【2024年】「r言語」のおすすめ 本 75選!人気ランキング
- R言語ではじめるプログラミングとデータ分析
- RStudioではじめるRプログラミング入門
- Rによるやさしい統計学
- StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R 2)
- はじめてのR: ごく初歩の操作から統計解析の導入まで
- Kaggleで勝つデータ分析の技術
- 欠測データ処理: Rによる単一代入法と多重代入法 (統計学One Point 5)
- 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~
- AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力=価値創出]
- 統計学が最強の学問である[ビジネス編]――データを利益に変える知恵とデザイン
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
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
数学の苦手な文化系の学生、実務者向けに、分析スキルの習得および理解を目的としたデータサイエンス(統計学)の入門書。 Rによる実践と分析のセオリーを把握数学の苦手な文化系の学生、実務者向けに、分析スキルの習得および理解を目的としてまとめたデータサイエンス(統計学)の入門書です。計算はRに任せ、数学的な理解よりもまずは実践・実際的な理解を促します。実際の課題(研究課題)を取り上げ、それを解くためのセオリーおよびデータ分析、結果のまとめ方、最後にまとめ(考え方)と類題といった構成で解説することで、目的(テーマ)に応じた分析の流れを学ぶことができます。 準備 Chapter 0 Rはじめの一歩―これだけで使えるR― 第1部 Chapter 1 グラフを描き、記述統計量を出す―Rエディタを使う― Chapter 2 統計分析はじめの一歩―標準化と統計的仮説検定― Chapter 3 同じ人の異なるテストの平均点を比較する―TOEIC のReading とListening はどちらが難しいのか― Chapter 4 異なる人のテストの平均点を比較する―音楽的能力は音楽経験の有無で異なるか― Chapter 5 サンプルの小さい外れ値のある二条件(群)を比較する―電話をかける頻度に性差はあるか― Chapter 5 発展 三条件(群)以上の対応のない順序データを比較する―サッカー選手はポジションによって性格が異なるか― Chapter 6 二つの変数の関係性を数値化する―音楽的能力と数学の力の相関― 第2部 Chapter 7 2×2のクロス集計表を分析する―ボディランゲージは聞き手の理解を促進するか― Chapter 8 名義変数の関係性を数量化し理論化を試みる―高校の時に好きだった科目と理系大学での所属学科に関連性はあるか― Chapter 8 発展 名義変数間の関係性を2次元で表現―対応分析- Chapter 9 テキストマイニング―パートナーに求めるもの― 第3部 Chapter 10 同じ人の三つ以上の平均を比べる―理科嫌いは小中高のどこではじまるのか― Chapter 11 二つの要因の絡みを浮き彫りにする―TOEIC リスニングのスコアはどうすれば上がるのか― Chapter 12 複数の変数で一つの変数を説明する―キャンパス学食の満足度は何によって決まるか― Chapter 12 発展 説明変数から二値データを予測する―オンライン授業の印象を分ける要因は何か― Chapter 13 変数に共通する因子を見つける―自分の心配や悩みを相手が受け止めてくれたと感じる言葉とは― Chapter 14 人をグループに分ける―大学入学の動機によって人を分類してみる― 類題の解説・解答 参考図書 別表
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