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  • 統計モデルと推測
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統計モデルと推測

  • 松井秀俊/著 小泉和之/著 竹村彰通/編 松井 秀俊
    博士(機能数理学)。2009年九州大学大学院数理学府博士後期課程修了。現在、滋賀大学データサイエンス学部准教授

    小泉 和之
    博士(理学)。2009年東京理科大学大学院理学研究科博士後期課程修了。現在、横浜市立大学データサイエンス学部准教授

    竹村 彰通
    Ph.D。1982年スタンフォード大学統計学部Ph.D.修了。東京大学経済学部教授、東京大学大学院情報理工学系研究科教授を経て、滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授

  • シリーズ名
    データサイエンス入門シリーズ
  • ページ数
    210p
  • ISBN
    978-4-06-517802-7
  • 発売日
    2019年11月

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商品の説明

  • 線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、一般化線形モデル、混合分布モデルなどを解説。Rによるデータ分析例およびコードも記載
目次
第1章 確率分布
第2章 統計的推定
第3章 統計的仮説検定
第4章 線形回帰モデル
第5章 ロジスティック回帰モデル
第6章 一般化線形モデル
第7章 混合分布モデル

商品詳細情報

フォーマット 単行本
サイズ 21cm
対象年齢 一般
初版の取り扱いについて 初版・重版・刷りの出荷は指定ができません。
また、初版にのみにお付けしている特典(初回特典、初回仕様特典)がある商品は、
商品ページに特典の表記が掲載されている場合でも無くなり次第、終了となりますのでご了承ください。

商品のおすすめ

ロジスティック回帰モデル、一般化線形モデル、混合分布モデルまで、この一冊で!

・確率分布、推定、検定などの基本的な内容から、ロジスティック回帰モデル、一般化線形モデル、混合分布モデルまでを一冊で解説した、稀有の入門書
・Rによるデータ分析例およびコードを多く掲載!

【データサイエンス入門シリーズ】
第2期として、以下の2点を同時刊行!

『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之(著)竹村彰通(編)
『Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾(著)下平英寿(編)

第3期の刊行は2020年2月の予定(^o^)/

【「巻頭言」より抜粋】
 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。
 本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。
 データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。
――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授)

【推薦の言葉】
データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。
――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)

国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。
――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)(「近刊情報」より)

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