多機能でありながら無料で使える統計解析ソフト「Ｒ」。その利便性からもＲによるデータ処理がますます広がっている。一方，統計学の入門的知識があっても，このソフトに敷居の高さを感じる人は少なくない。はじめてＲに触れる初学者対象に，Ｒを使っての統計解析の最初の一歩を踏み出すための説明をコンパクトにまとめた。 はじめに 1章　Rのインストール 2章　R Consoleにおける簡単な計算と統計解析 　2-1　2章で学ぶこと 　2-2　簡単な計算 　2-3　簡単な統計解析 　2-4　データの型 　2-5　Rで困ったとき 　2-6　2章で学んだこと 3章　データファイルの読み込み・Rエディタの利用 　3-1　3章で学ぶこと 　3-2　データファイルの作成 　3-3　データファイルの読み込み 　3-4　Rエディタの利用 　3-5　3章で学んだこと 4章　記述統計 　4-1　4章で学ぶこと 　4-2　データファイルの作成 　4-3　データの図表化 　　 4-3-1　ヒストグラム 　　 4-3-2　散布図 　　 4-3-3　度数分布表・棒グラフ・クロス集計表 　4-4　基本統計量の算出 　　 4-4-1　基本統計量の算出 　　 4-4-2　属性別算出 　4-5　相関係数の算出 　　 4-5-1　共分散 　　 4-5-2　相関係数 　　 4-5-3　属性別算出 　4-6　欠損値のあるデータの処理 　　 4-6-1　欠損値のあるデータの作成 　　 4-6-2　欠損値のあるデータからの平均値の算出 　　 4-6-3　欠損値のあるデータからの相関係数の算出 　4-7　4章で学んだこと 5章　相関係数の検定・t検定・カイ2乗検定 　5-1　5章で学ぶこと 　5-2　相関係数の検定 　5-3　対応のない場合のt検定 　5-4　対応のある場合のt検定 　5-5　カイ2乗検定 　5-6　5章で学んだこと 6章　分散分析 　6-1　6章で学ぶこと 　6-2　1要因分散分析（対応なし） 　6-3　1要因分散分析（対応あり） 　6-4　1要因分散分析（対応あり）～データの並べ替えを伴う場合 　6-5　2要因分散分析（2要因とも対応なし） 　6-6　2要因分散分析（2要因とも対応あり） 　6-7　2要因分散分析（2要因とも対応あり）～データの並べ替えを伴う場合 　6-8　2要因分散分析（混合計画） 　6-9　2要因分散分析（混合計画）～データの並べ替えを伴う場合 　6-10　アンバランスデザインの分散分析 　6-11　6章で学んだこと 引用文献 索引（事項／関数） おわりに

地理空間データ分析

地図を作る側の視点から「地図の正しい作法」「地図のしくみ」など、地図に関する知識をくわしく基本から網羅した最強の一冊です。 地図を作る側の視点から「地図の正しい作法」「地図のしくみ」など、地図に関する知識をくわしく基本から網羅した最強の一冊です。 Googleマップの登場によって、「地図」は便利で身近なものになりました。しかしその一方で、地図を正しく読む力や正しく作成する力ないままに利用されたために、誤った地図や恣意的な地図が出回るようにもなりました。そうした弊害をなくすには、“読み書きそろばん"と同じように、地図を正しく扱えるスキル(=地図リテラシー)を身につける必要があります。そこで本書では、地図を作る側の視点から、地図の正しい読み方や作り方を解説していきます。「地図とは何か」からはじまり、「地図の誤った使われ方」を通して「地図の正しい作法」「地図のしくみ」をフルカラーで豊富な図版とともに学んでいきます。「電子地図」を含め、地図に関する知識をくわしく基本から網羅した最強の「地図の教科書」です。

平均値から個性へ 階層モデルで「個性」をとらえる 個人差・地域差をとりこむ統計科学 全体モデルから局所モデルへ 生きた言葉をモデル化する ポスト近代科学としての統計科学 階層ベイズ講義

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、マーケティングリサーチの実務家に向けてR言語の活用法を解説する入門書です。数学的な詳細には触れず、統計モデルを概念的に理解できるように構成されています。前半ではR言語や基本統計、データの可視化などの基礎を学び、後半ではロジスティック回帰や顧客セグメンテーションなどの高度な分析手法に焦点を当てています。分析スキルの向上を目指すアナリストに最適な内容となっています。著者は名城大学の教授で、統計学や経営科学を専門としています。

