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。

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、現代社会におけるベイズ統計学の重要性を強調し、特に文科系大学での教育が不足している現状を指摘しています。ベイズ統計学は日常生活に深く根付いており、社会科学の教育においてその理解を深めることが急務とされています。内容は、ベイズの定理や確率分布、ベイズ推定などの基礎から応用までを扱っており、文科系・理科系問わず入門者を対象としています。著者は早稲田大学の教授、豊田秀樹氏です。

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。

Now in its third edition, this classic book is widely considered the leading text on Bayesian methods, lauded for its accessible, practical approach to analyzing data and solving research problems. Bayesian Data Analysis, Third Edition continues to take an applied approach to analysis using up-to-date Bayesian methods. The authors-all leaders in the statistics community-introduce basic concepts from a data-analytic perspective before presenting advanced methods. Throughout the text, numerous worked examples drawn from real applications and research emphasize the use of Bayesian inference in practice. New to the Third Edition Four new chapters on nonparametric modeling Coverage of weakly informative priors and boundary-avoiding priors Updated discussion of cross-validation and predictive information criteria Improved convergence monitoring and effective sample size calculations for iterative simulation Presentations of Hamiltonian Monte Carlo, variational Bayes, and expectation propagation New and revised software code The book can be used in three different ways. For undergraduate students, it introduces Bayesian inference starting from first principles. For graduate students, the text presents effective current approaches to Bayesian modeling and computation in statistics and related fields. For researchers, it provides an assortment of Bayesian methods in applied statistics. Additional materials, including data sets used in the examples, solutions to selected exercises, and software instructions, are available on the book's web page. FUNDAMENTALS OF BAYESIAN INFERENCE Probability and Inference Single-Parameter Models Introduction to Multiparameter Models Asymptotics and Connections to Non-Bayesian Approaches Hierarchical Models FUNDAMENTALS OF BAYESIAN DATA ANALYSIS Model Checking Evaluating, Comparing, and Expanding Models Modeling Accounting for Data Collection Decision Analysis ADVANCED COMPUTATION Introduction to Bayesian Computation Basics of Markov Chain Simulation Computationally Efficient Markov Chain Simulation Modal and Distributional Approximations REGRESSION MODELS Introduction to Regression Models Hierarchical Linear Models Generalized Linear Models Models for Robust Inference Models for Missing Data NONLINEAR AND NONPARAMETRIC MODELS Parametric Nonlinear Models Basic Function Models Gaussian Process Models Finite Mixture Models Dirichlet Process Models APPENDICES A: Standard Probability Distributions B: Outline of Proofs of Asymptotic Theorems C: Computation in R and Stan Bibliographic Notes and Exercises appear at the end of each chapter.

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。

この書籍は、マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）を理解しやすく解説しており、R言語のコードや練習問題が豊富に含まれています。初学者向けの内容ながら、エルゴード性などの高度なトピックにも触れています。データサイエンス教育の一環として、統計学と情報学を融合した新しい教科書シリーズの一部であり、実践的な教育を目指しています。著者は、数理科学と統計科学の分野で活躍する専門家です。

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、機械学習の発展を背景にした統計的学習に関する教科書「The Elements of Statistical Learning」の全訳です。機械学習は人工知能の一分野から発展し、統計学と密接に関連しています。内容は、教師あり学習の基礎からニューラルネットワークやサポートベクトルマシン、ブースティングなどの高度な手法まで幅広くカバーしており、情報技術を学ぶ大学生や研究者に最適です。著者は各分野の専門家で構成されています。

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、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。

本書は、マンガを通じてベイズ統計学の基礎と実用例を解説する内容です。ベイズ統計学と数理統計学の違いや、モンテカルロ法、エントロピーについても触れています。各章では、ベイズ統計学の基本概念やベイズの定理、マルコフ連鎖モンテカルロ法の活用例が紹介されており、実践的な知識を提供します。著者はデータ分析の専門家、高橋信氏です。

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

この書籍は、RとPythonの両方を学べるデータサイエンスの入門書です。プログラミング経験がなくても理解できるように、データサイエンスの基礎や環境構築について詳しく解説しています。内容は、データサイエンスの準備、機械学習の手法（回帰、分類、深層学習など）に分かれており、実践的なサンプルコードも提供されています。著者は東京大学と千葉工業大学の教授で、情報処理技術者試験委員を務めています。

