刊行中のシリーズ



Rで学ぶデータサイエンス

金 明哲:編集

刊行の趣旨

データサイエンスは,理論だけではなく,実際のデータを操作・解析・マイニングを行わなければならない。そのためには,基礎理論を理解し,その理論に基づいてツールを用いて実現しなければならない。そのツールとして近年フリーであるRが急速に普及している。Rには,すでに数千のフリーパッケージが公開されている。また,Rに関する訳書・和書は20冊を超えているが,初級レベルのものがほとんどである。また,データサイエンスは,理工系だけではなく,非理工系や多くの専門分野で用いるようになっている。非理数系の人の中には,数理的な基礎が弱く,直接厳密な数理理論からデータサイエンスに入門するのが困難である方がほとんどである。そのような方々にとっては,実践的に入門を行い,数理理論を徐々に理解するのも一つの方法である。数理に強い方,弱い方などに関係なく幅広く,長く利用できる本を提供することが本シリーズを企画する目的である。

新刊

1.カテゴリカルデータ解析
(2010年4月21日配本)
2.多次元データ解析法
(2009年8月24日配本)
3.ベイズ統計データ解析
(2010年7月23日配本)
4.ブートストラップ入門
(2011年12月20日配本)
5.パターン認識
(2009年10月22日配本)
6.マシンラーニング
(2009年6月8日配本)
7.地理空間データ分析
(2010年7月23日配本)
8.ネットワーク分析
(2009年9月24日配本)
9.樹木構造接近法 10.一般化線形モデル 11.デジタル画像処理
(2011年11月22日配本)
12.統計データの視覚化
13.マーケティング・モデル
(2010年12月7日配本)
14.計量政治分析 15.経済データ分析 16.金融時系列
17.社会調査データ解析
(2011年9月20日配本)
18.生物資源解析(仮) 19.経営と信用リスクのデータ科学 20.シミュレーションで理解する回帰分析

(各巻タイトルは予告なく変更される可能性があります。)




1.カテゴリカルデータ解析
(ISBN978-4-320-01921-8)
藤井良宜 著
B5,192頁,3300円


●内容
 連続なデータに対する解析方法については,さまざまな本が出版されている。しかし,カテゴリカルなデータについては,カイ2乗検定やフィッシャーの直接確率法などの基本的な解析手法について述べられているものは多いが,すこし発展的な手法については詳しく述べられているものはあまりない。この本では,ロジスティック回帰分析や対数線形モデルや樹形モデルによる解析などの発展的な方法についてもRによる解析方法を説明する。さらに,単に解析のやり方を説明するだけではなく,社会科学を中心に研究されている方や数理に弱い方でも解析手法の選択ができるように,できるだけ各手法の目的や原理のポイントを簡潔に説明し,具体的な解析例も提示するよう心がけている。

※本書で掲載されているRのコードを以下からダウンロードできます。LZH形式とZIP形式の圧縮ファイルをご用意しましたので,ご使用環境にあわせてダウンロードしてください。

bunsekifile_final.lzh bunsekifile_final.zip



まえがき (PDFファイル)

●目次 (詳細目次 PDFファイル)
第1章 カテゴリカルデータの取り扱い
第2章 カテゴリカルデータの集計とグラフ表示
第3章 比率に関する分析
第4章 2元分割表の解析
第5章 3元分割表の解析
第6章 ロジスティック回帰分析
第7章 ポアソン回帰分析
第8章 対数線形モデルによる解析
第9章 対応分析
第10章 樹形モデル
第11章 数量化の諸方法
新刊
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2.多次元データ解析法
(ISBN978-4-320-01922-5)
中村永友 著
B5,264頁,3500円

●内容
 本書は,多次元データ解析法に関する基礎的な考え方を解説し,同時にその理論とデータ分析の方法について述べたものである。さらに,データ解析環境であるR言語でのこれらの手法の使い方を解説している。本書の対象となる読者は,データ解析の基礎を学ぼうとするすべての方々である。
 取り上げたデータ解析法は,線形回帰モデル,判別分析法,ロジスティック回帰モデル,主成分分析法,対応分析法,因子分析法,正準相関分析法,多次元尺度法,クラスター分析法である。基本的なデータの扱い方,R言語の基礎事項を確認してから本編に入っている。本書はこのシリーズの中では最も基本的な手法を扱い,これらの手法をしっかり身につけるために,丁寧な解説をしている。

