Home
 

Home > 理工学専門書 > 理学 > 数学 > Rで学ぶ統計データ分析

Rで学ぶ統計データ分析

・著者:本橋 永至 著978-4-274-21781-4
・定価:2,808 円(本体2,600 円+税)
・A5 272頁

・ISBN

・発売日


かごに入れる

※本体価格は変更される場合があります。
※通常2〜3日以内で発送いたします。

合計5000円(税別)以上のご注文の場合、配送料は無料となります。

マーケティングの分野で統計学をどのように活用できるかを理解できる!!

 

 本書は、統計学の初学者が統計学の理論と統計手法の基礎を習得し、マーケティングの分野で統計学をどのように活用できるかを理解することにあります。主な特徴は、(1)マーケティングと統計学の関係を整理し、マーケティング特有の離散変数を扱う一般化線形モデルと多項選択モデルを紹介する、(2)3つのマーケティングの仮想データを随所に用いる、(3)プログラミングの未経験者であるという想定で、Rの使い方をインストール手順から丁寧に解説し、かつ、Rの乱数を用いたシミュレーションを積極的に示す、(4)数学の前提知識は高校の基礎レベルとする、などです。

2015/09
★このような方におすすめ
統計学を学ぶ文系の学生 統計分析にRを使いたい人
主要目次
目次
まえがき
第I部 導入編
第1章 はじめに
第2章 R の使い方
第II部 記述統計編
第3章 1 つの変数の特徴を記述する
第4章 2 つの変数間の関係を記述する
第III部 推測統計編
第5章 確率変数
第6章 確率分布
第7章 大数の法則と中心極限定理
第8章 標本分布
第9章 推定
第10章 仮説検定
第IV部 統計分析編
第11章 2 標本検定―特別陳列の有無による売上の差を検証する―
第12章 分散分析―チラシの種類による売上の差を検証する―
第13章 回帰分析―価格や特別陳列が売上に与える影響を予測する―
第14章 一般化線形モデル―DM への反応・サイトアクセス回数を予測する― 
第15章 多項ロジットモデル―ブランド選択行動の要因を探る― 
付表
練習問題解答
参考文献
索引
ページトップへ戻る
詳細目次
目次
まえがき
第I部 導入編
第1章 はじめに
1.1 本書の特徴
1.2 本書で用いる仮想データ
1.3 本書の構成
第2章 R の使い方
2.1 R とは
2.2 R のインストール手順
2.2.1 R の実行ファイルのダウンロード
2.2.2 R のインストール
2.3 R の基本的な操作
2.3.1 起動と終了
2.3.2 基本的な計算
2.3.3 変数の操作
2.3.4 外部データの読み込み
2.3.5 便利な機能
第II部 記述統計編
第3章 1 つの変数の特徴を記述する
3.1 変数の種類
3.2 度数分布とヒストグラム
3.3 代表値
3.3.1 平均値
3.3.2 中央値
3.3.3 最頻値
3.3.4 分布の歪みと代表値の関係
3.4 ばらつきの尺度
3.4.1 レンジと平均偏差
3.4.2 分散と標準偏差
3.4.3 標準化
第4章 2 つの変数間の関係を記述する
4.1 2 つの変数間の関係
4.2 2 つの量的変数間の関係
4.2.1 散布図
4.2.2 相関係数
4.3 2 つの質的変数間の関係
4.3.1 分割表
4.3.2 ファイ係数
第III部 推測統計編
第5章 確率変数
5.1 確率変数とは
5.2 確率変数の種類
5.2.1 離散型の確率変数
5.2.2 連続型の確率変数
5.3 確率変数の期待値と分散
5.3.1 確率変数の期待値
5.3.2 確率変数の分散
5.4 確率変数間の関係
5.4.1 確率変数の独立性
5.4.2 確率変数の共分散と相関係数
5.5 確率変数の和
第6章 確率分布
6.1 代表的な離散型の確率分布
6.1.1 ベルヌーイ分布
6.1.2 二項分布
