Rで学ぶ統計的データ解析 (データサイエンス入門シリーズ)
Rで学ぶ統計的データ解析 = Statistical Data Analysis with R
(データサイエンス入門シリーズ)
- Call No. (NDL)
- MA211-M175
- Bibliographic ID of National Diet Library
- 030762921
Detailed bibliographic record
Summary, etc.：
- 初学者が無理なく読み進められるように、ていねいに解説。まずはＲでデータ解析を実践し、Ｒの操作を習熟したら、数理的側面を学ぶ。(Provided by: 出版情報登録センター（JPRO）)
Author introduction：
- 林 賢一 慶應義塾大学理工学部数理科学科 准教授下平 英寿 京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻 教授 理化学研究所革新知能統合研究センター 数理統計学チーム チームリーダー(Provided by: 出版情報登録センター（JPRO）)
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Table of Contents
第1章 準備：Rの操作 1.1 はじめに 1.2 Rの基本 1.3 オブジェクトの種類と操作・演算 1.4 真偽の判定（比較演算子・論理演算子） 1.5 データの読み込み 1.6 パッケージのインストール・読み込み 1.7 Rを使いこなすためのヒント 第2章 データの可視化と要約 2.1 変数の種類 2.2 1変数の可視化・要約 2.3 2変数の可視化・要約 2.4 補足 第3章 回帰分析(1) 3.1 単回帰モデル 3.2 重回帰モデル 3.3 補足 第4章 回帰分析(2) 4.1 回帰モデルの統計的推測 4.2 回帰分析の工夫 4.3 正則化法に基づく回帰分析 4.4 補足 第5章 判別分析 5.1 フィッシャーの線形判別分析：2群の場合 5.2 線形判別分析の実行 5.3 線形判別分析の結果を評価する 5.4 線形判別分析：数理編 5.5 フィッシャーの線形判別分析：3群以上の場合 5.6 線形判別分析（3群以上の場合）：数理編 第6章 ロジスティック回帰モデル 6.1 ロジスティック回帰モデル 6.2 被説明変数が3群以上の場合 第7章 単純な規則に基づく判別モデル 7.1 決定木に基づくモデル 7.2 インデックスモデル 第8章 主成分分析 8.1 主成分分析の基本的な考え方 8.2 主成分分析の実行(1) 8.3 主成分分析の実行(2) 8.4 主成分分析：数理編 第9章 クラスター分析 9.1 クラスター分析とは 9.2 非階層的クラスター分析：k平均法 9.3 階層的クラスター分析 9.4 クラスターの数を決める方法 第10章 ブートストラップ法 10.1 ブートストラップ法の基本的な考え方 10.2 ブートストラップ法の実行：基本編 10.3 ブートストラップ法の実行：応用編 第11章 Rを用いたシミュレーション：数理統計学を「実感」する 11.1 シミュレーションとは 11.2 シミュレーションの例
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- Material Type
- 図書
- ISBN
- 978-4-06-518619-0
- Title
- Title Transcription
- アール デ マナブ トウケイテキ データ カイセキ
- Author/Editor
- 林賢一 著下平英寿 編
- Series Title
- Author Heading
- 林, 賢一 ハヤシ, ケンイチ ( 031211023 )Authorities下平, 英寿, 1967- シモダイラ, ヒデトシ, 1967- ( 00982084 )Authorities
- Publication, Distribution, etc.
- Publication Date
- 2020.11
- Publication Date (W3CDTF)
- 2020