進んだ読者にも楽しめる内容となっています。著者は東京大学の特任講師で、幅広い分野での数理的解析に取り組んでいます。

Now in its third edition, this classic book is widely considered the leading text on Bayesian methods, lauded for its accessible, practical approach to analyzing data and solving research problems. Bayesian Data Analysis, Third Edition continues to take an applied approach to analysis using up-to-date Bayesian methods. The authors-all leaders in the statistics community-introduce basic concepts from a data-analytic perspective before presenting advanced methods. Throughout the text, numerous worked examples drawn from real applications and research emphasize the use of Bayesian inference in practice. New to the Third Edition Four new chapters on nonparametric modeling Coverage of weakly informative priors and boundary-avoiding priors Updated discussion of cross-validation and predictive information criteria Improved convergence monitoring and effective sample size calculations for iterative simulation Presentations of Hamiltonian Monte Carlo, variational Bayes, and expectation propagation New and revised software code The book can be used in three different ways. For undergraduate students, it introduces Bayesian inference starting from first principles. For graduate students, the text presents effective current approaches to Bayesian modeling and computation in statistics and related fields. For researchers, it provides an assortment of Bayesian methods in applied statistics. Additional materials, including data sets used in the examples, solutions to selected exercises, and software instructions, are available on the book's web page. FUNDAMENTALS OF BAYESIAN INFERENCE Probability and Inference Single-Parameter Models Introduction to Multiparameter Models Asymptotics and Connections to Non-Bayesian Approaches Hierarchical Models FUNDAMENTALS OF BAYESIAN DATA ANALYSIS Model Checking Evaluating, Comparing, and Expanding Models Modeling Accounting for Data Collection Decision Analysis ADVANCED COMPUTATION Introduction to Bayesian Computation Basics of Markov Chain Simulation Computationally Efficient Markov Chain Simulation Modal and Distributional Approximations REGRESSION MODELS Introduction to Regression Models Hierarchical Linear Models Generalized Linear Models Models for Robust Inference Models for Missing Data NONLINEAR AND NONPARAMETRIC MODELS Parametric Nonlinear Models Basic Function Models Gaussian Process Models Finite Mixture Models Dirichlet Process Models APPENDICES A: Standard Probability Distributions B: Outline of Proofs of Asymptotic Theorems C: Computation in R and Stan Bibliographic Notes and Exercises appear at the end of each chapter.

