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インプレス［コンピュータ・IT］ムック データに触れながら学ぶ統計学 R言語UIツールExploratoryで身につくデータサイエンス手法
インプレス / 2025年12月03日 / 全391ページ
データに基づいた意思決定が求められる現代において、統計学の知識は不可欠です。しかし、数式やプログラミングの壁に阻まれ、学習を諦めてしまう人も少なくありません。本書は、R言語の機能をマウス操作だけで扱えるUIツール「Exploratory」を使い、ノーコードでデータ分析を学ぶ入門書です。著者はシリコンバレーで起業し、同ツールを開発した西田勘一郎氏。仮説検定や多変量分析などを、実際に手を動かしながら直感的に習得できます。文系の方や過去に挫折した経験がある方でも、現場で使える実践的なスキルが身につく1冊です。
目次
- はじめに
- 目次
- 本書の読み方 / サンプルファイルのダウンロード
- Chapter 1 なぜ統計学を学ぶのか
- Chapter 2 Exploratoryとは
- Chapter 3 記述統計とデータ型
- Chapter 4 ばらつきの可視化と指標
- Chapter 5 科学的思考
- Chapter 6 確率論
- Chapter 7 推測統計と信頼区間
- Chapter 8 仮説検定
- Chapter 9 2つの平均の検定 ―t検定
- Chapter 10 複数の平均の検定 ―ANOVA検定
- Chapter 11 割合の検定 ―カイ2乗検定
- Chapter 12 相関分析
- Chapter 13 多変量分析 ―線形回帰
- Chapter 14 多変量分析 ―ロジスティック回帰
- Chapter 15 機械学習モデルと予測 ―決定木、ランダムフォレスト
- おわりに
- 索引
- はじめに
- 目次
- 本書の読み方 / サンプルファイルのダウンロード
- Chapter 1 なぜ統計学を学ぶのか
- Chapter 2 Exploratoryとは
- Chapter 3 記述統計とデータ型
- Chapter 4 ばらつきの可視化と指標
- Chapter 5 科学的思考
- Chapter 6 確率論
- Chapter 7 推測統計と信頼区間
- Chapter 8 仮説検定
- Chapter 9 2つの平均の検定 ―t検定
- Chapter 10 複数の平均の検定 ―ANOVA検定
- Chapter 11 割合の検定 ―カイ2乗検定
- Chapter 12 相関分析
- Chapter 13 多変量分析 ―線形回帰
- Chapter 14 多変量分析 ―ロジスティック回帰
- Chapter 15 機械学習モデルと予測 ―決定木、ランダムフォレスト
- おわりに
- 索引
- 著者プロフィール / スタッフリスト
- 奥付
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