統計モデルと推測 データサイエンス入門シリーズ

松井秀俊

基本情報

ジャンル
ISBN/カタログNo
ISBN 13 : 9784065178027
ISBN 10 : 4065178029
フォーマット
出版社
発行年月
2019年11月
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
追加情報
:
224p;22

内容詳細

目次 : 第1章 確率分布/ 第2章 統計的推定/ 第3章 統計的仮説検定/ 第4章 線形回帰モデル/ 第5章 ロジスティック回帰モデル/ 第6章 一般化線形モデル/ 第7章 混合分布モデル

【著者紹介】
松井秀俊 : 博士(機能数理学)。2009年九州大学大学院数理学府博士後期課程修了。現在、滋賀大学データサイエンス学部准教授

小泉和之 : 博士(理学)。2009年東京理科大学大学院理学研究科博士後期課程修了。現在、横浜市立大学データサイエンス学部准教授

竹村彰通 : Ph.D。1982年スタンフォード大学統計学部Ph.D.修了。東京大学経済学部教授、東京大学大学院情報理工学系研究科教授を経て、滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授(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)

(「BOOK」データベースより)

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読書メーターレビュー

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  • P.N.平日友 さん

    大学二年生(?)を想定した内容。統計学、特に推定・回帰をメインとした内容である。数式展開は細かくないけれど、目的が明確なのでなんとかやってることはつかめる。細かいところは何回か読み直したり補ったりして慣れてくればつかめる気がする。Rを使用したことがないので実践例に対してピンとこなかった。pythonで取り組んでみようと思う。統計モデルや推定にふれてみて、流行りのディープラーニングが少し取っつきやすいのでは、と感じた。応用例は豊富だったけれど馴染みのない解析だったからかもしれない...

  • yoshi1987 さん

    基本的な部分の説明もあり、Rでの例も用意されていて理解しやすい

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