国内の若手研究者によるライブ感あふれるデータ分析事例集。有意性検定による手続き化された定石を180度転換する思考法として，「尤度によって現象を考える研究パラダイム」へと誘う。19の多彩な事例で，心理学が希求してきた「心理現象の一般法則の確立」と「個性の有り様の記述」の両者を同時に表現する道を拓く。 ◆主な目次◆ 第1章　大学生は18禁映像をどれくらい見ているか――2要因配置のAR法――　豊田秀樹 第2章　血液型と性格には関連がある？――ベイズ的アプローチによる再分析――　下司忠大 第3章　阪神ファン－巨人ファンの2大勢力構造は本当か？――Non-Zero過剰分布と多次元展開法を用いた感情温度の分析――　清水裕士 第4章　ことばの背後にある意図を探る傾向の個人差――2項分布を用いた間接的要求の解釈率のモデリング――　平川　真 第5章　音声から感情はわかるか？　鈴木朋子 第6章　男心をくすぐるデート戦略――時間で変化するデートの魅力を階層ベイズでモデリング――　坂本次郎 第7章　心の旅が始まる――観光のイメージの世代間比較――　小杉考司 第8章　傾いた文字は正しい文字か？　鏡文字か？――心的回転課題の反応時間を説明する混合プロセスモデル――　武藤拓之 第9章　己の「歌唱力」を推定する――カラオケ採点データを用いたベイズ統計モデリング――　紀ノ定保礼 第10章　オンライン調査における回答項目数のモデリング　岡田謙介 第11章　歴代M-1グランプリで最もおもしろいのは誰か　徳岡　大 第12章　顔は口ほどではないが嘘を言う――SDT，MPTによる二値データのモデリング――　難波修史 第13章　集団メンバーの消極的な発言は他メンバーのパフォーマンスを低下させるか――参加者間計画の心理学実験で得られた集団データの分析――　後藤崇志 第14章　いつになったら原稿を書くのか？――執筆量モニタリングにおける変化点検出――　国里愛彦 第15章　探すのに集中しているときとそうでないときで何が違うのか？――指数－正規分布の階層モデリング――　井上和哉 第16章　あなたの英語，大丈夫？　鬼田崇作・草薙邦広 第17章　心理療法の介入効果――構造方程式モデリングによる改善要因の検討――　竹林由武 第18章　本当に麻雀が強いのは誰か？――ディリクレ分布を用いた雀力のモデリング――　杣取恵太 第19章　男女間のナルシシズム傾向の差の検討――性別によるDIFを統制したベイズ項目反応モデル――　北條大樹 　目　　次 まえがき　　ⅰ 第1章　大学生は18禁映像をどれくらい見ているか ――2要因配置のAR法―― 　1.1　AR法とは 　1.2　データの収集 　1.3　結果1と課題 　1.4　モデル 　　1.4.1　混合分布 　　1.4.2　2要因配置 　　1.4.3　事後分布 　1.5　結果2 と考察 　1.6　後日談 　1.7　付録 第2章　血液型と性格には関連がある？ ――ベイズ的アプローチによる再分析―― 　2.1　調査データ 　2.2　有意性検定の結果 　2.3　事後分布 　2.4　ベイズ分析の結果 　2.5　結語 　2.6　付録 第3章　阪神ファン－巨人ファンの2大勢力構造は本当か？ ――Non-Zero過剰分布と多次元展開法を用いた感情温度の分析―― 　3.1　本章で扱うデータとモデル 　　3.1.1　感情温度 　　3.1.2　多次元展開法　23 　3.2　確率モデル 　　3.2.1　感情温度の測定モデル 　　3.2.2　多次元展開法 　3.3　分析結果 　　3.3.1　推定結果 　　3.3.2　等高線を利用したプロ野球球団への社会的態度の可視化 　3.4　まとめ 　3.5　付録 第4章　ことばの背後にある意図を探る傾向の個人差 ――2項分布を用いた間接的要求の解釈率のモデリング―― 　4.1　問題の背景 　　4.1.1　間接的発話行為 　　4.1.2　間接的発話の理解における個人差とその測定 　4.2　2項分布 　4.3　調査データ 　4.4　解釈率が個人ごとに異なると仮定した2項分布による分析 　　4.4.1　モデルの仮定 　　4.4.2　分析結果と結果の解釈 　4.5　解釈率が異なるグループの存在を仮定した混合2項分布による分析 　　4.5.1　モデルの仮定 　　4.5.2　分析結果と結果の解釈 　4.6　まとめと今後の課題 　4.7　付録 第5章　音声から感情はわかるか？ 　