ExcelとRによる例題で学ぶ統計モデル・データ解析入門 ―最小2 乗法から最尤法へ― 電子書籍版

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専門書　コンピューター
作品内容
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。実験、調査、検査などで得たデータに統計モデルを用いて解析する手法を例題でやさしく解説します。　本書では対象データに適した統計分布、つまり統計モデルを適用し、解析する方法を基礎から説明します。この場合、「最小二乗法」は使えないため、「最尤法」を使います。データに合った統計モデルを使うことで、より精度の高い予測、判断ができます（この解析するプロセスを統計モデリングとよぶ）。さらに、この解析手法はベイズ統計学に繋がっていきます。はじめに第1章　データ解析のための準備1.1　四則計算と対数・指数計算1　四則演算2　指数と対数1.2　条件（場合）分け1.3　順列と組み合わせ1.4　集合解答第2章　統計および確率2.1　データ2.2　度数分布表とヒストグラム2.3　データの代表値1　平均2　中央値3　最頻値4　分散2.4　事象と確率2.5　確率の性質2.6　条件付き確率2.7　独立事象2.8　確率変数1　確率変数とは何か2　確率変数の平均と分散3　確率変数の加法と乗法解答第3章　確率分布3.1　離散型確率分布1　ベルヌーイ分布2　二項分布3　ポアッソン分布4　負の二項分布5　多項分布6　超幾何分布3.2　連続型確率分布1　正規分布2　対数正規分布3　指数分布4　ワイブル分布35　ガンマ分布6　ベータ分布7　一様分布3.3　確率分布に基づくデータの捉え方3.4　代表的な確率分布の平均と分散3.5　確率分布の近似1　二項分布の正規分布への近似2　ポアッソン分布の正規分布への近似3　超幾何分布の二項分布への近似解答第4章　確率分布へのデータのフィッティング：最尤法4.1　確率分布へのデータのフィッティング4.2　モーメント法4.3　最尤法1　最尤推定量の求め方2　パラメーターの存在範囲3　各種確率分布の適用解答第5章　統計モデルの適用5.1　統計モデルとは何か5.2　計数データと計量データ5.3　離散型および連続型統計モデル5.4　代表的な統計モデルの特性1　二項モデル2　ポアッソンモデル3　負の二項モデル4　正規モデル5.5　統計モデルの選択5.6　統計モデルの比較指標5.7　尤度の重要性5.8　まとめ：統計モデルの適用手順1　対象とするデータの特徴の把握2　データに適した統計モデルの選択3　候補統計モデルによるデータ解析4　最適な統計モデルの選択5　統計モデルの検証6　総合的判断第6章　計数データの解析：単一条件下6.1　二項モデルによる解析6.2　多項モデルによる解析6.3　ポアッソンモデルによる解析6.4　負の二項モデル6.5　離散型統計モデルの選択6.6　正規モデルによる解析6.7　0を含まない計数データの解析6.8　0が過剰の計数データの解析6.9　度数分布データの解析解答第7章　計量データの解析：単一条件7.1　正規モデル7.2　指数モデル7.3　ワイブルモデル7.4　連続型統計モデルの選択47.5　確率分布からの乱数データ生成解答第8章　複数条件下のデータ解析 I8.1　用量反応関係8.2　回帰分析8.3　統計モデル8.4　最小二乗法8.5　正規分布に基づいた単回帰分析8.6　正規モデルによる重回帰分析8.7　比率データの解析：ロジスティック回帰分析8.8　計数データの解析解答第9章　複数条件下のデータ解析 II9.1　指数回帰モデル9.2　ワイブル回帰モデル9.3　回帰分析のポイント解答第10章　各種のデータ解析手法10.1　ブートストラップ法10.2　モンテカルロ法10.3　応答曲面法Response Surface Method解答練習問題　解答索引