Pythonによるはじめての統計解析

統計学の理論も、Pythonによるデータ分析の実践も、この一冊でしっかり学べる！

本書は、統計学の基礎・基本と、Pythonによるデータ分析の実践を、一冊の中で一貫して学べるように構成した入門書です。扱う範囲は、データの要約と可視化から始め、推定と検定の基礎、検定手法の選び方、回帰モデルの活用、そして予測モデルの評価までを扱います。いずれも、実務や研究の現場で日常的に使われる手法です。
統計学の内容は、平易な説明や図解による読みやすさを心がけつつ、重要な概念や誤解しがちな注意点については特に詳しく扱いました。本書を通読することで統計学の全体像を把握できるだけでなく、データ分析の際に手法の選び方や判断に迷う場面で立ち返ることのできるリファレンスとしても役立ちます。
また、各章は、前半で「なぜこの手法を使うのか」「結果をどう読むのか」を理解してから、後半で同じ内容をPythonによるプログラミングで実践・確認する構成としているので、統計学の知識とPythonのコードの対応が自然に身につきます。
大学における数理・データサイエンス・AI教育プログラム（MDASH）リテラシーレベル・応用基礎レベルのプログラミング実習用のテキストとしてもおすすめです。

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