5.1　音声への感情の表れ 　5.2　音声データ 　5.3　記述統計量 　5.4　ベイズ法による分析（乱塊計画） 　5.5　結論 　5.6　付録 第6章　男心をくすぐるデート戦略 ――時間で変化するデートの魅力を階層ベイズでモデリング―― 　6.1　遅延価値割引 　6.2　デート予定の選択実験 　6.3　データの確認 　6.4　遅延価値関数と階層ベイズ 　　6.4.1　今日デートする魅力 　　6.4.2　時間で変化する後日のデートの魅力 　　6.4.3　モデル式の展開 　　6.4.4　ソフトマックス行動選択 　　6.4.5　階層ベイズモデル 　6.5　制限付き総和型わくわく割引モデルの結果 　6.6　総和型わくわく割引モデルの結果 　6.7　考察と結論 　6.8　付録 第7章　心の旅が始まる ――観光のイメージの世代間比較―― 　7.1　個人差多次元尺度構成法 　7.2　モデル 　7.3　技術的な制約 　7.4　データ 　7.5　結果と考察 　7.6　まとめ 　7.7　付録 第8章　傾いた文字は正しい文字か？　鏡文字か？ ――心的回転課題の反応時間を説明する混合プロセスモデル―― 　8.1　心的回転とは 　8.2　傾いた文字の正像・鏡像判断 　8.3　混合プロセスモデル 　8.4　指数－正規分布でノイズを表現する 　8.5　階層ベイズモデルで個人差を表現する 　8.6　データの収集と分析の実行 　8.7　推定結果 　8.8　まとめ 　8.9　付録 第9章　己の「歌唱力」を推定する ――カラオケ採点データを用いたベイズ統計モデリング―― 　9.1　平均得点の推定 　　9.1.1　対策1：打ち切られた「真の総合得点」を推定する 　　9.1.2　対策2：打ち切りデータが発生する確率を利用する 　9.2　これからも100点を取れるのか 　9.3　まとめ 　9.4　付録 第10章　オンライン調査における回答項目数のモデリング 　10.1　モデリング対象のデータ 　10.2　モデル1：回答するページ数が打ち切り幾何分布に従うモデル 　10.3　モデル2：教示の効果を表現できるよう改善したモデル 　10.4　モデル3：回答するページ数の影響を表現できるよう改善したモデル 　10.5　まとめとモデルの改良について 　10.6　付録 第11章　歴代M-1グランプリで最もおもしろいのは誰か 　11.1　おもしろさを推定するモデル 　11.2　コンビ平均モデル 　11.3　審査員のくせ評価モデル 　11.4　審査員の基準効果モデル 　11.5　開催回数効果モデル 　11.6　まとめ 　11.7　付録 第12章　顔は口ほどではないが嘘を言う ――SDT，MPTによる二値データのモデリング―― 　12.1　情動体験の弁別実験 　12.2　等分散を仮定した信号検出理論の階層モデル 　12.3　ベータ分布を用いた多項過程ツリーの階層モデル 　12.4　信号検出理論による結果 　12.5　ベータ多項過程ツリーモデルの結果 　12.6　考察と結論 　12.7　付録A 　12.8　付録B 第13章　集団メンバーの消極的な発言は他メンバーのパフォーマンスを低下させるか ――参加者間計画の心理学実験で得られた集団データの分析―― 　13.1　仮説の設定 　13.2　実験の組み立てと事前の分析計画 　13.3　実際の実験手続き 　13.4　事後的な分析計画の修正 　13.5　モデル式の組み立て 　13.6　結果 　13.7　考察 　13.8　付録 第14章　いつになったら原稿を書くのか？ ――執筆量モニタリングにおける変化点検出―― 　14.1　執筆量モニタリング 　14.2　執筆量データ 　14.3　データの可視化 　14.4　変化点検出モデル 　14.5　いつになったら本格的に原稿を書き始めるのか？ 　14.6　おわりに 　14.7　付録 第15章　探すのに集中しているときとそうでないときで何が違うのか？ ――指数－正規分布の階層モデリング―― 　15.1　伝統的な反応時間の分析方法 　15.2　指数－正規分布の利用 　15.3　使用するデータの概要 　15.4　階層モデルの利用 　15.5　推定結果 　15.6　最後に 　15.7　付録 第16章　あなたの英語，大丈夫？ 　16.1　外国語における語用論 　16.2　語用論的能力を信号検出モデルで表現する 　16.3　データの収集と分析 　16.4　やはり語用論的適切性の判断は難しい 　16.5　付録 第17章　心理療法の介入効果 ――構造方程式モデリングによる改善要因の検討―― 　17.1　データ 　17.2　潜在曲線モデル 　17.3　分析結果 　17.4　結語 　17.5　付録 第18章　本当に麻雀が強いのは誰か？ ――ディリクレ分布を用いた雀力のモデリング―― 　18.1　麻雀データとは 　18.2　ディリクレ分布を用いた麻雀データの生成 　18.3　雀力の比較 　18.4　まとめと限界 　18.5　付録 第19章　男女間のナルシシズム傾向の差の検討 ――性別によるDIFを統制したベイズ項目反応モデル―― 　19.1　はじめに 　19.2　ナルシシズム測定尺度について 　19.3　分析目的と分析データ 　19.4　項目反応モデル 　19.5　通常の項目反応モデルの分析結果 　19.6　性別効果検討のための拡張項目反応モデル 　19.7　拡張項目反応モデルの分析結果 　19.8　おわりに 　19.9　付録 索引

