裳華房-社名ロゴ 
裳華房のtwitterをフォローする



『データサイエンスの基礎 Rによる統計学独習』 カバー

内容見本タイトル
『データサイエンスの基礎 Rによる統計学独習』 内容見本


購入案内タイトル

ネット書店の購入ページへ
Amazon
楽天ブックス
オムニ7
honto
Knowledge Worker
紀伊國屋書店
ヨドバシ・ドット・コム
TSUTAYA
ローチケHMV
BOOKFAN
e-hon
Honya Club

店頭在庫を確認する
丸善&ジュンク堂書店
紀伊國屋書店
三省堂書店
有隣堂
TSUTAYA

取り扱い書店一覧



電子メール・アイコン

献本へ データサイエンスの基礎 Rによる統計学独習
An Introduction to Statistics with R : A Self-Learning Text

在庫マーク

関西学院大学教授 博士(学術) 地道正行 著

B5判/256頁/定価3456円(本体3200円+税8%)/2018年10月発行
ISBN 978-4-7853-1578-8  C3041

 本書は,統計科学を専門とする著者が,データサイエンスの基礎となることを目指して,大学で学ぶ統計学の基礎をRを使いながら独習することを目的に執筆したものである.
 本書の大きな特徴は,全体をR自体を学ぶ部分統計学の基礎を学ぶ部分実際にRを使ってデータ解析と統計的推測について学ぶ部分の三部構成にすることで,学習者の「習得レベル」や「目的別」にRに関する事項を学べるようにしたことである.
 特に第V部では,統計的推測の3本柱である「推定」「検定」「回帰」について,実際にRを利用しながら体系的に学べるようになっている.
 「探索的データ解析」と今後ますます重要性が増すと考えられている「データの可視化」の観点も取り入れた本書で,ぜひ学んでいただきたい.


サポート情報

本書に掲載した関数のソースコードとデータのファイル
  ダウンロードするにはIDとパスワードが必要です.
はじめに (pdfファイル)   索引 (pdfファイル)
演習問題解答集 (pdfファイル)   補遺 (pdfファイル)  

目次 (章タイトル)  → 詳細目次

第I部 データ解析環境R
 1.R入門
 2.Rの基礎知識
 3.Rへのデータの読み込み
 4.グラフィック環境
 5.Rにおける関数の定義
第II部 Rによる統計学の基礎
 6.確率変数と確率分布
 7.多変量確率変数と多変量確率分布
 8.母集団分布と標本分布
第III部 Rによるデータ解析と統計的推測
 9.データの要約と可視化
 10.推定
 11.検定
 12.2標本問題
 13.回帰分析

詳細目次  →『データサイエンスの基礎 Rによる統計学独習』 目次

はじめに (pdfファイル)

第I部 データ解析環境R

1. R入門
 1.1 Rとは
 1.2 Rの特徴
 1.3 Rに関するマニュアル・書籍・情報提供サイト
 1.4 Rの入手とインストール
 演習問題

2. Rの基礎知識
 2.1 Rの起動と終了
 2.2 作業ディレクトリと作業空間
 2.3 ヘルプ機能の利用
 2.4 オブジェクト名に関する制約
 2.5 Rにおける基本的な演算
 2.6 R関数
 2.7 ベクトル
  2.7.1 数値ベクトル
  2.7.2 変数の利用
  2.7.3 文字ベクトル
  2.7.4 論理ベクトル
 2.8 行列
 2.9 特殊値
  2.9.1 欠損値
  2.9.2 無限大と非数値
 演習問題

3. Rへのデータの読み込み
 3.1 scanを利用したデータの読み込み
 3.2 read.csvを利用したデータの読み込み
 3.3 read.tableを利用したデータの読み込み
 3.4 補足
 演習問題

4. グラフィック環境
 4.1 graphicsパッケージの利用
 4.2 ggplot2パッケージの利用
  4.2.1 qplotの利用
  4.2.2 ggplotの利用
 演習問題