6.1.3 ポアソン分布
6.2 代表的な連続型の確率分布
6.2.1 一様分布
6.2.2 正規分布
6.3 正規分布から導出される確率分布
6.3.1 χ2 分布
6.3.2  t 分布
6.3.3  F 分布
第7章 大数の法則と中心極限定理
7.1 大数の法則
7.1.1 大数の法則とは
7.1.2 大数の法則を証明するシミュレーション
7.2 中心極限定理
7.2.1 中心極限定理とは
7.2.2 中心極限定理を証明するシミュレーション
第8章 標本分布
8.1 母集団と標本
8.2 標本抽出
8.3 母集団分布と母数
8.4 統計量
8.4.1 統計量と標本分布
8.4.2 標本平均と不偏分散
8.5 正規母集団に関する標本分布
8.5.1 母分散が既知のときの標本平均の標本分布
8.5.2 不偏分散の標本分布
8.5.3 母分散が未知のときの標本平均の標本分布
8.6  2 つの正規母集団に関する標本分布
8.6.1 標本平均の差の標本分布
8.6.2 不偏分散の比の標本分布1
8.7 中心極限定理を用いる標本分布
第9章 推定
9.1 点推定と区間推定
9.2 点推定
9.3 区間推定とは
9.4 正規母集団に関する区間推定
9.4.1 母平均の区間推定
9.4.2 母分散の区間推定
9.4.3 区間推定のシミュレーション
9.5 2 つの正規母集団に関する区間推定
9.5.1 母平均の差の区間推定
9.5.2 母分散の比の区間推定
9.6 中心極限定理を用いる区間推定
9.6.1 ベルヌーイ母集団の母比率の区間推定
9.6.2 ポアソン母集団の母平均の区間推定
第10章 仮説検定
10.1 仮説検定とは
10.1.1 帰無仮説と対立仮説
10.1.2 検定統計量
10.1.3 有意水準
10.1.4 棄却域と採択域
10.1.5 仮説検定の手順のまとめ
10.2 正規母集団に対する検定
10.2.1 母平均の検定
10.2.2 母分散の検定
10.3 中心極限定理を用いる検定
10.4 χ2 検定
10.4.1 適合度の検定
10.4.2 独立性の検定
第IV部 統計分析編
第11章 2 標本検定―特別陳列の有無による売上の差を検証する―
11.1 2標本検定とは
11.2 2 つの正規母集団の母平均の差の検定
11.3 2 つの正規母集団の母分散の比の検定
第12章 分散分析―チラシの種類による売上の差を検証する―
12.1 分散分析とは
12.2 一元配置分散分析
12.2.1 一元配置分散分析のモデル
12.2.2 一元配置分散分析の検定方法
12.3 二元配置分散分析
12.3.1 二元配置分散分析のモデル
12.3.2 二元配置分散分析の検定方法
第13章 回帰分析―価格や特別陳列が売上に与える影響を予測する―
13.1 相関と回帰
13.1.1 2 つの量的変数間の関係を検証する
13.1.2 母相関係数の検定
13.2 単回帰分析
13.2.1 単回帰モデル
13.2.2 母回帰係数の推定
13.2.3 回帰残差と決定係数
13.2.4 母回帰係数の検定
13.3 重回帰分析
13.3.1 重回帰モデル
13.3.2 母回帰係数の検定
第14章 一般化線形モデル―DM への反応・サイトアクセス回数を予測する― 
14.1 一般化線形モデルとは
14.1.1 変量成分
14.1.2 系統的成分
14.1.3 リンク関数
14.2 ロジスティック回帰モデル
14.2.1 ロジスティック回帰モデルとは
14.2.2 パラメータの推定と仮説検定
14.3 ポアソン回帰モデル
14.3.1 ポアソン回帰モデルとは
14.3.2 パラメータの推定と仮説検定
14.4 AIC による変数選択
第15章 多項ロジットモデル―ブランド選択行動の要因を探る― 
15.1 多項ロジットモデルとは
15.2 サンプルデータを用いた分析
付表
練習問題解答
参考文献
索引
ページトップへ戻る