この30年の研究の発展により，めざましい発展をとげている数理人口学．年齢構造を考慮した人口・生物個体群ダイナミクスの数学的理論を主題とした，世界で広く読まれている基本書をベースに，最新の研究の発展を考慮して内容・文献を補完した待望の日本語版． 第1章　線形理論の基礎 第2章　線形理論の諸発展 第3章　非線形モデル 第4章　平衡点の安定性 第5章　大域的挙動 第6章　年齢構造をもつ人口における感染症流行 第7章　感染症流行における感染年齢構造 付録 本書は，Mimmo Iannelli, Mathematical Theory of Age-Structured Population Dynamics (Giardini Editori e Stampatori in Pisa, 1995)の全訳をベースに，加筆修正したものです．

本書は「時系列解析」の手法を解説し、過去のデータから未来を予測するだけでなく、事象の理解にも役立つことを強調しています。マーケティングやIoTの実際の応用に焦点を当て、Pythonのサンプルコードを用いて基礎理論を説明。ARモデルやカルマンフィルタ、異常検知などの手法を段階的に学べるように構成されています。各手法の必要性や克服方法を提示し、読者が自学で応用範囲を広げられるよう工夫されています。

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。

本書は、エステル・デュフロ教授らによるランダム化比較試験（RCT）の理論と実践を解説したもので、エビデンスに基づく政策形成（EBPM）におけるRCTの活用方法を探ります。監訳者の小林庸平氏が難解な部分をわかりやすく補足し、RCTの重要性や実施に際しての留意点を詳述。EBPMや経済学の実証研究に興味のある読者にとって必読の一冊です。

本書は点過程の時系列解析に関する入門書で、データが特定のイベントの発生時刻の集合として扱われる点過程の理論と実データ解析を体系的に解説しています。地震や神経細胞の活動、金融取引などの現象を分析するために点過程が広く使われており、その応用範囲が拡大しています。著者は確率・統計の基礎を持つ読者を想定し、必要な理論や計算をできるだけ分かりやすく説明しています。目次にはポアソン過程やHawkes過程、統計推定法などが含まれています。著者は時系列解析や統計地震学の専門家です。

本書は、ネットワーク分析の理論と実践をRというフリーソフトを用いて学ぶためのガイドです。第2版では、統計的なネットワーク分析手法や社会ネットワーク、ソーシャルメディアの分析法に関する新しい章が追加され、複雑ネットワークやネットワーク描画の内容も改訂されています。著者は鈴木努で、社会学を専攻し、東北学院大学の准教授として勤務しています。

本書は、自然言語処理を初歩から学べる入門書で、プログラミング経験のある開発者を対象としています。自然言語処理の基本概念や技術、タスク（自動翻訳、質問応答など）を基礎から解説し、Pythonを用いて実装を学ぶことができます。また、機械学習や深層学習の基礎もカバーしており、日本語のデータセットを使用して実践的な学習が可能です。自然言語処理をしっかり学びたい方に最適な一冊です。

