所蔵

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所蔵館	所蔵場所	請求記号	資料番号	資料区分	帯出区分	状態
一般	一般資料室	417/2020/	00013981626	和書	帯出可	在庫

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資料詳細

タイトル	Rで学ぶ統計的データ解析 ,
書名ヨミ	アール デ マナブ トウケイテキ データ カイセキ
叢書名	データサイエンス入門
著者	林 賢一 ／著, 下平 英寿 ／編
著者名ヨミ	ハヤシ,ケンイチ , シモダイラ,ヒデトシ
出版者	講談社
出版年	2020.11
ページ数, 大きさ	16,334p, 24cm
NDC１０版	417
NDC８版	417
一般件名	数理統計学-データ処理
ISBN	978-4-06-518619-0
著者紹介	大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻博士後期課程修了。慶應義塾大学理工学部数理科学科准教授。
内容紹介	統計解析ソフトウェア「R」を使って統計解析のさまざまな手法を身につけ、結果を適切に理解できるようになることを目標に、初学者が無理なく読み進められるよう丁寧に解説。理解の定着に役立つ練習問題も収録する。

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目次

第1章 準備:Rの操作

  1.1 はじめに

  1.2 Rの基本

  1.3 オブジェクトの種類と操作・演算

  1.4 真偽の判定(比較演算子・論理演算子)

  1.5 データの読み込み

  1.6 パッケージのインストール・読み込み

  1.7 Rを使いこなすためのヒント

第2章 データの可視化と要約

  2.1 変数の種類

  2.2 1変数の可視化・要約

  2.3 2変数の可視化・要約

  2.4 補足

第3章 回帰分析(1)

  3.1 単回帰モデル

  3.2 重回帰モデル

  3.3 補足

第4章 回帰分析(2)

  4.1 回帰モデルの統計的推測

  4.2 回帰分析の工夫

  4.3 正則化法に基づく回帰分析

  4.4 補足

第5章 判別分析

  5.1 フィッシャーの線形判別分析:2群の場合

  5.2 線形判別分析の実行

  5.3 線形判別分析の結果を評価する

  5.4 線形判別分析:数理編

  5.5 フィッシャーの線形判別分析:3群以上の場合

  5.6 線形判別分析(3群以上の場合):数理編

第6章 ロジスティック回帰モデル

  6.1 ロジスティック回帰モデル

  6.2 被説明変数が3群以上の場合

第7章 単純な規則に基づく判別モデル

  7.1 決定木に基づくモデル

  7.2 インデックスモデル

第8章 主成分分析

  8.1 主成分分析の基本的な考え方

  8.2 主成分分析の実行(1)

  8.3 主成分分析の実行(2)

  8.4 主成分分析:数理編

第9章 クラスター分析

  9.1 クラスター分析とは

  9.2 非階層的クラスター分析:k平均法

  9.3 階層的クラスター分析

  9.4 クラスターの数を決める方法

第10章 ブートストラップ法

  10.1 ブートストラップ法の基本的な考え方

  10.2 ブートストラップ法の実行:基本編

  10.3 ブートストラップ法の実行:応用編

第11章 Rを用いたシミュレーション:数理統計学を「実感」する

  11.1 シミュレーションとは

  11.2 シミュレーションの例

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