基本情報
内容詳細
目次 : 線形式で予測する:回帰モデル/ 変量間の関係を調べる:回帰モデルの統計的推測/ モデルの複雑さをコントロールする:正則化/ 高次元回帰モデルを効率的に推定する:Lasso/ 高次元における統計的推測:多重検定/ 統計手法が正しく機能するか調べる:モンテカルロ実験/ コンピューターの力で難題を解決する:ブートストラップ/ データを可視化する:主成分分析、因子分析、多次元尺度構成法/ 集団を分類する:クラスター分析、ナイーブ・ベイズ分類、決定木/ 判別して要因を探る:ロジスティック回帰、判別分析/ 原因を推定する:ベイジアンネットワーク/ 文書から話題を見つける:トピックモデル/ 好みを見つける:推薦システム
【著者紹介】
石垣司 : 2007年総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻修了。現在、東北大学大学院経済学研究科准教授、博士(学術)。専門、統計科学、データサイエンス
植松良公 : 2013年一橋大学大学院経済学研究科博士後期課程修了。現在、一橋大学ソーシャル・データサイエンス教育研究推進センター准教授、博士(経済学)。専門、統計学、データ科学
千木良弘朗 : 2006年一橋大学大学院経済学研究科博士後期課程修了。現在、東北大学大学院経済学研究科准教授、博士(経済学)。専門、計量経済学
照井伸彦 : 1990年東北大学大学院経済学研究科博士後期課程修了。現在、東北大学名誉教授、東京理科大学経営学部ビジネスエコノミクス学科教授、経済学博士。専門、計量経済学、統計学、マーケティング
松田安昌 : 1999年東京工業大学大学院情報理工学研究科数理・計算科学専攻博士後期課程修了。現在、東北大学大学院経済学研究科教授、博士(理学)。専門、統計学(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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