本書は、Python初心者向けに基本的なプログラムや人工知能アプリの作成を対話形式で学べる内容です。著者は森巧尚で、イラストを交えながら基礎知識を解説し、最新の環境に対応しています。エラー対応法も掲載されており、安心して学習できるよう配慮されています。目次には、Pythonの基礎からアプリ作成、人工知能に関する章が含まれています。

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本書は、データサイエンスの基本概念から実際のビジネス活用事例までを豊富な図やイラストを用いて解説し、初心者でも理解しやすい内容になっています。データサイエンスの重要性が増す中、数学的な専門用語を避けながら、機械学習や先端テクノロジーとの関連も紹介。ビジネスパーソンや学生にとって、データサイエンスを学ぶための入門書として最適です。

この入門書は、パターン認識について基礎からわかりやすく解説しており、特にRを用いた実行例が含まれているため、実際の応用にも役立ちます。内容は識別規則や学習法、ベイズの識別規則、k最近傍法、サポートベクトルマシンなど多岐にわたり、最後には識別器の性能強化についても触れています。著者は筑波大学の名誉教授、平井有三氏です。

Python（パイソン）は初心者が比較的修得しやすく、AI（人工知能）やパターン認識などの先端技術に活用されている優れたプログラミング言語です。 本書では、初心者を対象に、Pythonを使ったプログラミングの勘所をやさしく解説しました。 例題に取り組むことで、プログラミングとはどういうものかを理解し、プログラミング的思考を身につけてもらうことを目的に執筆しました。 読者の皆さんが、楽しみながらPythonの素晴らしさやプログラミングの醍醐味を感じていただけたら、著者として望外の喜びです。

本書は、プロのゲームクリエイターが初心者向けにゲーム制作とプログラミングを解説する入門書です。Pythonを使用し、プログラミングの基礎やゲーム制作の方法、必要なアルゴリズムや数学を学びながら、モグラ叩きやテニスゲームなどのサンプルゲームを作成します。ゲーム制作に興味がある初心者に最適な内容となっています。

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『独習Python』は、プログラミング初学者向けのPython入門書で、著者は山田祥寛氏です。本書は、手を動かして学ぶスタイルを重視し、Pythonの基本から応用までを体系的に学べる内容となっています。解説、例題、理解度チェックの3ステップで、基礎知識がない人でも理解しやすい構成です。プログラミング初心者や再入門者におすすめの一冊です。目次には、Pythonの基本、演算子、制御構文、標準ライブラリ、ユーザー定義関数、オブジェクト指向構文などが含まれています。

本書は「統計モデリングの世界」への入門書で、統計、確率、ベイズ推論、MCMCの基本をチュートリアル形式で学べる内容です。RやStanを用いたデータ分析の基礎から、一般化線形モデルや一般化線形混合モデル、状態空間モデルまでを体系的に解説しています。データサイエンスを学ぶ大学生やエンジニア向けの実践的なシリーズの一環として、すぐに実践できるスキルを身につけることができます。

