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データ分析に必須の知識・考え方統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅

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構成数 : 1

第1章 統計学とは
データ分析における統計学の役割
第2章 母集団と標本
データ分析の目的と対象を設定する
第3章 統計分析の基礎
データの種類・統計量・確率
第4章 推測統計～信頼区間
データから母集団の性質を推測する
第5章 仮説検定
仮説の検証とp値
第6章 様々な仮説検定
t検定から分散分析、カイ二乗検定まで
第7章 回帰と相関
2つの量的変数の関係を分析する
第8章 統計モデリング
線形回帰から一般化線形モデルへ
第9章 仮説検定における注意点
再現可能性とp-hacking
第10章 因果と相関
誤った解釈をしないための考え方
第11章 ベイズ統計
柔軟な分析へ向けて
第12章 統計分析に関わるその他の手法
主成分分析から機械学習まで
第13章 モデル
統計モデル・機械学習モデル・数理モデル

  1. 1.[書籍]

本書では、データ分析には必須な仮説検定から統計モデリング、さらに因果推論、ベイズ統計、機械学習、数理モデルまで、幅広いトピックを網羅的に扱っています。この一冊だけで、実践的なデータ分析に向けた基礎づくりが可能です!

データ分析のための手法は、統計学の考え方に基づいています。
だから、本格的なデータ分析に取り組むためには、統計学の知識と考え方を身に着けることが不可欠。
にも関わらず、既存の統計学の本は「数学的な記述ばかりの難解な専門書」もしくは「広く浅くの超入門書」ばかりで、「データ分析の前提となる統計学」を本格的に学ぶには厳しい状況だと言わざるを得ません。
対して本書は、データ分析には必須な仮説検定から統計モデリング、さらに因果推論、ベイズ統計、機械学習、数理モデルまで幅広いトピックを網羅的に扱っています。

記述については最大限にわかりやすく、数学的な説明をできるだけ減らし、図を多用することで、数学に自信のない読者の方でも読み通せるように工夫しました。
統計学に苦手意識・不安のある方、文系の方やこれからデータサイエンスを本格的に始めてみたい方、生物学・医学・心理学などの研究分野でデータ分析が必須の学生の方など、統計学をきちんと学びたい全ての方に向けた一冊です。

作品の情報

メイン
著者： 阿部真人

フォーマット 書籍
発売日 2021年11月27日
国内/輸入 国内
出版社ソシム
構成数 1
パッケージ仕様 -
SKU 9784802613194
ページ数 364
判型 A5

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