※2009年8月25日 初版1刷発行の正誤表

●目次
第1章 統計学の基礎
第2章 Rの基礎
第3章 線形回帰モデル
第4章 判別分析
第5章 ロジスティック回帰モデル
第6章 主成分分析法
第7章 対応分析法
第8章 因子分析法
第9章 正準相関分析法
第10章 多次元尺度法
第11章 クラスター分析法
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3.ベイズ統計データ解析
(ISBN978-4-320-01923-2)
金 明哲 編
姜 興起 著
B5,248頁,3500円

●内容
 今日,複雑な構造をもつ種々の問題を考察するうえで,ベイズ的方法は非常に有効なアプローチとして認識されている。ベイズ統計解析では,とくにモデリングの技法とパラメータ推定に関する計算法の占める比重が高く,Rとの相性が非常によい。著者は,本書を通読することで,ベイズ統計学に関する理解が深まるよう配慮している。また,本書は応用の側面も重視しており,分析方法の解説および応用例と併せてRによるプログラムを提示する。具体的には,まず,ベイズモデルの基本概念,ベイズ型線形モデルの手法,ベイズ統計解析のためのモンテカルロ法,マルコフ連鎖サンプリング法,および状態空間モデルを説明する。そして,経済時系列の季節調整,時変係数ARモデルおよび時変係数VARモデルなどの状態空間モデルによる時系列解析法を解説し,Rで編成したプログラムを紹介する。さらに,応用例として,時変構造をもつ生産関数モデルの構築,ヒューマンインタフェースのパフォーマンス評価のためのベイズ型モデルなどを取り上げる。

本書で掲載されているプログラムと関連データを以下からダウンロードできます。LZH形式とZIP形式の圧縮ファイルをご用意しましたので,ご使用環境にあわせてダウンロードしてください。
r3.lzh r3.zip


まえがき (PDFファイル)

●目次 (詳細目次 PDFファイル)
第1章 Rによるファイルの操作とデータの視覚化
1.1 データの入力と出力
1.2 解析対象のデータとファイルの形式
1.3 データの視覚化
第2章 ベイズ統計解析の基礎
2.1 統計モデル
2.2 最尤法とモデルの評価
2.3 ベイズ統計解析の概要
2.4 事後分布の利用
2.5 データの変換
第3章 線形回帰モデルに関するベイズ推測
3.1 線形回帰モデル
3.2 線形回帰モデルの応用例とプログラム
3.3 ベイズ型線形モデル
3.4ベイズ型線形モデルの応用例とプログラム
第4章 ベイズ統計解析のためのモンテカルロ法
4.1 乱数の発生
4.2 ベイズ統計解析とモンテカルロ法
4.3 乱数発生法に関する補足
第5章 マルコフ連鎖サンプリング法
5.1 マルコフ連鎖サンプリング法
5.2 マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法
5.3 ギブズ・サンプラーの応用例
第6章 ナイーブベイズ分類器による判別分析
6.1 判別分析の概要
6.2 ナイーブベイズ法による判別分析
6.3 景気動向分析への応用
第7章 状態空間モデルによるベイズ統計解析
7.1 状態空間モデル
7.2 状態の推定
7.3 状態空間モデルによる時系列データの解析
7.4 Rによる数値計算例
第8章 トレンドの推定と季節調整
8.1 トレンドの推定
8.2 トレンド推定の応用例
8.3 季節調整
8.4 トレンド推定と季節調整のプログラム
第9章 循環変動を含む時系列の季節調整
9.1 ARモデルとその周辺
9.2 AR成分付き季節調整モデル
9.3 応用例
9.4 モデル推定のプログラム
第10章 時変係数ARモデル
10.1 導入
10.2 モデルの構築とパラメータの推定
10.3時変係数ARモデルの応用例
10.4 モデル推定のプログラム
第11章 時変係数VARモデル
11.1 VARモデル
11.2 時変係数VARモデル
11.3時変係数VARモデルの応用例
11.4 モデル推定のプログラム
第12章 時変構造をもつCES生産関数のベイズ型モデル
12.1 背景
12.2 モデルの構築
12.3 パラメータの推定
12.4 応用例とモデル推定のプログラム
第13章 ヒューマンインタフェースのパフォーマンス評価
13.1 背景
13.2 Fittsのモデルとそれに対する改良
13.3 モデルの拡張と学習効果のベイズ的推定
13.4 応用例とモデル推定のプログラム
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4.ブートストラップ入門
(ISBN978-4-320-11013-7)
汪 金芳・桜井裕仁 著
B5,248頁,3500円