5. Rにおける関数の定義
 5.1 関数の一般形と引数
 5.2 関数の定義
 5.3 条件分岐と繰り返し
 5.4 補足
 演習問題

第II部 Rによる統計学の基礎

6. 確率変数と確率分布
 6.1 統計学における確率の役割
 6.2 確率変数
 6.3 確率分布
  6.3.1 分布関数
  6.3.2 密度関数
  6.3.3 確率関数
  6.3.4 分位点関数
  6.3.5 特性値
 6.4 連続型確率分布
  6.4.1 正規分布
  6.4.2 一様分布
  6.4.3 指数分布
 6.5 離散型確率分布
  6.5.1 ベルヌイ分布 $Ber(p)$ と2項分布 $B_N(n, p)$
  6.5.2 ポアソン分布
 6.6 Rにおける確率分布と母数のコーディング
 演習問題

7. 多変量確率変数と多変量確率分布
 7.1 2変量確率変数
 7.2 2変量同時確率分布
  7.2.1 同時分布関数
  7.2.2 同時密度関数
  7.2.3 周辺密度関数
  7.2.4 同時確率関数
  7.2.5 周辺確率関数
  7.2.6 特性を表すベクトルと行列
 7.3 2変量連続型確率分布
 7.4 2変量離散型確率分布
 7.5 多変量確率変数
 7.6 多変量同時確率分布
  7.6.1 同時分布関数
  7.6.2 周辺分布関数
  7.6.3 同時密度関数
  7.6.4 周辺密度関数
  7.6.5 同時確率関数
  7.6.6 周辺確率関数
  7.6.7 特性を表すベクトルと行列
 7.7 多変量連続型確率分布
 7.8 多変量離散型確率分布
 7.9 独立同分布性
 演習問題

8. 母集団分布と標本分布
 8.1 母集団分布と標本分布
 8.2 標本平均の分布
  8.2.1 正規母集団の場合
  8.2.2 母集団分布が一般の場合
 8.3 正規分布から導かれる標本分布
  8.3.1 カイ自乗分布
  8.3.2 ティー分布
  8.3.3 エフ分布
 8.4 補足
  8.4.1 標本分布の研究の始まり
  8.4.2 多変量の場合の母集団分布と標本分布
 演習問題

第III部 Rによるデータ解析と統計的推測

9. データの要約と可視化
 9.1 1変量データの要約
 9.2 1変量データの可視化
 9.3 2変量データの要約
 9.4 2変量データの可視化
 9.5 多変量データの要約
 9.6 多変量データの可視化
 演習問題

10. 推定
 10.1 統計的推定
 10.2 推定量の性質
 10.3 区間推定
 10.4 母平均の推定
  10.4.1 母平均の点推定
  10.4.2 Rによる母平均の点推定
  10.4.3 母平均の区間推定(母分散: 既知)
  10.4.4 Rによる母平均の区間推定のシミュレーション(母分散: 既知)
  10.4.5 母平均の区間推定(母分散: 未知)
  10.4.6 Rによる母平均の区間推定(母分散: 未知)
 10.5 母分散の推定
  10.5.1 母分散の点推定
  10.5.2 Rによる母分散の点推定
  10.5.3 母分散の区間推定
  10.5.4 Rによる母分散の区間推定
 10.6 母比率の推定
  10.6.1 母比率の点推定
  10.6.2 Rによる母比率の点推定
  10.6.3 母比率の区間推定
  10.6.4 Rによる母比率の区間推定
 演習問題

11. 検定
 11.1 帰無仮説と対立仮説
 11.2 第1種の過誤と第2種の過誤
 11.3 検定統計量
 11.4 有意水準と棄却域
 11.5 検定の実行と仮説検定の手順
 11.6 母平均の検定
  11.6.1 仮説の設定
  11.6.2 検定統計量
  11.6.3 棄却域
  11.6.4 検定の実行
  11.6.5 Rを用いた母平均の検定
 11.7 母分散の検定
  11.7.1 仮説の設定
  11.7.2 検定統計量
  11.7.3 棄却域
  11.7.4 検定の実行
  11.7.5 Rを用いた母分散の検定
 11.8 母比率の検定
  11.8.1 仮説の設定
  11.8.2 検定統計量
  11.8.3 棄却域
  11.8.4 Rを用いた母比率の検定
 演習問題

