資料詳細

[ 和図書 ] データサイエンスの基礎 ( データサイエンス入門 )

浜田悦生／著 -- 講談社 -- 2019.8 --

所蔵

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ISBN	4-06-517000-7
ISBN13桁	978-4-06-517000-7
タイトル	データサイエンスの基礎
タイトルカナ	データサイエンスノキソ
著者名	浜田悦生／著, 狩野裕／編
著者名典拠番号	110007577380000 , 110002902030000
出版地	東京
出版者	講談社
出版者カナ	コウダンシャ
出版年	2019.8
ページ数	10, 179p
大きさ	21cm
シリーズ名	データサイエンス入門
シリーズ名のルビ等	データサイエンスニュウモン
価格	¥2200
内容紹介	データリテラシーに関する話題から、数学的な確率の定義、データにおける代表値と散らばりの特徴、統計的な話題の例まで、実際のデータを扱いながら、データサイエンスにおける基礎事項を解説する。
書誌・年譜・年表	文献:p173
一般件名	数理統計学-00571746-ndlsh
一般件名カナ	スウリトウケイガク-00571746
一般件名	数理統計学
一般件名カナ	スウリトウケイガク
一般件名典拠番号	511036800000000
分類：都立NDC10版	417
資料情報1	『データサイエンスの基礎』（データサイエンス入門）　浜田悦生／著, 狩野裕／編　講談社　2019.8（所蔵館：中央　請求記号：/417.0/5621/2019　資料コード：7112067320）
URL	https://catalog.library.metro.tokyo.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?lang=ja&bibid=1153418834

第1章リテラシーとしてのデータサイエンス: 1.1 データサイエンスの目的と必要性; 1.2 リテラシーとデータの見方; 1.3 確率的現象と決定論的現象
第2章確率: 2.1 確率の定義と役割; 2.2 確率の公理的定義; 2.3 条件付き確率とベイズの定理
第3章データからの情報抽出: 3.1 度数分布表とヒストグラム; 3.2 統計グラフの活用; 3.3 データの特性値(代表値,ばらつき); 3.4 標準化と標準得点; 3.5 散布図,共分散; 3.6 相関係数と回帰直線; 3.7 回帰直線
第4章確率的な現象の扱い: 4.1 確率的な現象と確率変数(離散型・連続型); 4.2 確率変数の期待値(平均)と分散; 4.3 確率分布; 4.4 同時分布と周辺分布,独立性; 4.5 2次元正規分布; 4.6 大数の法則,中心極限定理
第5章統計的な話題: 5.1 シンプソンのパラドックス; 5.2 無作為化回答法