大規模ネットワーク分析ツールであるPajekを用いた社会ネットワーク分析の解説書。社会ネットワーク分析の様々な手法について事例を用いて解説し、実際にPajekでそのデータを解析する。Pajekは大規模なネットワークデータを可視化・描画するフリーのツールとして広く利用されている。Pajekを適用した実例も含めてその使い方を書籍化した初めての一冊。 第1部　基本 　第1章　社会構造を探索する 　　1.1　はじめに 　　1.2　ソシオメトリーとソシオグラム 　　1.3　探索的社会ネットワーク分析 　　1.4　社会ネットワークデータの収集 　　1.5　要約 　　1.6　問題 　　1.7　課題「教室内のネットワーク」 　　1.8　さらなる学習のための 　　1.9　解答 　第2章　属性と関係 　　2.1　はじめに 　　2.2　例「世界システムと貿易ネットワーク」 　　2.3　パーティション 　　2.4　ネットワークの縮約 　　2.5　ベクトルと座標 　　2.6　ネットワーク分析と統計 　　2.7　要約 　　2.8　問題 　　2.9　課題「アジア諸国の金属製品の輸出入」 　　2.10　さらなる学習のために 　　2.11　解答 第2部　直接結合 　第3章　凝集的サブグループ 　　3.1　はじめに 　　3.2　例「家族の訪問関係」 　　3.3　密度と次数 　　3.4　コンポーネント 　　3.5　コア 　　3.6　クリークと完全なサブネットワーク 　　3.7　要約 　　3.8　問題 　　3.9　課題「家族に訃報連絡関係」 　　3.10　さらなる学習のために 　　3.11　解答 　第4章　感情と友情 　　4.1　はじめに 　　4.2　バランス理論 　　4.3　例「修道院のネットワークとその変化」 　　4.4　構造的なバランスとクラスタビリティを見つける 　　4.5　時系列の発展 　　4.6　要約 　　4.7　問題 　　4.8　課題「士官候補生のネットワーク」 　　4.9　さらなる学習のために 　　4.10　解答 　第5章　所属 　　5.1　はじめに 　　5.2　例「役員兼任と企業間ネットワーク」 　　5.3　2‐モードネットワークと1‐モードネットワーク 　　5.4　m‐スライス 　　5.5　三次元 　　5.6　要約 　　5.7　問題 　　5.8　課題「ハリウッドの映画プロデューサーと作曲家」 　　5.9　さらなる学習のために 　　5.10　解答 第3部　仲介 　第6章　中心と周辺 　　6.1　はじめに 　　6.2　例「製材所従業員のコミュニケーション」 　　6.3　距離 　　6.4　媒介性 　　6.5　要約 　　6.6　問題 　　6.7　課題「家族計画の普及」 　　6.8　さらなる学習のために 　　6.9　解答 　第7章　仲介者とブリッジ 　　7.1　はじめに 　　7.2　例「製材所従業員の拘束関係」 　　7.3　ブリッジとバイコンポーネント 　　7.4　エゴネットワークとネットワーク拘束度 　　7.5　所属と仲介役割 　　7.6　要約 　　7.7　問題 　　7.8　課題「ハイテク企業従業員の空隙とクリーク」 　　7.9　さらなる学習のために 　　7.10　解答 　第8章　普及 　　8.1　例「”新しい数学”の普及と教師のネットワーク」 　　8.2　伝染 　　8.3　照射と閾値 　　8.4　クリティカルマス（臨界量） 　　8.5　要約 　　8.6　問題 　　8.7　課題「新薬の普及過程」 　　8.8　さらなる学習のために 　　8.9　解答 第4部　序列 　第9章　威信 　　9.1　はじめに 　　9.2　例「コミュニケーションにおける家族の人気と威信」 　　9.3　人気と入次数 　　9.4　相関関係 　　9.5　インプットドメイン 　　9.6　近接性威信 　　9.7　要約 　　9.8　問題 　　9.9　課題「内科医のネットワークと新薬の採択」 　　9.10　さらなる学習のために 　　9.11　解答 　第10章　序列 　　10.1　はじめに 　　10.2　例「大学生のディスカッションネットワーク」 　　10.3　トライアド分析 　　10.4　非サイクルネットワーク 　　10.5　対称—非サイクル分解 　　10.6　要約 　　10.7　問題 　　10.8　課題「オランダの詩人についての文芸批評」 　　10.9　さらなる学習のために 　　10.10　解答 　第11章　系譜と引用 　　11.1　はじめに 　　11.2　例1「Ragusaの貴族の系譜」 　　11.3　家系図 　　11.4　系譜の社会調査 　　11.5　例2「ネットワークの中心性に関する論文の引用関係」 　　11.6　引用 　　11.7　要約 　　11.8　問題 　　11.9　課題1「マン島の20家族の系譜」 　　11.10　課題2「情報科学専攻の教官と学生の関係」 　　11.11　さらなる学習のために 　　11.12　解答 第5部　役割 　第12章　ブロックモデル 　　12.1　はじめに 　　12.2　行列と置換 　　12.3　役割と地位—同値性 　　12.4　ブロックモデリング 　　12.5　要約 　　12.6　問題 　　12.7　課題「メキシコの政治抗争」 　　12.8　さらなる学習のために 　　12.9　解答 　付録1　Pajekの始めかた 　付録2　描画のエクスポート 　付録3　ショートカットキー 　付録4　Pajek1.21へのアップデート 　用語集 　索　引

