統計学の基礎 I―線形モデルからの出発 2003/1

統計学の基礎 II―統計学の基礎概念を見直す　2003/11



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【本書の特徴】

統計学の基礎 I―線形モデルからの出発

統計解析のもっとも基本的な手法である多変量解析と時系列解析について新たな標準を示す．基礎となる数理概念を正確に定義するとともに，グラフィカルモデル，情報量基準などの新しい考え方にも触れる．本シリーズの各巻で展開される多変量解析や時系列解析のさまざまな応用を縦横に読み解くためのガイドとしての役割をもつ．



統計学の基礎 II―統計学の基礎概念を見直す

金融・データマイニングからバイオインフォマティクス・脳の情報理論まで，さまざまな分野に，統計学は根幹となる哲学と技術を与えている．とくにニューラルネットや統計物理など隣接分野で開発された考え方を取り入れ，さらに対象領域を拡大しつつある．この新たな学問全体を「統計科学」と呼び，その最新の成果と方向を示す．



大量のデータから意味のある情報を取り出し意思決定に活かす統計学の手法は近年ますます重要となっている．本巻ではその基礎概念を見直し最新の手法を紹介する．与えられた選択肢から適切な決定をくだす有益な手法，多重決定方式を医薬品の検定を例に紹介．確率分布空間の構造から統計学の本質に迫る情報幾何の基礎を解説する．



甘利 俊一 (著), 竹村 彰通 (著), 谷口 正信 (著)



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