●内容
 本書は,ブートストラップ法と呼ばれる統計的推測法の基本的な考え方と使い方を系統的に解説した本邦初の入門書である。ブートストラップ法の魅力の1つは,複雑な理論や数式に基づく解析を,コンピュータを用いた大量の反復計算に置き換えて実行できることにある。本書では,実用上有用な母集団分布が未知の場合のブートストラップ法を中心として解説し,各種の推定量についての精度の推定法や信頼区間の構成法をはじめとして,回帰分析法,モンテカルロ検定・並べ替え検定・ブートストラップ検定などを含む仮説検定法,時系列データへの適用法,効率的リサンプリング法などを紹介している。また,紹介した方法に対応するRのサンプルプログラムやデータ解析例なども示されており,統計学の初学者だけではなく,実務家や大学院生,また研究者にとってもブートストラップ法を理解するのに役立つであろう。

本書で掲載されているプログラムと関連データを以下からダウンロードできます。LZH形式とZIP形式の圧縮ファイルをご用意しましたので,ご使用環境にあわせてダウンロードしてください。
ご使用される前に,圧縮ファイルを解凍していただき,最初に必ず00readme.txtをお読み下さい。

r-bootstrap.lzh r-bootstrap.zip


まえがき (PDFファイル)

●目次 (詳細目次 PDFファイル)
第1章 R によるデータ解析の基礎
1.1 R Console での入力と出力
1.2 データの入出力方法
1.3 作図方法
1.4 基本的な統計量の計算
1.5 確率分布と乱数
1.6 文献案内
第2章 ブートストラップ法の概説
2.1 自殺率と完全失業者数
2.2 平均のブートストラップ分布と信頼区間
2.3 偏りと分散のブートストラップ推定:相関係数の場合
2.4 文献案内
第3章 推定量の精度のブートストラップ推定
3.1 パラメトリック統計的推測
3.2 デルタ法
3.3 影響関数による分散推定
3.4 ブートストラップ分散推定量
3.5 偏りのブートストラップ推定
3.6 回帰曲線
3.7 文献案内
第4章 ブートストラップ信頼区間
4.1 はじめに
4.2 正規近似に基づく信頼区間
4.3 基本的ブートストラップ信頼区間
4.4 ブートストラップ-t 信頼区間
4.5 分散安定化変換による信頼区間の被覆確率の改善
4.6 尤度比に基づく信頼区間
4.7 パーセンタイル信頼区間
4.8 BCa 法
4.9 文献案内
第5章 仮説検定
5.1 はじめに
5.2 モンテカルロ検定
5.3 並べ替え検定
5.4 ブートストラップ検定
5.5 ブートストラップ信頼区間による仮説検定
5.6 文献案内
第6章 回帰分析
6.1 線形回帰モデル
6.2 関数モデルの場合のブートストラップ法
6.3 相関モデルの場合のブートストラップ法
6.4 ブートストラップ検定
6.5 文献案内
第7章 時系列データ解析
7.1 データの視覚化と基本的な統計量の計算
7.2 時系列モデルに基づくブートストラップ法
7.3 ブロック・ブートストラップ法
7.4 文献案内
第8章 効率的リサンプリング法
8.1 なぜ効率的なリサンプリングを考えるのか
8.2 分散減少法
8.3 解析的な近似法
8.4 文献案内
参考文献
索  引
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5.パターン認識
(ISBN978-4-320-01925-6)
金森敬文・竹之内高志・村田 昇 著
B5,288頁,3700円

