Rで学ぶ統計的データ解析
- 発行
- 2020/11/26
- サイズ
- B5変
- ページ数
- 352
- ISBN
- 978-4-06-518619-0
- シリーズ
- データサイエンス入門シリーズ
内容紹介
初学者が無理なく読み進められるように、ていねいに解説した。まず は、Rでデータ解析をとにかく実践し、Rの実行を習熟したら、数理的側面を学ぶ構 成。理解の定着に役立つ練習問題が充実！ コードはWebで公開。
目次
第1章 準備：Rの操作
1.1 はじめに
1.2 Rの基本
1.3 オブジェクトの種類と操作・演算
1.4 真偽の判定（比較演算子・論理演算子）
1.5 データの読み込み
1.6 パッケージのインストール・読み込み
1.7 Rを使いこなすためのヒント
第2章 データの可視化と要約
2.1 変数の種類
2.2 1変数の可視化・要約
2.3 2変数の可視化・要約
2.4 補足
第3章 回帰分析(1)
3.1 単回帰モデル
3.2 重回帰モデル
3.3 補足
第4章 回帰分析(2)
4.1 回帰モデルの統計的推測
4.2 回帰分析の工夫
4.3 正則化法に基づく回帰分析
4.4 補足
第5章 判別分析
5.1 フィッシャーの線形判別分析：2群の場合
5.2 判別分析の実行
5.3 判別分析の結果を評価する
5.4 判別分析：数理編
5.5 フィッシャーの線形判別分析：3群以上の場合
5.6 判別分析（3群以上の場合）：数理編
第6章 ロジスティック回帰モデル
6.1 ロジスティック回帰モデル
6.2 被説明変数が3群以上の場合
第7章 単純な規則に基づく判別モデル
7.1 決定木に基づくモデル
7.2 インデックスモデル
第8章 主成分分析
8.1 主成分分析の基本的な考え方
8.2 主成分分析の実行(1)
8.3 主成分分析の実行(2)
8.4 主成分分析：数理編
第9章 クラスター分析
9.1 クラスター分析とは
9.2 非階層的クラスター分析：k平均法
9.3 階層的クラスター分析
9.4 クラスターの数を決める方法
第10章 ブートストラップ法
10.1 ブートストラップ法の基本的な考え方
10.2 ブートストラップ法の実行：基本編
10.3 ブートストラップ法の実行：応用編
第11章 Rを用いたシミュレーション：数理統計学を「実感」する
11.1 シミュレーションとは
11.2 シミュレーションの例