人と人，人と社会の関係を探り出すネットワーク理論．その方法論と手法を，若者の喫煙行動や，健康維持のためのネットワークづくりなどの豊富な事例をもとに，やさしく丁寧に解説する．いま話題の「健康格差」を考えるうえでも必読．Thomas W. Valente, Social Networks, and Health. Models, Methods, and Applications（Oxford University Press, 2010）を全訳． まえがき 日本の読者の皆様へ 第Ｉ部　モデル 第1章　「つながり」をみつめる 第2章　歴史：学際を越えた歩み 第3章　「つながり」の調べ方 第4章　エゴ・ネットワークおよびパーソナル・ネットワークの効果 第II部　尺度 第5章　中心性：「中心人物」は誰か？ 第6章　ネットワークの中の仲間：グループ 第7章　「立ち位置」を測る 第8章　ネットワークを測る 第III部　応用 第9章　指数型ランダムグラフモデル，P*および行為者中心モデル 第10章　新技術の普及 第11章　ネットワーク介入 第12章　要約 付録 訳者あとがき Social Networks and Health: Models,Methods, and Applications by Thomas W.Valente Translation by Toru MORI and Yuki YASUDA

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。

空間計量経済モデルを用いて実証分析を行うために必要な理論や実証例をコンパクトにまとめているベイズ空間計量経済学の入門書 理論・実証両面で精力的に研究を展開している二教授によるベイズ空間計量経済学入門。本書は、空間計量経済モデルを用いて実証分析を行うにあたっての必要な理論や実証例がコンパクトにまとめられた良書である。 本書は、ベイズ空間計量経済学の分野において、 理論・実証両面で精力的に研究を展開している James P. LeSage 教授とR. Kelly Pace 教授による ”空間計量経済学”の入門書である。 空間計量経済モデルを用いて実証分析を行うにあたって必要な 理論や実証例がコンパクトにまとめられており、 空間計量経済モデルを応用した実証分析を行いたいと考えている 大学院生や研究者にぜひとも理解してもらいたい内容である。 第１章　空間計量経済モデルの動機付けと解釈 第２章　最尤推定 第３章　対数行列式と空間ウェイト 第４章　ベイズ空間計量経済モデル 第５章　モデル比較 第６章　時空間モデルと空間モデル 第７章　空間計量経済相互作用モデル 第８章　行列指数空間モデル 第９章　限定従属変数空間モデル

Applied Spatial Data Analysis with R, second edition, is divided into two basic parts, the first presenting R packages, functions, classes and methods for handling spatial data. This part is of interest to users who need to access and visualise spatial data. Data import and export for many file formats for spatial data are covered in detail, as is the interface between R and the open source GRASS GIS and the handling of spatio-temporal data. The second part showcases more specialised kinds of spatial data analysis, including spatial point pattern analysis, interpolation and geostatistics, areal data analysis and disease mapping. The coverage of methods of spatial data analysis ranges from standard techniques to new developments, and the examples used are largely taken from the spatial statistics literature. All the examples can be run using R contributed packages available from the CRAN website, with code and additional data sets from the book's own website. Compared to the first edition, the second edition covers the more systematic approach towards handling spatial data in R, as well as a number of important and widely used CRAN packages that have appeared since the first edition. This book will be of interest to researchers who intend to use R to handle, visualise, and analyse spatial data. It will also be of interest to spatial data analysts who do not use R, but who are interested in practical aspects of implementing software for spatial data analysis. It is a suitable companion book for introductory spatial statistics courses and for applied methods courses in a wide range of subjects using spatial data, including human and physical geography, geographical information science and geoinformatics, the environmental sciences, ecology, public health and disease control, economics, public administration and political science. The book has a website where complete code examples, data sets, and other support material may be found: http://www.asdar-book.org. The authors have taken part in writing and maintaining software for spatial data handling and analysis with R in concert since 2003. Preface 2nd edition.- Preface 1st edition.- Hello World: Introducing Spatial Data.- Classes for Spatial Data in R.- Visualising Spatial Data.- Spatial Data Import and Export.- Further Methods for Handling Spatial Data.- Classes for spatio-temporal Data.- Spatial Point Pattern Analysis.- Interpolation and Geostatistics.- Modelling Areal Data.- Disease Mapping.