12. 2標本問題
 12.1 2標本問題
 12.2 母分散比の推定と検定
  12.2.1 母分散比の点推定と区間推定
  12.2.2 Rを用いた母分散比の点推定と区間推定
  12.2.3 母分散比の検定
  12.2.4 Rによる母分散比の検定
 12.3 母平均の差の推定と検定
  12.3.1 母平均の差の点推定と区間推定
  12.3.2 Rによる母平均の差の点推定と区間推定
  12.3.3 母平均の差の検定
  12.3.4 等分散の場合
  12.3.5 Rによる母平均の差の検定(等分散の場合)
  12.3.6 等分散ではない場合
  12.3.7 Rによる母平均の差の検定(等分散ではない場合)
 演習問題

13. 回帰分析
 13.1 単回帰分析
  13.1.1 単回帰モデル
  13.1.2 最小自乗法と最小自乗推定値
  13.1.3 標本回帰直線,当てはめ値,残差
  13.1.4 Rによる単回帰分析
  13.1.5 最小自乗推定量の性質
  13.1.6 誤差分散の推定
  13.1.7 回帰係数の検定
  13.1.8 モデルの当てはまりの程度をみるための指標
  13.1.9 Rによる単回帰分析(続き)
  13.1.10 回帰係数の区間推定
  13.1.11 Rによる単回帰分析(続き)
  13.1.12 線形予測子の区間推定
  13.1.13 Rによる単回帰分析(続き)
  13.1.14 Rによる単回帰分析に対する回帰診断
 13.2 重回帰分析・
  13.2.1 重回帰モデル
  13.2.2 最小自乗法と最小自乗推定値
  13.2.3 標本回帰平面,当てはめ値,残差
  13.2.4 Rによる重回帰分析
  13.2.5 最小自乗推定量の性質
  13.2.6 誤差分散の推定
  13.2.7 回帰係数の検定
  13.2.8 回帰係数ベクトルの検定
  13.2.9 モデルの当てはまりの程度をみるための指標
  13.2.10 Rによる重回帰分析(続き)
  13.2.11 回帰係数の区間推定
  13.2.12 Rによる重回帰分析(続き)
  13.2.13 Rによる重回帰分析に対する回帰診断
 13.3 補足
 演習問題

付録A 確率
 A.1 用語,記号
 A.2 確率の定義
 A.3 加法定理と乗法定理
 A.4 ベイズの定理

付録B Tips
 B.1 Rの実行環境
 B.2 Rスクリプトの管理
 B.3 Rにおけるグラフィック機能
 B.4 コマンド・ライン・エディタとキーバインディング
 B.5 目的別ショートカットの作成
 B.6 Rパッケージのインストール
 B.7 統合開発環境RStudio

付録C Rによる分布表の計算
 C.1 Rによる標準正規分布表の計算
 C.2 Rによる標本分布に関する分布表の計算

付録D データ
 D.1 新生児の体重のデータ
 D.2 新生児の身長と体重のデータ
 D.3 新生児に関する各種のデータ
 D.4 財務データ

付録E R関数
 E.1 第5章で利用した関数
 E.2 第6章で利用した関数
 E.3 第7章で利用した関数
 E.4 第8章で利用した関数
 E.5 第9章で利用した関数
 E.6 第10章で利用した関数
 E.7 第11章で利用した関数
 E.8 第13章で利用した関数

参考文献
演習問題略解
索引

著作者紹介

地道 正行
じみち まさゆき 
神戸商科大学商経学部卒業,大阪大学大学院基礎工学研究科修士課程修了.大阪大学助手,関西学院講師・助教授等を経て現職.

(情報は初版刊行時のものから一部修正しています)


この著作者の本
『データ科学の数理 統計学講義』
データ科学の数理
統計学講義



教科書をお探しの先生方へ


数学
数学:確率・統計


分野別
シリーズ一覧
書名五十音別
電子書籍
オンデマンド出版書籍


総合図書目録
メールマガジン
東京開業120周年



         

自然科学書出版 裳華房 SHOKABO Co., Ltd.