●内容
 パターン認識とは,対象の特徴量から対象が属するカテゴリを推測する方法をさす。本書では,フリーソフトウェアであるRを利用して,パターン認識のさまざまな方法を解説している。手法としては,判別分析,ロジスティック回帰,k平均法,k近傍法,階層的クラスタリングといった古典的な方法から,サポートベクターマシンやブースティングといった比較的最近の話題まで取り上げている。各章は独立に読むことができるように構成され,簡単な例題をRを用いて実際に解析しながら読み進むことにより,パターン認識の基本的な考え方を身に着けることができる。また付録としてRの基本的な操作の説明と,アルゴリズムの実装例を紹介している。

Rで学ぶパターン認識の本に掲載されているRのプログラムをデモ用にまとめました。
文字コードをutf-8,shift-jis,eucに変換 したものを,それぞれ
LZH形式とZIP形式の圧縮ファイルにしましたのでご使用環境にあわせてダウンロードしてください。ファイルを適当なところで展開してRを起動し,source("script.r") とすれば使い方が表示されます。

demo_utf.zip demo_utf.lzh

demo_sjis.zip demo_sjis.lzh

demo_euc.zip demo_euc.lzh


まえがき (PDFファイル)

●目次 (詳細目次 PDFファイル)
第1章 判別能力の評価
第2章 k-平均法
第3章 階層的クラスタリング
第4章 混合正規分布モデル
第5章 判別分析
第6章 ロジスティック回帰
第7章 密度推定
第8章 k-近傍法
第9章 学習ベクトル量子化
第10章 決定木
第11章 サポートベクターマシン
第12章 正則化とパス追跡アルゴリズム
第13章 ミニマックス確率マシン
第14章 集団学習
第15章 2値判別から多値判別へ
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6.マシンラーニング
(ISBN978-4-320-01926-3)
辻谷将明・竹澤邦夫 著
B5,244頁,3500円

●内容
 マシンラーニングは,データから有益な情報を発掘することを目的とした技術である。その内容は多岐に渡り,長い歴史を持つ一方,近年,長足の進歩を遂げた。それらの中で本書は,重回帰,ノンパラメトリック回帰,樹形モデル,判別分析,一般化加法モデル,ニューラルネットワーク,サポートベクターマシン,生存時間解析などを扱っている。
 フリーソフトウェア「R」を活用すれば,これらの手法の実用性が増す。基本的な概念の構築から最新の手法を駆使した解析までをRプログラムを提示しながら解説している。また,それぞれの手法の統計学的な内容とRプログラムの利用法を並行して理解することができる。そのため,Rのマニュアルや出力結果を親しみにくいと感じマシンラーニングの実践を躊躇していた方々も,本書によってそうした逡巡から解放されるであろう。

※本書で掲載されているRコマンドを以下からダウンロードできます。LZH形式とZIP形式の圧縮ファイルをご用意たしましたので,ご使用環境にあわせてダウンロードしてください。
r_program.lzh r_program.zip

※組み見本 p31 p83 p198


本シリーズの編集にあたって・まえがき (PDFファイル)

●目次 (詳細目次 PDFファイル)
第1章 序論
第2章 重回帰
第3章 ノンパラメトリック回帰
第4章 Fisherの判別分析
第5章 一般化加法モデル(GAM)による判別
第6章 樹形モデルとMARS
第7章 ニューラルネットワーク
第8章 サポートベクターマシン(SVM)
第9章 生存時間解析
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7.地理空間データ分析
(ISBN978-4-320-01927-0)
谷村 晋 著
B5,258頁,3700円

