後藤和智事務所OffLine サークルブログ

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【コミケ93新刊】新版 紅魔館の統計学なティータイム――市民のための統計学Special

【書誌データ】
 書名:新版 紅魔館の統計学なティータイム――市民のための統計学Special
 発行日:2017(平成29)年12月31日(コミックマーケット93)
 著者:後藤和智後藤和智事務所OffLine http://www45.atwiki.jp/kazugoto/
 表紙:らぱ☆(平成ストロベリー https://www.pixiv.net/member.php?id=541467
 サイズ:A5
 ページ数:224ページ
 価格:即売会…1,600円/書店委託…2,000円(税抜)
 通販取扱:メロンブックス https://www.melonbooks.co.jp/detail/detail.php?product_id=297298
  とらのあなhttp://www.toranoana.jp/mailorder/article/04/0030/59/31/040030593148.html?n=recommend
  COMIC ZIN(予定)
 国立国会図書館登録情報:納本予定
 サンプル:

www.pixiv.net

 備考:本書は同人サークル「上海アリス幻樂団」の作品「東方Project」シリーズの二次創作作品となります。そのためコミティアなどの二次創作作品の頒布が禁止されている即売会では頒布いたしません。
 登場人物:レミリア・スカーレットパチュリー・ノーレッジ十六夜咲夜フランドール・スカーレット紅美鈴、小悪魔、霧雨魔理沙古明地さとり、古明地こいし、西行寺幽々子魂魄妖夢、豊聡耳神子、物部布都アリス・マーガトロイド、秦こころ、坂田ネムノ、稗田阿求、本居小鈴

【目次】

第I部 基礎編
 第1章 平均、分散
  1.1 度数分布表と平均
  1.2 平均値の性質
  1.3 最頻値、中央値
  1.4 平均絶対偏差と分散・標準偏差
  1.5 標準化
  1.6 歪度と尖度
  1.7 箱ひげ図
 第2章 相関係数と線形回帰分析
  2.1 共分散と相関係数
   2.1.1 共分散
   2.1.2 相関係数
  2.2 線形単回帰分析
   2.2.1 回帰分析とはなにか
   2.2.2 最小二乗法
   2.2.3 行列の性質
   2.2.4 決定係数
  2.3 線形重回帰分析
   2.3.1 自由度調整済み決定係数
   2.3.2 最小二乗法の変形
  2.4 数量化I類
  2.5 偏相関係数
  2.6 演習
 第3章 確率分布
  3.1 確率論の基礎
   3.1.1 定義
   3.1.2 確率の計算の基礎
   3.1.3 条件付き確率
   3.1.4 確率分布関数と確率密度関数
   3.1.5 平均と分散
   3.1.6 同時確率密度関数
  3.2 正規分布
  3.3 中心極限定理
  3.4 連続的確率分布の例
   3.4.1 指数分布
   3.4.2 カイ二乗分布
   3.4.3 F分布
  3.5 ベルヌーイ試行と確率分布
   3.5.1 二項分布と幾何分布
   3.5.2 ポアソン分布
  3.6 その他の分布
   3.6.1 一様分布
  3.7 確率分布を学ぶ意義
 第4章 区間推定
  4.1 そもそも区間推定とは
  4.2 1つの正規母集団からの標本の区間推定
   4.2.1 平均
   4.2.2 分散
   4.2.3 割合
  4.3 2つの正規母集団からの標本の区間推定
   4.3.1 平均の差
   4.3.2 分散の比
   4.3.3 相関係数
  4.4 正規分布以外の母集団に基づく標本に関する区間推定
   4.4.1 割合の区間推定(精密法)
   4.4.2 指数分布
   4.4.3 ポアソン分布
  4.5 最尤法
   4.5.1 正規分布
   4.5.2 二項分布
   4.5.3 ポアソン分布
 第5章 統計的検定
  5.1 検定とはなにか
   5.1.1 帰無仮説と対立仮説、及び第1種の誤りと第2種の誤り
  5.2 正規母集団からの標本の統計的検定
   5.2.1 1つの正規母集団の母平均に関する検定(母分散が既知)
   5.2.2 1つの正規母集団の母平均に関する検定(母分散が未知)
   5.2.3 1つの正規母集団の分散に関する検定
   5.2.4 2つの正規母集団の母分散の比に関する検定
   5.2.5 2つの正規母集団の母平均の差に関する検定
  5.3 二項母集団に関する検定
   5.3.1 1つの二項母集団の割合に関する統計的検定
   5.3.2 2つの二項母集団の割合の差に関する統計的検定(近似法のみ)
  5.4 相関係数の検定
  5.5 質的データの分布に対する検定
   5.5.1 適合度・独立性の検定
   5.5.2 フィッシャーの正確確率検定
 第6章 検定力分析
  6.1 効果量(エフェクトサイズ)
  6.2 検定力分析の数理の基礎
  6.3 検定力によるサンプル数の決定

