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学術図書出版社 大内俊二
点
第1章 データサイエンスへのいざない第2章 データのいろいろ第3章 データの表現第4章 データの特性値第5章 データの収集第6章 確率第7章 不確実な現象のモデリング第8章 統計的推測(推定)第9章 統計的推測(仮説検定)第10章 相関と回帰補章
本書は、データサイエンスおよび統計のリテラシーを身につけること、また専門的な学びへの橋渡しを目的とした大学初年級向けの統計学テキストです。取り上げる例やデータは実社会の現実データを中心とし、AIやビッグデータの事例も多数収録しました。文理を問わず授業・自習に利用でき、Excelによる操作解説で理解を助けます。【本書の特徴】◇第1章「データサイエンスへのいざない」から始め、前半はデータを中心に据えて説明。◇ビッグデータやAIをはじめとする応用事例を豊富に紹介。◇数学的説明は最小限とし、Microsoft Excelによる解説を重視。◇例題・章末問題には人工データでなく現実データを使用。◇各章末にアクティブラーニングや課外学習に適したプロジェクトを設置。◇補章で数理的補足やベイズ法、Excel操作を解説。◇統計数値表を省き、Excelや統計ソフトの利用を推奨。◇統計的推測は確率モデルに基づくことを強調。◇改訂版ではAIやビッグデータ事例を更新し、Excel 2024に対応、理科系にも有用な内容を追加。《主要目次》第1章 データサイエンスへのいざない第2章 データのいろいろ第3章 データの表現第4章 データの特性値第5章 データの収集第6章 確率第7章 不確実な現象のモデリング第8章 統計的推測(推定)第9章 統計的推測(仮説検定)第10章 相関と回帰補章(和の記号Σ/ポアソン分布と指数分布/多次元確率変数/正規分布から導かれる分布/回帰直線の導出/最尤法/ベイズ法/Excelを使ったデータの操作)より進んだ学習のために
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一覧を見る
[BOOKデータベースより]
第1章 データサイエンスへのいざない
[日販商品データベースより]第2章 データのいろいろ
第3章 データの表現
第4章 データの特性値
第5章 データの収集
第6章 確率
第7章 不確実な現象のモデリング
第8章 統計的推測(推定)
第9章 統計的推測(仮説検定)
第10章 相関と回帰
補章
本書は、データサイエンスおよび統計のリテラシーを身につけること、また専門的な学びへの橋渡しを目的とした大学初年級向けの統計学テキストです。取り上げる例やデータは実社会の現実データを中心とし、AIやビッグデータの事例も多数収録しました。文理を問わず授業・自習に利用でき、Excelによる操作解説で理解を助けます。
【本書の特徴】
◇第1章「データサイエンスへのいざない」から始め、前半はデータを中心に据えて説明。
◇ビッグデータやAIをはじめとする応用事例を豊富に紹介。
◇数学的説明は最小限とし、Microsoft Excelによる解説を重視。
◇例題・章末問題には人工データでなく現実データを使用。
◇各章末にアクティブラーニングや課外学習に適したプロジェクトを設置。
◇補章で数理的補足やベイズ法、Excel操作を解説。
◇統計数値表を省き、Excelや統計ソフトの利用を推奨。
◇統計的推測は確率モデルに基づくことを強調。
◇改訂版ではAIやビッグデータ事例を更新し、Excel 2024に対応、理科系にも有用な内容を追加。
《主要目次》
第1章 データサイエンスへのいざない
第2章 データのいろいろ
第3章 データの表現
第4章 データの特性値
第5章 データの収集
第6章 確率
第7章 不確実な現象のモデリング
第8章 統計的推測(推定)
第9章 統計的推測(仮説検定)
第10章 相関と回帰
補章(和の記号Σ/ポアソン分布と指数分布/多次元確率変数/正規分布から導かれる分布/回帰直線の導出/最尤法/ベイズ法/Excelを使ったデータの操作)
より進んだ学習のために