●内容
 本書は,地理空間データに関する基礎理論と分析手法について述べた解説書である。理論的背景の解説に加えて,フリーソフトウェアのデータ解析環境Rによる事例解説により,読者が自分自身の手で実践的に理論・方法・技術を確認できるように構成されている。本書の対象は,地球統計学,計量地理学,地理空間情報学を目指す学生のみならず,位置情報が関与するさまざまな分野,環境学,疫学・公衆衛生学,犯罪科学,経済学,生態学,都市計画学,マーケティング,その他の実務家,専門家,学生を幅広く対象としている。

本書で掲載されているRのコードを以下からダウンロードできます。LZH形式とZIP形式の圧縮ファイルをご用意しましたので,ご使用環境にあわせてダウンロードしてください。
R-Code_2nd.lzh R-Code_2nd.zip

※本書の正誤表

まえがき
 (PDFファイル)

●目次 (詳細目次 PDFファイル)
1章 地理空間データ
1.1 データ構造モデル
1.2 Rにおける地理空間データ
1.3 地理空間データの取得
1.4 地理空間デーアをめぐる諸問題
2章 地理空間データの可視化
2.1 はじめに
2.2 彩色設計
2.3 地図の種類
2.4 凡例,方位記号,縮尺記号
2.5 空間的属性の分類法
2.6 密度変換による視覚化
2.7 空間補間法による視覚化
2.8 地域統計指標の補正
2.9 共変量による補正
属性のクラスタ分類と視覚化
3章 地理空間分布パターン
3.1 点パターン分析
3.2 面域データの空間自己相関分析
3.3 地域集積の検出と検定
4章 ネットワーク分析
4.1 直線距離と移動距離
4.2 最短経路の検出
5章 地理空間相関分析
5.1 空間自己回帰モデル
5.2 空間自己共変量モデル
5.3 地理的加重回帰モデル
6章 立地分析
付録A CRAN Task View
付録B spクラス
付録C CRSクラス
付録D 地理空間データの操作
付録E rgdalパッケージ
 
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8.ネットワーク分析
(ISBN978-4-320-01928-7)
鈴木 努 著
B5,192頁,3300円

●内容
 ネットワーク分析とは,さまざまな対象を点と線からなるネットワークとして表現し,その構造的な特徴を探る研究方法である。ネットワーク分析はこれまで,人間関係や集団間の関係を扱う社会学,人類学,心理学などの人文社会科学,またグラフ理論と呼ばれる数学とそれを応用した情報科学やオペレーションズ・リサーチなどの工学分野で発展してきた。近年ではそれらの領域を横断し,さらに物理学や生物学の領域をも含む「ネットワーク科学」として,学問的な関心だけでなく一般的な注目も集めるようになってきている。本書は,データ分析用のフリーソフトであるR を使って,ネットワーク分析の理論と実際の分析法を学ぶことを目的としている。

※本書で掲載されているRコマンドを以下からダウンロードできます。LZH形式とZIP形式の圧縮ファイルをご用意たしましたので,ご使用環境にあわせてダウンロードしてください。
NetworkAnalysisSampleCodes.zip   NetworkAnalysis Sample Codes.lzh


  ※2009年9月25日 初版1刷発行の正誤表

まえがき (PDFファイル)