現代社会においては，さまざまなデータを正しく扱うことが全てに優先する．本書は，われわれの生活や社会と直接・間接にかかわりをもつ分野で用いられている統計的方法の基礎から応用までを，具体例に即して分かりやすく解説する． 第1章　統計学とデータ（高橋伸夫） 第2章　データの分析（竹村彰通） 第3章　標本調査法（竹村彰通） 第4章　統計調査と経済統計（廣松 毅） 第5章　地域統計（中井検裕） 第6章　経済分析における回帰分析（縄田和満・松原 望） 第7章　経済時系列データの分析（国友直人） 第8章　社会調査（盛山和夫） 第9章　社会移動データの分析手法（盛山和夫） 第10章　要因探究の方法（盛山和夫） 第11章　心理測定データの解析（渡部 洋） 第12章　テスト理論（渡部 洋） 第13章　心理・教育データのための統計的方法（渡部 洋）

自然科学・工学・医学等への応用をめざしつつ，さまざまな統計学的考え方を紹介し，その基礎をわかりやすく解説する．シリーズIと同様に，豊富に実際例を用いつつ，図表を多くとり入れて，視覚的にもわかりやすく統計学を親しみながら学べるよう編集した． 第1章　確率の基礎（矢島美寛） 第2章　線形モデルと最小二乗法（廣津千尋） 第3章　実験データの分析（藤野和建） 第4章　最尤法（廣津千尋） 第5章　適合度検定（廣津千尋） 第6章　検定と標本の大きさ（竹村彰通） 第7章　分布の仮定（竹内 啓，藤野和建） 第8章　質的データの統計的分析（縄田和満） 第9章　ベイズ決定（松原 望） 第10章　確率過程の基礎（矢島美寛） 第11章　乱数の性質（伏見正則）

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、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。

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、機械学習の有名なアルゴリズムをPythonを用いてゼロから実装することを目的としています。実用的なフレームワークを使用するのではなく、機械学習の仕組みを深く理解することで応用力や問題解決力を高めることを目指しています。内容は、Pythonの基本、機械学習に必要な数学、数値計算、そして具体的な機械学習アルゴリズムに関する解説を含んでおり、初心者や実務に携わるエンジニアに適しています。著者はシルバーエッグ・テクノロジーのチーフサイエンティストで、機械学習アルゴリズムの設計・実装に精通しています。

本書は、機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いてわかりやすく解説した入門書です。17種類のアルゴリズムを紹介し、各アルゴリズムの仕組みや使用方法、注意点を詳述しています。Pythonを用いたコードも掲載されており、実際に試しながら学ぶことができます。機械学習を学ぶ初心者や業務で利用している方にも役立つ内容となっています。

この文章は、統計学に関する書籍の目次と著者情報を紹介しています。目次には、一変量データや多変量データの記述、確率分布、推定方法、仮説検定などのテーマが含まれています。著者は神永正博と木下勉で、それぞれの学歴と職歴が簡潔に記載されています。神永は数学の博士で、木下は工学の博士です。

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。

この書籍は、データ分析における視点を磨き、質の高い研究を行うためのガイドです。内容は、無作為性や統計的推測、研究デザイン、データ解析の基礎について解説しています。目次は基礎編とアラカルト編に分かれ、平均値や頻度、イベント発生時間の比較方法も取り上げています。著者は丹後俊郎氏で、医学統計学の専門家です。

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。

本書は、深層学習に関する改訂版のベストセラーで、トランスフォーマーやグラフニューラルネットワーク、生成モデルなどの手法を詳しく解説しています。著者は、理論的な証明がなくても納得できる説明を重視し、実用性を考慮した内容を提供。全12章で、基本構造から各種学習方法、データが少ない場合の対策まで幅広く網羅しています。著者は東北大学の教授であり、実務家との共同研究の経験も反映されています。

『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。

本書は、2018年に発行された機械学習に関する書籍の全面改訂版で、不確実性の高い機械学習プロジェクトを「仕事で使う」という視点から整理しています。新たに「ML Ops」や「機械学習モデルの検証」などの章が追加され、読者が直面する問題解決に役立つ内容となっています。著者は機械学習分野の専門家で、実践的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。

