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		統計の基礎からデータマイニングまで
 
	
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				| I/O編集部 著 2005年 1月15日発売  
						
						
							A5判 
						
						
							232ページ
						
						
						
						
						
						
						
						
							定価 ¥2,200(本体 ¥2,000)
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				| ISBN978-4-7775-1096-2 C3041 ¥2000E |  
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				| 日々の生活の中で「今年は特に寒い年だ」などと、過去の経験や情報をもとに何かを判断することがよくあります。また、「株価の動向」などを考える場合など、勘に頼った予想ではなく、客観的に判断したいこともあります。このように、何かの情報がたくさん集まったデータがあって、そのデータ集団についての性質を知りたいときに便利な道具が「統計学」です。統計学の手法を使うことで、それらについて客観的な判断ができるようになります。 本書では、身近なデータを分析するときに便利な統計処理のうち、Excelで簡単にできる処理を中心に解説していきます。なお、増補版では、「多変量解析」などの解説を追加しました。
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| ■ 主な内容 ■ |  
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| 1.1 統計の基礎知識 | ・統計についての概要と,統計を活用するための基礎知識 |  
| 1.2 グラフを使ってデータを見る | ・数学を使わずに,データを分析する |  
| 1.3 データの具体的な分布を調べる | ・大量のデータを分析するための,準備作業 |  
| 1.4 データの性質を説明する | ・大量データをうまく代表する値を求める |  
| 1.5 基本的なデータ処理 | ・身の回りの情報を比較する,簡単な方法 |    
| 2.1 最も基本的なデータの形 | ・正規分布(ガウス分布) |  
| 2.2 t分布 | ・データが少ないときに,正規分布の代わりに使う確率分布 |  
| 2.3 二項分布 | ・どちらか一方が起こるときの確率分布 |  
| 2.4 ポアソン分布 | ・めったにないことが起こったときの確率分布 |  
| 2.5 カイ二乗分布 | ・期待値とデータの差を表わす確率分布 |  
| 2.6 F分布 | ・理論値と実際の値の差を評価するのに使われる確率分布 |    
| 3.1 検定の基本 | ・性質を調べる手順 |  
| 3.2 パラメトリック検定 | ・正規分布する場合に使える検定法 |  
| 3.3 ノンパラメトリック検定 | ・正規分布以外でも使える検定法 |    
| 4.1 自己相関係数 | ・現象の周期的な要素を分析する |  
| 4.2 移動平均 | ・データを均して傾向を読み取る |  
| 4.3 クラスター分析 | ・データをグループ分けする |  
| 4.4 株価分析 | ・株価に隠された周期性や規則性を調べる |  
| 4.5 多変量解析 | ・データの「予測」「分類」「要約」「因果関係のモデル化」 |  
| 4.6 データマイニング | ・遺伝的アルゴリズムを使った原因の究明 |     「標本と母集団」「記述統計と推測統計」について 
   ※ 内容が一部異なる場合があります。発売日は、東京の発売日であり、地域によっては1〜2日程度遅れることがあります。あらかじめご了承ください。 |  
	
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