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SQLitePythonで学ぶあたらしい統計学の教科書の評価
データ更新日:2020-11-22

SQLite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

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4
総合点19
Googleの検索結果での点数4
twitterでの点数15

基本情報

内容基礎理論を飛ばさない! 推定・検定から統計モデル・機械学習へ! 本書は統計学の理論をゼロから学べる教科書です。 IoTやビッグデータの発展によりさまざまなデータが社会にあふれ、 全てのデータを確認するのは難しくなってきています。 多くのデータから価値があるデータを作成するには統計学の知識が必須です。 【本書のポイント】 本書は統計学をはじめて勉強するかたでも、 読み進めていけるように、以下の3点を重点的に解説しています。 ・データをどのように分析するのか ・なぜそのように分析するのが良いことなのか ・Pythonを使ってどのように分析するのか 【統計学を勉強するためのツールについて】 この書籍では、学習していく際のツールに、プログラミング言語のPythonを使用します。 PythonはExcelやRより自由度が高く、機械学習に多く利用されているので幅広い層から注目集めています。 Pythonに馴染むことにより、機械学習を利用したデータ分析者になるための基礎的な技術も身に付けられます。 【本書の構成】 本書は全7部構成になっています。 それぞれの部で次のようなことを解説しています。 第1部では統計学の基本を解説しています。 第2部でPythonの基本やJupyter Notebookの使い方を説明します。 第3部でPythonを用いた統計分析の方法を学びます。 第4部からは統計モデルについて学んでいきます。 第5部では正規線形モデルを解説します。 第6部それを発展させた一般化線形モデルについて解説します。 第7部は、統計学から機械学習へのつながりを学びます。 統計学やPythonのことを何も知らない方にもオススメの一冊です。
目次第1部 統計学の基本 第1章 統計学 第2章 標本が得られるプロセス 第3章 標本が得られるプロセスの抽象化 第4章 記述統計の基礎 第5章 母集団分布の推定 第6章 確率質量関数と確率密度関数 第7章 統計量の計算 第8章 確率論の基本 第9章 確率変数と確率分布 第2部 PythonとJupyter Notebookの基本 第1章 環境構築 第2章 Jupyter Notebookの基本 第3章 Pythonによるプログラミングの基本 第4章 numpy・pandasの基本 第3部 Pythonによるデータ分析 第1章 Pythonによる記述統計:1変量データ編 第2章 Pythonによる記述統計:多変量データ編 第3章 matplotlib・seabornによるデータの可視化 第4章 母集団からの標本抽出シミュレーション 第5章 標本の統計量の性質 第6章 正規分布とその応用 第7章 推定 第8章 統計的仮説検定 第9章 平均値の差の検定 第10章 分割表の検定 第11章 検定の結果の解釈 第4部 統計モデルの基本 第1章 統計モデル 第2章 統計モデルの作り方 第3章 データの表現とモデルの名称 第4章 パラメタ推定:尤度の最大化 第5章 パラメタ推定:損失の最小化 第6章 予測精度の評価と変数選択 第5部 正規線形モデル 第1章 連続型の説明変数を1つ持つモデル(単回帰) 第2章 分散分析 第3章 複数の説明変数を持つモデル 第6部 一般化線形モデル 第1章 さまざまな確率分布 第2章 一般化線形モデルの基本 第3章 ロジスティック回帰 第4章 一般化線形モデルの評価 第5章 ポアソン回帰 第7部 統計学と機械学習 第1章 機械学習の基本
著者馬場真哉
出版日2018-04-19
ページ数456
出版社翔泳社

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