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。

分割表・回帰分析・ロジスティック回帰

本書は一般化線形モデルについての統一的な枠組みを提供するもので、回帰分析や生存分析など様々な統計手法を扱っています。1993年に翻訳された「統計モデル入門」の第2版で、特に医学分野での高度な統計手法の需要に応える内容となっています。目次にはモデルの当てはめ、推定、推測、ロジスティック回帰、生存時間解析などの章が含まれています。著者はそれぞれ異なる専門背景を持つ大学教授たちです。

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。

積極思考で分散分析も思いのまま、本書の指示する通りにクリックし、"出力結果の読み取り方"をきちんと読めば、分散分析と多重比較が、だれにでも簡単に理解できる。ていねいでわかりやすいクリックするだけの統計入門。 1元配置(対応のない因子)の分散分析と多重比較 反復測定(対応のある因子)による1元配置の分散分析と多重比較 クラスカル・ウォリスの検定と多重比較 フリードマンの検定と多重比較 2元配置(対応のない因子と対応のない因子)の分散分析と多重比較 2元配置(対応のない因子と対応のある因子)の分散分析と多重比較 2元配置(対応のある因子と対応のある因子)の分散分析と多重比較 くり返しのない2元配置の分散分析と多重比較 3元配置の分散分析と多重比較 共分散分析と多重比較 多変量分散分析と多重比較 GLM(一般線型モデル)と実験計画法

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。

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。

日本語教育における質的研究 日本語教育における質的研究の可能性と挑戦 質的研究の認識論 「実践研究」から考える質的研究の意義 実践者による「実践研究」に内在する当事者性の問題 「声」を聴くということ 個をとらえる質的研究 なぜ私は学習者のライフストーリーを聴き続けるのか 語りから得られる方法から人間のライフに関わる研究へ 複数の当事者の視点から考える日本語学習支援実践の意味 子どもたちの学びを捉える方法をめぐって 比喩に込められた認識や信念、その変容を探究する 日本語を母語とする現職日本語教師Aの「いい日本語教師観」 場をとらえる質的研究 日本語の教室をいかに描くか 教室という現場を読み解く質的研究方法-観察法 言語学習としての対話の分析 学習者のやり取りを記述する方法 教師が自身の実践を分析する意味

一般化線形モデル

10日間で基礎理論とEZRを完全マスター!

StanとRでベイズ統計モデリング

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。

医療新時代を切り拓くデジタル革命の衝撃 : ＡＩ、ＩｏＴ、ビッグデータがヘルスケアの未来を変える

この書籍は、医療における患者と医者の意思決定を行動経済学の観点から分析し、双方がより良い選択をするための知識を提供します。具体的には、診療現場での会話や意思決定のバイアスを取り上げ、がん治療や検診、遺族の後悔などのケーススタディを通じて、患者や医療者が直面する問題を解決する方法を探ります。著者は、患者が自らの意思決定を改善し、医療者がより合理的な判断を下せるようになることを目指しています。

この書籍は、マーケティング調査や金融リスク、株・為替のボラティリティ、選挙の出口調査など、さまざまな分野でのデータ分析の基礎を解説しています。内容は、標準偏差や検定、区間推定などの基本的な統計手法から、観測データを用いた母集団の推定方法まで幅広くカバーしています。著者は帝京大学の助教授で、数理経済学を専門とする小島寛之氏です。

この書籍は、数学が苦手な人でも理解できるように、統計学の基礎知識を丁寧に解説した入門書です。練習問題を通じて統計学のエッセンスを身につけられるワークブックで、内容は統計学の基本概念から始まり、標本分布、確率分布、仮説検定、相関分析、回帰分析などのテーマを扱っています。学習を通じて考える力を養うことを重視しています。

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

本書では、統計学があらゆる学問の中で最強である理由を解説し、現代社会におけるその重要性や影響力を最新の事例を通じて探求しています。著者は、統計学の基本概念や手法（サンプリング、誤差、因果関係、ランダム化など）を紹介し、統計学の魅力とパワフルさを伝えます。著者は東京大学出身の専門家で、データを活用した社会イノベーションに取り組んでいます。