ビッグデータ統計解析入門(仮)経済学部で学ばない統計学(仮)

近年注目の集まる、ビッグデータの代表的分析手法の全体像がわかる。機械学習やベイジアンネットワークといったビッグデータの代表的な分析手法を、統計学や計量経済学との違いを明らかにしながら解説。

目次 : 第１章　ビッグデータ時代の統計分析/ 第２章　ベイズ統計の基本/ 第３章　状態の推定とベイジアンネットワーク/ 第４章　分類と機械学習/ 第５章　判別と機械学習/ 第６章　データの次元圧縮と高次元回帰/ 第７章　テキスト解析と自然言語処理/ 第８章　ニューラルネットワークとディープラーニング/ 補論　基礎事項の確認

【著者紹介】
照井伸彦 : １９９０年、東北大学大学院経済学研究科博士課程修了。経済学博士。山形大学人文学部講師、助教授、東北大学経済学部助教授、教授等を経て、東北大学大学院経済学研究科教授。情報・システム研究機構統計数理研究所客員教授を兼任。この間、ミネソタ大学経済学部、テキサスＡ＆Ｍ大学統計学部、エラスムス大学計量経済学部、オハイオ州立大学フィッシャービジネススクール客員研究員、メリーランド大学スミスビジネススクール客員教授を歴任。日本統計学会賞（第１８回、２０１３年）、Ｔｈｅ　Ｔｊａｌｌｉｎｇ　Ｃ．Ｋｏｏｐｍａｎｓ　Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃ　Ｔｈｅｏｒｙ　Ｐｒｉｚｅ（共同、１９９２年）を受賞（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）