本書は、自然言語処理の応用（機械翻訳、文書要約、対話、質問応答）に焦点を当て、深層学習の活用方法を実践的に解説しています。各章では、自然言語処理のアプローチ、ニューラルネットの基礎、深層学習の発展、応用技術、汎化性能向上の手法、実装方法などが詳述されています。著者は、実務経験を持つ研究者であり、実装上の工夫に関する内容も充実しています。データサイエンス分野に興味のある学生や研究者に向けた参考書です。

この書籍は、時系列データの分析方法について基礎から詳しく解説しています。目次は、時系列分析の考え方、Box-Jenkins法、その他のトピック、状態空間モデル、カルマンフィルタ、ベイズ推論など多岐にわたります。著者は兵庫県出身の馬場真哉で、北海道大学水産科学院を修了しています。

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この書籍は、データ分析の基礎から応用までを学べる内容で、データ可視化や統計手法、仮説検定、重回帰分析など、一生使えるスキルを身につけることができます。著者はデータサイエンティストとしての豊富な経験を持ち、実務に役立つ知識を提供しています。目次にはデータ分析の全体像や具体的な手法が紹介されています。

「Head First Python」は、初心者向けのビジュアル重視の入門書で、Pythonの基本を学びながら独自のWebアプリケーションを構築する方法をステップバイステップで解説しています。データベース管理や例外処理などの理解を深めることができ、手を動かしながら学べる内容になっています。著者は情報システムやコンピューティングの専門家で、教育やIT業界での経験があります。

『Data Visualization: A Practical Introduction』の日本語訳が刊行され、全世界のRユーザーに支持されている。この本は、データ可視化の基本を初心者でも理解できるように解説しており、ggplotやtidyverseの知識がなくても実践的に学べる内容となっている。データの見せ方や可視化の手順に加え、実践的なスキルを提供。著者はデューク大学の教授であり、さまざまな専門家が推薦している。目次にはデータの整形や地図描画など、多岐にわたるテーマが含まれている。

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本書は、データサイエンスにおけるコンペティション、特にKaggleに焦点を当て、実践的なデータ分析手法やテクニックを紹介しています。分析コンペに参加することで得られるスキルは、実務でも役立つため、特徴量の作成やモデルの評価、チューニングなどの具体的な内容が含まれています。著者たちは、データサイエンスの専門家であり、実績を持つKaggleの競技者です。この本は、コンペに挑戦したい人や実務でのモデル精度向上を目指す人にとって有益な情報源となるでしょう。

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本書は、ビジネスにおけるデータ活用の重要性を背景に、因果分析の手法である「因果推論」と「因果探索」を学ぶための実践的なガイドです。因果推論は施策の効果を推定する手法であり、因果探索はデータから因果関係を明らかにする方法です。読者はPythonや機械学習ライブラリを用いて実際にプログラムを実装しながら、これらの手法を習得できます。内容は因果推論の基本から機械学習の応用、さらに因果探索の実装まで多岐にわたります。

本書は、Pythonを用いてExcel作業やその他のパソコン仕事を自動化する方法を紹介しています。プログラミング初心者向けに、実践的な例題を通じて自動化の知識を丁寧に解説し、難しい理論は使わずにすぐ始められる内容になっています。Excelだけでなく、メールやWebの自動化も扱い、業務効率化の手助けをします。著者は20年以上の経験を持つ技術士で、実務に役立つプログラムを提供しています。

本書は、欠測データの解析における多重代入法の実用的な手法を解説しています。従来の書籍では理論中心でしたが、本書では具体的な応用事例や手順を示し、社会科学の分析手法（t検定、重回帰分析、ロジスティック回帰分析など）における欠測データ処理を詳述しています。Rコードと実データを用いて、読者が実際に手順を再現しながら学ぶことができるようになっています。著者は、統計科学や不完全データ処理法の専門家です。