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、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。

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。

この入門書は、ベイズ主義機械学習の基本原理を「モデルの構築→推論の導出」という手順で分かりやすく解説しています。内容は、機械学習とベイズ学習、基本的な確率分布、ベイズ推論による学習と予測、混合モデルと近似推論、応用モデルの構築と推論の5章から構成されています。著者は須山敦志と杉山将で、機械学習を身近に理解できるよう丁寧に記述されています。

本書は、機械学習を実践的に学ぶための教材で、scikit-learn、TensorFlow、Kerasを用いて、基礎から応用までの手法を体系的に解説しています。内容には、データ処理、モデル学習、深層学習、強化学習、コンピュータビジョン、自然言語処理などが含まれ、サンプルコードはすべてGitHubで公開され、Jupyter Notebookで試すことができます。第2版では新たに畳み込みニューラルネットワークやGANによる画像生成の説明も追加されています。機械学習を学びたいエンジニアにとって必携の一冊です。

この書籍は、ディープラーニングを手を動かしながら学べる入門書で、最新のトレンドや無料クラウドGPUの活用法を解説しています。20以上の実例を通じて、機械学習や深層学習の基礎から応用までを学べる内容です。目次には、学習の地図、基礎知識、実践事例、Colaboratoryの使い方が含まれています。著者はIT企業での技術マネージャーとしての経験を持つ増田知彰氏です。

本書は、ビジネスにおけるデータ分析の重要性とそのバイアスを取り除くための手法を解説しています。特に、意思決定に影響を与えるデータの生成過程におけるバイアスの存在を指摘し、単純な比較が誤った結論を導く可能性について警鐘を鳴らします。著者は、RCT（ランダム化比較試験）を理想的な分析手法として紹介し、RCTが実施できない場合でも因果推論を用いて効果的な分析が可能であることを説明します。目次には、セレクションバイアスや回帰分析、傾向スコア、差分の差分法などの具体的な手法が含まれています。著者は経済学の専門家で、データサイエンスの分野でも活躍しています。

本書は、ウェブサービスの開発においてユーザ体験を向上させるための手法を学ぶための書籍です。A/Bテストや線形モデル、メタヒューリスティクス、バンディットアルゴリズム、ベイズ最適化などの数理的手法を紹介し、Pythonによるサンプルコードと図を用いて機械学習と統計学の基礎を解説しています。ウェブ最適化や機械学習に興味がある読者に適した内容です。著者はUXエンジニアの飯塚修平氏で、ウェブ最適化の研究に従事しています。

線型代数の最も標準的なテキスト．平面および空間のベクトル，行列，行列式，線型空間，固有値と固有ベクトル等７章の他，附録をつけ線型代数の技術が習熟できる．各章末に演習問題があり，巻末に略解を付す． はじめに まえがき 第1章　平面および空間のベクトル 第2章　行列 第3章　行列式 第4章　線型空間 第5章　固有値と固有ベクトル 第6章　単因子およびジョルダンの標準形 第7章　ベクトルおよび行列の解析的取扱い 附録I　多項式 附録II　ユークリッド幾何学の公理 附録III　群および体の公理 あとがき 問題略解

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。

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、時系列データの分析方法を基礎から解説しています。探索的手法として移動平均、確率的手法として状態空間モデルを取り上げ、数式の意味やコードへの落とし込み方を丁寧に説明しています。初めて時系列分析を試みる人や、既に関わっている人にも興味深い内容となっており、応用的な話題もカバーしています。著者は牧山幸史、監修は石田基広です。

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、ビッグデータ時代におけるSQLの活用法を紹介するレシピ集です。目次には、分析力の重要性、使用するツールとデータ、データ加工、売上やユーザー行動のデータ抽出、分析技術の向上、行動を起こすための知識の活用方法が含まれています。著者は加嵜長門と田宮直人で、双方ともデータ解析およびビッグデータ活用の専門家です。

この書籍は、数理統計学の基礎概念と理論を数学的かつ言葉で丁寧に解説した新装改訂版です。新たに40題の練習問題が追加され、解答例はサポートサイトで提供されます。統計検定®1級試験の学習にも適しており、幅広い話題を統一的な視点で理解できる内容となっています。著者は竹村彰通で、経済学やデータサイエンスの専門家です。

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。