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- Amazon.co.jp ・本 (456ページ)
- / ISBN・EAN: 9784798155067
作品紹介・あらすじ
基礎理論を飛ばさない！
推定・検定から統計モデル・機械学習へ！
本書は統計学の理論をゼロから学べる教科書です。
IoTやビッグデータの発展によりさまざまなデータが社会にあふれ、
全てのデータを確認するのは難しくなってきています。
多くのデータから価値があるデータを作成するには統計学の知識が必須です。
【本書のポイント】
本書は統計学をはじめて勉強するかたでも、
読み進めていけるように、以下の3点を重点的に解説しています。
・データをどのように分析するのか
・なぜそのように分析するのが良いことなのか
・Pythonを使ってどのように分析するのか
【統計学を勉強するためのツールについて】
この書籍では、学習していく際のツールに、プログラミング言語のPythonを使用します。
PythonはExcelやRより自由度が高く、機械学習に多く利用されているので幅広い層から注目集めています。
Pythonに馴染むことにより、機械学習を利用したデータ分析者になるための基礎的な技術も身に付けられます。
【本書の構成】
本書は全7部構成になっています。
それぞれの部で次のようなことを解説しています。
第1部では統計学の基本を解説しています。
第2部でPythonの基本やJupyter Notebookの使い方を説明します。
第3部でPythonを用いた統計分析の方法を学びます。
第4部からは統計モデルについて学んでいきます。
第5部では正規線形モデルを解説します。
第6部それを発展させた一般化線形モデルについて解説します。
第7部は、統計学から機械学習へのつながりを学びます。
統計学やPythonのことを何も知らない方にもオススメの一冊です。
感想・レビュー・書評
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アクセス方法▼
https://library.kansaigaidai.ac.jp/%E8%B3%87%E6%96%99%E3%82%92%E6%8E%A2%E3%81%99/%E9%9B%BB%E5%AD%90BOOK#!#tu
電子ブックを読む▼
https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000058368
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東北大学附属図書館電子ブックへのリンク：
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統計学の基礎について、非常に丁寧に、かつ実務に活用する際の留意点に配慮しながら解説をしてくれている。
また、Pythonを使ったプログラムで実際にデータの解析をすることにより、統計学の様々な概念を、言葉による説明、数式による表現、Pythonを使った実際のデータによる解析例の3回に亘って頭に入れることができるので、とてもよく理解できた。
内容としては、基本的な統計量（平均、分散、共分散等）の概念と計算方法に始まり、それらの統計量の区間推定や推定結果の検定方法といったデータ分析と解釈に必要な方法、更には多変量の統計モデルにおけるパラメタ推定の方法と過学習を防ぐためのAIC（赤池の情報量規準）などの評価方法が説明されている。
最後に、機械学習に関する基礎的な解説も加えられており、この本で学んだ線形回帰と機械学習（ニューラルネットワーク）による予測の比較の事例にも触れることができる。
統計学の基本的な内容をカバーする教科書としては、非常によい本なのではないかと思った。
Pythonのプログラミングについては、説明がやや概説的になっているため、ある程度別の本で基礎的な事柄を把握した上で取り組んだ方が良いかもしれない。
本書については、2022年に第2版が出ている。
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◎信州大学附属図書館OPACのリンクはこちら：
https://www-lib.shinshu-u.ac.jp/opc/recordID/catalog.bib/BB25970675
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著者プロフィール
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