Python完全独習統計学入門の評価
データ更新日:2020-12-22

Python分野での評価

書籍の評価について

簡単に次のような指標から評価を計算しています。

  • ・書籍が紹介されているQiita記事のいいね数と更新日
  • ・書籍が紹介されているサイトのGoogleでの検索順位
  • ・Twitterで書籍に関する最新ツイートのいいね数とリツイート数
  • ・「初心者」や「入門書」など特定のキーワードとコンテンツ(例えばQiitaの記事)の関連性

詳細な評価の計算方法については下記をご覧ください。

書籍の評価について

順位12
総合点2
Qiitaの記事での点数1
Twitterでの点数1

過去の順位の推移

グラフについて

  • ・グラフのデータはぬこぷろで計測した、最大で過去5回分を表示しています。
  • ・「順位」について、次の2点の場合は圏外扱いとしてグラフ上には表示しません。なので、グラフ上では途切れた線が表示されることもあります。
    ①ぬこぷろが書籍の点数を計算する際、点数化の元となる最新のメディア(Qiitaの記事など)に書籍の情報が掲載されていなかった場合。ぬこぷろは最新のメディア情報を収集して書籍の点数を計算するため、過去点数計算した際にその書籍がメディアに掲載されていても、点数計算時にぬこぷろが収集したメディアに書籍情報がなければ圏外扱いとなります。
    ②順位が30位を下回った場合。
  • ・「総合点」が0点なのは上記「順位」の圏外扱いの①とと同様に、ぬこぷろが書籍の点数を計算する際、点数化の元となる最新のメディア(Qiitaの記事など)に書籍の情報が掲載されていなかった場合となります。

基本情報

ISBN-139784478820094
内容超基本を理解するだけで、マーケティング調査のデータ分析、金融商品のリスクとリターン、株・為替相場のボラティリティ、選挙の出口調査までわかる。
目次第1部 速習!標準偏差から検定・区間推定まで(度数分布表とヒストグラムで、データの特徴を浮き彫りにする 平均値とはやじろべえの支点である-平均値の役割と捉え方 データの散らばり具合を見積る統計量-分散と標準偏差 そのデータは「月並み」か「特殊」か?標準偏差(S.D.)で評価する ほか) 第2部 観測データから背後に広がる巨大な世界を推測する(「部分」によって「全体」を推論する-母集団と統計的推定 母集団のデータの散らばり具合を表す統計量-母分散と母標準偏差 複数データの平均値は、1個のデータより母平均に近くなる-標本平均の考え方 観測データが増えるほど、予言区間は狭くなる-正規母集団の便利グッズ、標本平均 ほか)
著者
出版日
出版社ダイヤモンド社
データ提供元openBD, 国立国会図書館書誌データ
※この書籍はopenBDより取得したデータを元に、国立国会図書館書誌データを補完して掲載しています。