【2024年】「r」のおすすめ 本 136選!人気ランキング

この記事では、「r」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. RStudioではじめるRプログラミング入門
  2. Rによるやさしい統計学
  3. はじめてのR: ごく初歩の操作から統計解析の導入まで
  4. 現場ですぐ使える時系列データ分析 ~データサイエンティストのための基礎知識~
  5. StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R 2)
  6. R言語ではじめるプログラミングとデータ分析
  7. 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)
  8. Rをはじめよう生命科学のためのRStudio入門
  9. 統計ソフト「R」超入門 実例で学ぶ初めてのデータ解析 (ブルーバックス)
  10. R統計解析パーフェクトマスター(R4完全対応)[統計&機械学習第2版] (Perfect master 189)
他126件
No.1
100
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No.2
80
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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.3
77

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

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No.5
75

StanとRでベイズ統計モデリング

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No.7
70
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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.8
70
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No.11
63

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.12
63
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No.17
62
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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.19
62

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.20
61
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No.21
61
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No.23
59
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No.25
59
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No.26
58

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.29
58
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No.34
57
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No.35
57
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No.38
57

改訂3版 R言語逆引きハンドブック

石田 基広
シーアンドアール研究所
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No.39
57
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No.40
57

R初心者のためのABC

A.ジュール
丸善出版
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No.43
57
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No.45
57
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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.46
57

実践Rustプログラミング入門

初田 直也
秀和システム
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No.47
57
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No.49
56

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

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No.53
56
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No.55
56
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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.56
56

プログラミングRust 第2版

Jim Blandy
オライリージャパン
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No.57
56
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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.59
56
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No.61
56
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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.63
56
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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.65
56
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No.66
63
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No.70
56

プログラミングRust

Jim Blandy
オライリージャパン
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No.72
56
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No.74
56
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No.75
63
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No.76
63

分割表・回帰分析・ロジスティック回帰

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No.77
56
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No.78
63
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No.80
56
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No.81
63
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No.82
56
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No.84
63
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No.87
63
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No.88
63
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No.89
56
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No.90
63
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No.93
63

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。

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No.95
63
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No.96
63
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No.98
56
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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.100
56
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No.101
63
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No.103
56
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No.104
63
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No.107
63
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No.108
56
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No.109
63
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No.110
56
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No.111
63
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No.113
56

やさしいRust入門

日向 俊二
カットシステム
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No.114
56
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No.115
63
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No.117
63
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No.120
56

10日間で基礎理論とEZRを完全マスター!

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No.121
63
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No.123
56

データを利益に変える知恵とデザイン

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No.125
63
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No.126
63
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No.127
56
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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.128
63

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.129
56
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No.131
63
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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.133
63
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No.134
56
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AIの権威である東大の松尾豊教授の書籍。小難しい内容はほとんどなく、一般受けするような内容でAIの今後について分かりやすく学べる書籍。
No.135
56
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ディープラーニングの概要は分かっているし機械学習はある程度理解しているつもりだけど、ディープラーニングの中身はちゃんと理解できていない人にぜひ読んで欲しい書籍。ディープラーニングは一旦これ1冊読んでおけば問題なし。複雑で難しい印象だったディープラーニングがこれを読むだけで一気に身近なものになる。
No.136
63
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