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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
2002年12月24日発売
A5判
200ページ
定価 \2,090（本体 \1,900）
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ISBN978-4-87593-411-0 C3055 \1900E
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日々の生活の中で、「今年は特に寒い年だ」「ここ数年、景気が悪い」など、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。「今年は寒い」などと日常の会話でいう場合は、勘などの主幹的な判断でよい場合が多いでしょうが、「株価の動向」や「競争馬の予想タイム」を考える場合など、勘などに頼った曖昧な予想ではなく、もっと客観的に判断したいこともあります。しかし、客観的に考えるといつでも、何百何千とあるデータをただ並べてみても、普通の人には何も分かりません。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、「株価」や「テストの点数」など、バラツキのあるデータの集まり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。
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| ■ 主な内容 ■ |
| 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 | 大量の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う検定法 |
| 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 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 |
索引
※ 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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| 内容見本 |
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