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

本書は、統計学の基礎から応用までを扱った内容で、基礎編ではR言語を用いた記述統計や統計的仮説検定について解説し、応用編ではベクトルや行列、データフレーム、外れ値の影響などを取り上げています。著者は、教育心理学を専門とする学者たちで、各自が教育機関での実績を持っています。

この書籍は、データサイエンティストに必要な時系列データ分析について詳しく解説しています。フリーソフトウェアRを使用し、視覚的かつ対話的にデータ分析を行う方法を紹介しています。内容は、時系列データの基本から観察・要約、自己回帰モデルの理解、ARCH/GARCHモデルの応用、投資への実践的な応用まで多岐にわたります。著者は一橋大学の准教授と株式会社QUICKのソリューションマネージャーです。

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。

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

「データサイエンティスト養成読本」の改訂版で、データサイエンティストに必要なスキルセットを最新の内容で解説しています。ソフトウェアや分析ツールの進化に対し、基本的なスキルは変わらないことを強調。内容はデータ分析のプロセスやビジネス成果を意識した分析方法、実践的なデータ分析入門、マーケティング分析の手法、基礎知識の習得など多岐にわたります。著者は里 洋平、和田 計也、早川 敦士など。

本書は、回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰分析について解説しており、基礎知識から実践的な計算方法までをカバーしています。著者は高橋信氏で、統計学を基にした情報サービス業に従事しています。

『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。

この文章は、異常検知に関する書籍の目次と著者情報を紹介しています。目次では、異常検知の基本から正規分布や非正規データ、性能評価、次元削減、入力・出力データ、時系列データに関する異常検知までの各トピックが列挙されています。著者の井手剛は、機械工学と物理学の学位を持ち、IBMでの研究経験があります。

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。

この書籍は、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を活用して業績を向上させるストーリーを通じて、デジタルマーケティングの基礎を学ぶ内容です。デジタル化を成功させるための条件や、重要な要素（MEO・SEO、データ分析、ECサイト構築、SNS活用など）が解説されています。著者は上野佑馬で、データ分析やデジタルマーケティングの専門家です。

本書は、統計解析の基礎手法を幅広く解説した入門書であり、統計解析の全体像を把握することができます。目次には、データ整理、分布と期待値、検定・推定の考え方、分散分析、相関分析、回帰分析などが含まれています。

本書は、理解しやすいコードを書くための方法を紹介しています。具体的には、名前の付け方やコメントの書き方、制御フローや論理式の単純化、コードの再構成、テストの書き方などについて、楽しいイラストを交えて説明しています。著者はボズウェルとフォシェで、須藤功平氏による日本語版解説も収録されています。

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。

この入門書は、フリー環境でテキストマイニングの基本手法や最新技術（ウェブスクレイピング、トピックモデルなど）を学べる内容です。初心者向けに、データ収集・分析方法や可視化技術を紹介し、RStudioを使用して直感的に操作できるように工夫されています。目次には、テキスト解析やアンケート分析、文体比較など多様なテーマが含まれています。著者は石田基広氏で、大学で教鞭をとる専門家です。

本書は、AI・データ分析プロジェクトの成功には技術知識だけでなく「ビジネス力」が重要であることを強調しています。データサイエンティストのキャリアや業界の概要から始まり、プロジェクトの立ち上げ、実行、評価、収益化までのノウハウを網羅。具体的には、課題設定、案件獲得、データ分析手法の検討、レポーティングなどのプロセスを解説し、実務に役立つ情報を提供しています。著者は業界の専門家で、実践的な知識を基にした内容となっています。

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。

本書は、ビジネスにおけるベイズ統計学の基本をわかりやすく解説した入門書です。中学数学の知識がなくても理解できるように工夫されており、特にIT業界や統計に興味があるビジネスパーソンに最適です。内容は、ベイズ推定の使い方や確率論の基礎、確率分布などを含み、実用的な視点から未来を予測するための統計学を学べます。著者は帝京大学の教授、小島寛之氏です。

この書籍は、ベイズ統計の基本とその応用方法を、統計の基礎知識がない人にもわかりやすく解説しています。柔軟な事前確率を用いることで、あいまいな人間の経験則を取り入れ、実用的な情報を導き出すことができると説明されています。目次には、ベイズの定理や応用、MCMC法、階層ベイズ法などが含まれています。著者は涌井良幸で、数学教育と統計学の研究に取り組んでいます。

