シリーズ〈統計科学のプラクティス〉 1 Rによる 統計データ分析入門

小暮 厚之(著)

小暮 厚之(著)

定価 3,190 円(本体 2,900 円+税)

A5判/180ページ
刊行日:2009年09月25日
ISBN:978-4-254-12811-6 C3341

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内容紹介

データ科学に必要な確率と統計の基本的な考え方をRを用いながら学ぶ教科書。〔内容〕データ/2変数のデータ/確率/確率変数と確率分布/確率分布モデル/ランダムサンプリング/仮説検定/回帰分析/重回帰分析/ロジット回帰モデル。

編集部から

小暮先生の略歴に誤りがありました。
正しくは下記のとおりです。
小暮先生ならびに読者の方々にご迷惑をお掛け
しましたことをお詫び申し上げます。

1977年 東北大学経済学部卒業
1986年 イエール大学大学院統計学部博士課程修了
現 在  慶應義塾大学総合政策学部教授
     Ph.D.(統計学)

目次

はじめに
1.データと度数分布
 1.1 変数と観測値
 1.2 度数分布
 1.3 連続データ
 1.4 位置の尺度
 1.5 散らばりの尺度
 1.6 偏差値:入試のデータ分析
2.2変数のデータ
 2.1 官民格差
 2.2 相関係数
 2.3 2変数データの関係
  2.3.1 2 変数データの差:給与格差
  2.3.2 2 変数データの和:偏差値と相関係数
 2.4 相関係数に関する注意
  2.4.1 相関は線形性を測る
  2.4.2 見せかけの相関
 2.5 太陽系のデータ分析:対数変換
3.確率
 3.1 確率のクイズ
 3.2 事象と確率
 3.3 事象の組み合わせ
  3.3.1 和事象と積事象
  3.3.2 条件付き事象
 3.4 ベイズの定理:事前確率と事後確率
 3.5 ベンチャービジネス
 3.6 メレ,シミュレーション,パスカル
  3.6.1 メレの逆説
  3.6.2 シミュレーション
  3.6.3 パスカル登場
  3.6.4 独立性
 3.7 例:あなたが裁判員になる確率
 3.8 例:大学野球対抗試合で月曜日が休講になる確率
4.確率変数と確率分布
 4.1 確率分布とは何か
 4.2 期待値
 4.3 例:宝くじ
 4.4 ペテルスブルクの逆説
  4.4.1 期待賞金額が無限大の賭け
  4.4.2 効用
  4.4.3 「ぺテルスブルクの逆説」は本当に逆説か
 4.5 同時分布
  4.5.1 2 つのベンチャー投資
  4.5.2 同時分布と周辺分布
  4.5.3 共同出資
  4.5.4 相関
  4.5.5 共同出資とリスク管理
  4.5.6 独立性
5.離散確率分布のモデル:2項分布とポアソン分布
 5.1 ベルヌーイ試行
 5.2 2項分布
 5.3 2項分布と地震
 5.4 ポアソン分布
 5.5 ポアソン分布と台風上陸件数
6.連続分布のモデル:正規分布
 6.1 連続型確率変数と分布関数
 6.2 正規分布
  6.2.1 標準正規分布
  6.2.2 正規分布
  6.2.3 正規確率の計算
 6.3 株式と正規分布
  6.3.1 株式収益率
  6.3.2 ヒストグラム
  6.3.3 歪度と尖度
7.ランダムサンプリング:標本調査
 7.1 世論調査:失敗例
 7.2 視聴率調査:ランダムサンプリング
 7.3 信頼区間
 7.4 紅白歌合戦の視聴率
 7.5 消費税の世論調査
 7.6 標本調査の注意点
  7.6.1 味噌汁の味見:被爆60 年アンケート
  7.6.2 回収率
  7.6.3 インターネットと社会調査
8.ランダムサンプリング:標本調査
 8.1 IID
 8.2 標本平均
 8.3 大数の法則
  8.3.1 保険と大数の法則
  8.3.2 大数の法則と標本分散
 8.4 中心極限定理
  8.4.1 中心極限定理と保険
 8.5 標本分散に対する中心極限定理
 8.6 信頼区間
9.仮説検定
 9.1 消費税の世論調査
  9.1.1 p 値
 9.2 z検定:気温上昇の検定
 9.3 t検定
 9.4 仮説検定:レイキ(霊気)療法はペインマネジメントに有効か
  9.4.1 ノンパラメトリック検定
10.回帰分析入門
 10.1 100m走の年間世界記録データ
 10.2 回帰モデル
  10.2.1 モデル
  10.2.2 誤差項の仮定
  10.2.3 最小2 乗法
 10.3 回帰計算
  10.3.1 回帰係数
  10.3.2 残差と回帰予測値
  10.3.3 R 2 乗
  10.3.4 残差標準誤差
 10.4 回帰モデルの理論
  10.4.1 回帰係数の統計的性質
  10.4.2 t 値とp 値
 10.5 回帰モデルによる予測
 10.6 誤差項の仮定
11 重回帰分析
 11.1 ワンルームマンションの価格データ
 11.2 データの整理
 11.3 回帰分析
  11.3.1 単回帰分析
  11.3.2 重回帰モデル
  11.3.3 推定
  11.3.4 偏回帰係数
 11.4 重回帰分析の推測
  11.4.1 回帰予測値と残差
  11.4.2 2 乗和とR2 乗
  11.4.3 自由度調整済みR2 乗
  11.4.4 R2 乗とF 統計量
 11.5 外れ値
  11.5.1 重回帰分析の仮定
  11.5.2 外れ値
  11.5.3 ダミー変数
 11.6 変数選択
 11.7 対数線形モデル
12.ロジットモデル
 12.1 住宅ローンのデフォルトデータ
  12.1.1 データ
 12.2 ロジットモデル
 12.3 ロジットモデルの推定
  12.3.1 最尤法
  12.3.2 デビアンス
 12.4 モデル選択
  12.4.1 AIC 規準
  12.4.2 対数変換
 12.5 タイタニック:何が生死を分けたか
 12.6 タイタニック:ロジットモデルの推定
  12.6.1 年齢を追加したモデルの推定
A 付録:R事始め
 A.1 ベースシステムとパッケージ
 A.2 インストール
 A.3 R の起動
 A.4 R の入力
 A.5 R 関数
 A.6 作業ディレクトリー
 A.7 データファイルの保存と読み込み
 A.8 パッケージのインストールベースシステムにさまざまなパッ
索   引

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