資料詳細

[ 和図書 ] R・Pythonによる統計データ科学

杉山高一／監修 -- 勉誠出版 -- 2020.1 --

所蔵

所蔵は 1 件です。

所蔵館	所蔵場所	資料区分	請求記号	資料コード	所蔵状態	資料の利用
配架日	協力貸出	利用状況	返却予定日	資料取扱	予約数	付録注記	備考
中央	2F	一般図書	/417.0/5654/2020	7113132100		配架図 Digital BookShelf
2020/09/08	可能	利用可			0

Eメールによる郵送複写申込みは、「東京都在住」の登録利用者の方が対象です。

- 統合検索
  都内図書館の所蔵を
  横断検索します。 類似資料 AI Shelf
  この資料に類似した資料を
  AIが紹介します。

ページの先頭へ

資料詳細

ISBN	4-585-24011-2
ISBN13桁	978-4-585-24011-2
タイトル	R・Pythonによる統計データ科学
タイトルカナ	アールパイソンニヨルトウケイデータカガク
著者名	杉山高一／監修, 藤越康祝／監修, 塚田真一／著, 西山貴弘／著, 首藤信通／著, 村上秀俊／著, 小椋透／著, 竹田裕一／著, 榎本理恵／著, 櫻井哲朗／著, 土屋高宏／著, 兵頭昌／著, 中村好宏／著, 川崎玉恵／著, 伊谷陽祐／著, 杉山高聖／著
著者名典拠番号	110000530640000 , 110002050710000 , 110006570390000 , 110007641920000 , 110007400320000 , 110006865110000 , 110006711850000 , 110005549110000 , 110007641930000 , 110007641940000 , 110007641950000 , 110006278910000 , 110007642000000 , 110007641960000 , 110007641970000 , 110007641980000
出版地	東京
出版者	勉誠出版
出版者カナ	ベンセイシュッパン
出版年	2020.1
ページ数	12, 253p
大きさ	21cm
価格	¥2700
内容紹介	統計の基本的な考え方を、実際のデータや例題で解説し、統計フリーソフトRとプログラミング言語Pythonを用いて、具体的なデータの分析法やグラフの書き方をレクチャーする。モデル選択法など実用的な内容も取り上げる。
一般件名	数理統計学-データ処理-001095531-ndlsh
一般件名カナ	スウリトウケイガク-データショリ-001095531
一般件名	数理統計学-データ処理
一般件名カナ	スウリトウケイガク-データショリ
一般件名典拠番号	511036810010000
分類：都立NDC10版	417
資料情報1	『R・Pythonによる統計データ科学』　杉山高一／監修, 藤越康祝／監修 , 塚田真一／著　勉誠出版　2020.1（所蔵館：中央　請求記号：/417.0/5654/2020　資料コード：7113132100）
URL	https://catalog.library.metro.tokyo.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?lang=ja&bibid=1153501448

ページの先頭へ

1.確率: 1.1 標本空間と事象; 1.2 確率の定義; 1.3 確率の性質; 1.4 条件付確率; 1.5 事象の独立; 1.6 独立性と等確率性; 1.7 ベイズの定理; 演習問題
2.確率変数と確率分布: 2.1 確率変数; 2.2 期待値について; 2.3 確率分布の例; 2.4 いろいろな確率分布のグラフ; 演習問題
3.標本分布: 3.1 母集団と標本; 3.2 標本分布; 3.3 大標本分布; 3.4 t分布とF分布; 演習問題
4.推定: 4.1 統計的推定の考え方; 4.2 点推定とその性質; 4.3 区間推定; 4.4 生存時間関数の推定; 演習問題
5.検定: 5.1 仮説検定の考え方; 5.2 平均の検定; 5.3 分散の検定; 5.4 平均の差の検定; 5.5 比率の検定; 5.6 相関係数の検定; 5.7 非劣性検定; 5.8 ネイマン・ピアソンの定理; 5.9 尤度比検定
6.回帰分析: 6.1 重回帰モデル; 6.2 1変数の場合の回帰式; 6.3 2変数の場合の回帰式; 6.4 残差分散,重相関係数; 6.5 検定と信頼区間; 6.6 説明変数の選択-逐次法; 6.7 説明変数の選択-AIC; 6.8 カテゴリー変数が含まれる場合; 演習問題
7.適合度検定: 7.1 適合度検定; 7.2 独立性の検定; 7.3 フィッシャーの正確確率検定; 7.4 ゲノムデータへの適用; 演習問題
8.モデル選択法: 8.1 よいモデルとは; 8.2 モデル選択規準; 8.3 適合度モデルの選択; 演習問題
9.ノンパラメトリック検定: 9.1 線形順位和検定; 9.2 ウィルコクソン順位和検定; 9.3 尺度の違いの検定方法; 9.4 位置と尺度の違いを検定する方法; 演習問題
10.多重比較法: 10.1 ダネット法・テューキー法; 10.2 シェフェ法・ボンフェローニ法; 10.3 ステップダウン法; 10.4 同時信頼区間; 演習問題
11.計算機指向型法: 11.1 モンテカルロ法; 11.2 ブートストラップ法; 11.3 ブートストラップ信頼区間・検定; 11.4 ベイズ統計学; 11.5 メトロポリス・ヘイスティングス法; 11.6 ギブスサンプリング; 演習問題
12.2次元データに対する統計解析法: 12.1 2次元データと基本統計量; 12.2 2次元データを圧縮するための統計解析法; 12.3 2次元データを分類するための統計解析法
13.経時データ解析入門: 13.1 経時データとは; 13.2 混合効果分散分析モデル; 13.3 成長曲線モデル; 13.4 線形混合モデル; 13.5 まとめ; 演習問題

ページの先頭へ