初学者から独習できる懇切丁寧な解説，身近な例題，Excelの解説が豊富な定番テキストの改訂版。Excel2013対応。 初学者から独習できる丁寧な解説と，Excelを用いた実践ガイドが豊富な定番テキスト。解説・問題で使用するデータをダウンロードし，分析を追体験しながら学べる。例題・練習問題も充実。データ，Excelガイド等をアップデートし，最新の内容に改訂。 第１章　記述統計Ⅰ 第２章　記述統計Ⅱ 第３章　Excelによるグラフ作成 第４章　相関と回帰 第５章　確　率 第６章　分布と期待値 第７章　基本的な分布 第８章　標本分布 第９章　推　定 第10章　仮説検定 第11章　回帰分析の統計理論 第12章　時系列分析の基礎 第13章　多変量解析の基礎

本書は、Pythonのデータ処理ライブラリ「pandas」の実践的な使用法を約100のレシピ形式で紹介するもので、データ分析や科学計算に役立つ内容が含まれています。各レシピは手順や解説が整然とまとめられており、データ構造の基本から可視化技術まで幅広くカバーしています。著者はデータサイエンティストのTheo Petrouで、教育やデータ分析に関する豊富な経験を持っています。読者はデータサイエンスに興味のあるすべての人を対象としています。

本書は、多変量解析法の入門書であり、統計的方法を習得した人を対象に、簡単な例を用いて理論を2次行列で解説しています。主要な内容には、単回帰分析、重回帰分析、主成分分析、クラスター分析などが含まれています。著者は早稲田大学の教授で、統計学に関する多くの著作があります。

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。

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。

本書は、プログラミング初心者向けにリニューアルされた「いちばんやさしいPythonの本」で、最新のPython 3に完全対応しています。イラストやサンプルが豊富で、オブジェクト指向やWebアプリ開発、データ処理の基本も学べます。新たに2章が追加され、プログラミングの楽しさと効率化の重要性を伝え、読者がスキルを身につける手助けをします。著者は東京大学の辻真吾氏で、Pythonの普及活動にも力を入れています。

分割表・回帰分析・ロジスティック回帰

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。

この書籍は、時系列分析の基礎から応用までを詳しく解説しています。内容は、時系列分析の基礎概念、ARMA過程、予測手法、VARモデル、単位根過程、見せかけの回帰と共和分、GARCHモデル、状態変化を伴うモデルに分かれています。著者の沖本竜義は、経済学と統計学の専門家であり、実データへの応用に必要な知識を提供しています。

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。

まったくの初心者が統計解析の手法を知り，実際の解析結果を得るために，その足場となる知識のエッセンスを提供する。初心者の立場に立って，そこに解説のスタンスを置く。つまずきの要因（＝わからなくなるポイント）を指し示し，その上でハードルを乗り越えて行くことを目指した超初心者のためのマニュアル。

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、難解とされるダクチメソッドを初心者向けにわかりやすく解説した入門書です。技術者や工学系学生を対象に、概念や用語を事例を交えて説明し、実践での活用ポイントを明らかにしています。各章では、システムの安定性やパラメータ設計の入門、非線形システムの設計など、具体的なテーマが扱われており、図を用いて理解を助けています。著者は立林和夫氏で、品質工学の専門家です。

この文章は、永田靖著の書籍の目次と著者情報を紹介しています。書籍は3部構成で、基礎と1変数関数の微積分、線形代数、多変数関数の微積分について解説しています。著者は1957年生まれで、早稲田大学で教授を務めています。

本書は最適化手法についての入門書であり、経営学やオペレーションズリサーチだけでなく、統計的最適化や機械学習の話題も扱っています。計算機技術の進歩により、複雑な最適化問題が解決可能になった背景を踏まえ、各手法の原理や数学的背景を詳しく解説しています。内容は例題を多く用いて分かりやすく、関連する話題や注意点も随所に挿入されています。目次には数学的準備、関数の極値、最適化手法、最小二乗法、統計的最適化、線形・非線形計画法、動的計画法が含まれています。著者は岡山大学の金谷健一教授です。

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