本書はデータ視覚化の重要性と技術を解説しており、単なるグラフ作成にとどまらず、データの意味を明確にし、オーディエンスに興味を持たせることを目的としています。筆者は日本人女性唯一のTableau ZEN MASTERであり、実践的なノウハウや事例を通じて、データ視覚化の基礎からプロフェッショナルなテクニックまでを紹介しています。主要な章では、視覚化の基本概念、プロっぽく見せるコツ、適切なチャートの選択、実際のダッシュボード作成事例、組織内でのデータ視覚化の浸透方法について詳しく説明しています。

本書『Python2年生』の第2版は、データ分析を学ぶ初心者向けに、Pythonを使った分析手法を解説しています。ヤギ博士とフタバちゃんが対話形式で進め、データの前処理、可視化、分布、予測方法などをイラストを交えながら説明します。AnacondaやGoogle Colabのアップデートも含まれ、実際に手を動かしてデータ分析を体験できる内容です。著者は森巧尚で、教育者としての経験も豊富です。

本書は、Pythonを用いて身近なデータを分析するための知識を最短で学べる入門書です。プログラミング未経験者でも理解できるように、Pythonの基本やデータ分析に必要なライブラリの使い方を平易に解説し、実践的な演習問題を通じて実務スキルを身に付けることができます。具体的なデータ分析の例を通じて洞察を導く方法も学べ、DX人材としてのスキルを強化できる内容です。章立ては、Pythonプログラミング入門、データ分析ライブラリ入門、中級編、実践編となっています。

本書『Python2年生 スクレイピングのしくみ 第2版』は、Pythonを使ったデータ収集技術「スクレイピング」を学ぶための入門書です。ヤギ博士とフタバちゃんが、インターネットからのデータダウンロード、HTML解析、データの読み書き、API利用、データの可視化方法を解説します。第2版ではPython 3.12に対応し、各種ライブラリやオープンデータのアップデートが行われています。初心者向けに対話形式でわかりやすく説明されており、実践的なサンプルも用意されています。

本書は、プログラミング言語Pythonを用いたデータ収集の自動化方法を解説しています。ビジネスにおいて必要な商品情報やトレンドの収集を効率化するため、手作業ではなくプログラムを活用することを提案。初心者向けに、必要最低限の知識で実践できるように工夫されており、具体的なサンプルや練習用ページも用意されています。著者はデータサイエンティストの清水義孝氏で、実務経験をもとにした内容です。

本書は、ゲーム開発のノウハウをゼロから学べるPythonを使ったプログラミング解説書です。ゲーム開発に特化し、プログラムの動きや面白さを理解できる内容となっています。対象はゲーム業界を目指す学生や趣味でゲームを作りたい人で、基礎知識からプログラミング初心者でも理解しやすいように工夫されています。多様なミニゲームを通じて実践的なスキルを身につけることができ、読者特典として3つのおまけゲームも提供されています。著者は大手メーカーでの経験を持つクリエイターです。

本書は、ゲームを作りながらプログラミングを学ぶための入門書です。Pythonを使用し、基礎知識を習得した後、pygameを利用してアクションゲームやブロック崩し、シューティングゲームを制作します。サンプルコードを真似しながら実践的に学べるため、プログラミング初心者でも安心して取り組むことができます。著者は豊富な経験を持つ森巧尚氏で、学習を通じて自分のアイデアを形にする楽しさを伝えています。

本書は、Pythonを使ってビジネス業務の効率化や自動化を目指す入門書です。プログラミング未経験者でも理解しやすい内容で、基礎から学べる構成になっています。サンプルコードが豊富で、初心者から経験者まで幅広く対応。著者はプログラミング教育やアプリケーション開発の経験が豊富な専門家です。

本書は、Pythonの基礎知識を持つ初心者向けに、デスクトップアプリ開発の基本をやさしく解説しています。アプリ開発が難しいと感じる人に対して、計算アプリや時計アプリ、ファイル操作アプリ、ゲームアプリなど、実用的かつ楽しめるアプリ作りを通じて学ぶことができる内容です。著者はプログラミング教育に関わる専門家で、初心者が挫折せずに学べるよう配慮されています。