第II部 実用編
 第7章 社会調査法・実験計画法の理論
  7.1 社会調査法・実験計画法の概要
   7.1.1 調査計画とサンプリング
   7.1.2 尺度
   7.1.3 要因配列実験と直交配列法実験
  7.2 1元配置分散分析
  7.3 2元(多元)配置分散分析
  7.4 正準判別分析(数量化II類)
  7.5 決定木
  7.6 補遺:第7章のRでの操作
   7.6.1 Rコマンダーの基礎
   7.6.2 データフレーム
   7.6.3 分散分析
   7.6.4 正準判別分析
   7.6.5 決定木
 第8章 回帰分析の実例と応用
  8.1 回帰分析の結果の読み方
  8.2 回帰分析の区間推定と検定
  8.3 交互作用の分析と高次回帰
  8.4 ロジスティック回帰分析
  8.5 AIC赤池情報量規準
  8.6 補遺:第8章のRでの操作
   8.6.1 Rコマンダーでの回帰分析の操作
   8.6.2 ロジスティック回帰分析
   8.6.3 コマンドstepAIC
 第9章 多変量解析とデータマイニング
  9.1 主成分分析
  9.2 因子分析
  9.3 共分散構造分析
  9.4 対応分析(数量化III類)
  9.5 クラスター分析
   9.5.1 k-平均クラスター分析
   9.5.2 階層的クラスター分析
  9.6 補遺:第9章のRでの操作
   9.6.1 主成分分析
   9.6.2 因子分析
   9.6.3 クラスター分析
   9.6.4 lavaanパッケージによる共分散構造分析【新版書き下ろし】
   9.6.5 対応分析

第III部 補講・Appendix
 第10章 ベイズ統計解析
  10.1 ベイズ統計のための確率論
  10.2 連続的な事前分布に対するベイズの定理
  10.3 一般化線形モデルと階層ベイズモデル
  10.4 ベイズ統計の発展
  10.5 第10章のRでの操作
  10.6 RStan【新版書き下ろし】
 第11章 データサイエンスの補足
  11.1 ニューラルネットワーク
  11.2 自己組織化マップ
  11.3 コンジョイント分析
  11.4 ヒートマップ
  11.5 項目反応理論(項目応答理論)の基礎
   11.5.1 項目反応理論とは何か
   11.5.2 項目特性曲線
   11.5.3 テストの作成
  11.6 第11章のRでの操作
   11.6.1 ニューラルネットワーク
   11.6.2 自己組織化マップ
   11.6.3 コンジョイント分析
  11.6.4 ヒートマップ
 第12章 空間統計学【新版書き下ろし】
  12.1 はじめに
  12.2 バリオグラム
  12.3 R(gstat)による地球統計学
 第13章 テキストマイニング【新版書き下ろし】
  13.1 はじめに
  13.2 形態素解析
   13.2.1 形態素解析とは
   13.2.2 MeCab、RMeCabのインストール
   13.2.3 RMeCabを使った簡単な形態素解析
  13.3 KH Coder
  13.4 テキストマイニングの実践
   13.4.1 N-gram
   13.4.2 対応分析
   13.4.3 共起ネットワーク
   13.4.4 多次元尺度構成法
 第14章 Rの活用
  14.1 Rz
  14.2 Rstudio
  14.3 Rコマンダーの使い方の補足
  14.4 Rの結果をLaTeXに書き出す方法
 第15章 資料編/エピローグ
  15.1 ブックガイド【一部改訂あり】
   15.1.1 理論と手法
   15.1.2 事例
   15.1.3 Rの解説書
  15.2 資料編
  15.3 エピローグ
  15.4 あとがき
  15.5 参考文献