●目次 (詳細目次 PDFファイル)
はじめに
第1章 ネットワークデータの入力
1.1 ネットワークとグラフ
1.2 隣接行列
1.3 辺リスト
1.4 ファイルの読み込み
1.5 多重グラフ
1.6 重み付きグラフ
1.7 二部グラフ
第2章 最短距離
2.1 最短経路と最短距離
2.2 幅優先探索
2.3 ダイクストラ法
2.4 ウォーシャル・フロイド法
2.5 snaの場合
2.6 igraphの場合
2.7 到達可能性行列
第3章 ネットワーク構造の諸指標
3.1 密度
3.2 推移性
3.3 相互性
3.4 分析例
第4章 中心性
4.1 点中心性
4.2 離心中心性・近接中心性
4.3 次数中心性
4.4 固有ベクトル中心性
4.5 PageRank
4.6 ボナチッチのパワー中心性
4.7 媒介中心性
4.8 情報中心性
4.9 集中度
4.10 二部グラフの中心性
4.11 分析例
第5章 ネットワーク構造の分析
5.1 サブグループ
5.2 構造同値性
5.3 ストラクチュラル・ホール
第6章 ネットワークの類似性
6.1 関係構造の類似性
6.2 中心化の類似性
第7章 ネットワーク指標の有意性検定
7.1 ネットワーク分析における統計的仮説検定
7.2 QAP検定
7.3 CUG検定
第8章 モチーフ
8.1 モチーフ
8.2 トライアド・センサス
第9章 複雑ネットワーク
9.1 複雑ネットワーク
9.2 ランダムグラフ
9.3 スモールワールド・ネットワーク
9.4 スケールフリー・ネットワーク
第10章 ネットワーク分析とベイジアン・アプローチ
10.1 認知ネットワークからのネットワークの推定
10.2 ベイジアン・ネットワーク
第11章 グラフ描画
11.1 2次元グラフ
11.2 3次元グラフ
11.3 グラフィックスの保存
付録A Rの基礎知識
付録B 数学の基礎知識
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9.樹木構造接近法
下川敏雄・杉本知之・後藤昌司 著
B5

●内容
 自動交互作用検出法に端を発する樹木構造接近法は,情報技術の発展やニーズの拡大(例えば,データ・マイニングやケモメトリックス)により,急速にその版図を広げている。このような流れのなかで,分類回帰樹木法,あるいは多変量適応型回帰スプライン法などの多くの手法が提案され,その効用を発揮している。さらに,近年では,多重加法型回帰樹木法,あるいはRandomForest法といったアンサンブル学習法の研究および開発が盛んに行われている。
  これらの手法は,統計解析環境Rのなかに実装されており,多くの応用例が報告されているものの,これらの手法の説明および適用方法に関する専門的な和書は出版されていない。本書では,樹木構造接近法のRにおける適用方法および応用例を中心に議論する。このとき,Rでは多くの樹木構造接近法およびアンサンブル型学習法のパッケージが提案されているため,個々の方法の違いおよび,診断方法についても触れる。また,生存時間解析における樹木構造接近法の適用方法についても説明する。

●目次
第1章 序:樹木構造接近法の系譜
第2章 分類回帰樹木法(Rパッケージ:rpart, party, partykit)
第3章 ルール帰納法(Rパッケージ:prim)
第4章 多変量適応型回帰スプライン(Rパッケージ:fda)
第5章 ブースティング接近法(Rパッケージ:gbm)
第6章 ランダム・フォレスト接近法(Rパッケージ:randomforest)
第7章 生存時間研究における樹木構造接近法
第8章 結び:適用上の留意点
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10.一般化線形モデル
粕谷英一 著
B5

●内容
 一般化線形モデルは,各種の統計的方法を,回帰を拡張した統一的な枠組みのもとで扱うもので,線形重回帰,分散分析,ロジスティック回帰,対数線形モデル(分割表の分析),ポアソン回帰,ガンマ回帰などを含む。現在,さまざまな分野で広く使われ,多くの統計ソフトウェアが対応している。本書では,フリーソフトウェアであるRを利用して,一般化線形モデルの基本的な使用法を最尤法による検定や推定などを含めて解説するとともに,一般化線形モデルを実際の場面で使用する際に遭遇することの多い混合モデルやパラメトリック・ブートストラップ,擬似尤度などの手法を解説している。簡単な例題をRを用いて実際に解析しながら読んでいくことにより,尤度と最尤法の基本的な考え方を身につけることができる。また,多くの統計ソフトウェアでは対応されていない特徴を持つデータや仮説に対して,一般化線形モデルを拡張して対応する方法も解説している。

●目次
第1章 一般化線形モデルの構成要素
第2章 最尤法と一般化線形モデル
第3章 離散的データと過分散
第4章 擬似尤度
第5章 ランダム効果変数と混合モデル
第6章 交互作用
第7章 パラメトリック・ブートストラップ
第8章 新しい誤差構造とリンク関数
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11.デジタル画像処理
(ISBN978-4-320-01978-2)
勝木健雄・蓬来祐一郎 著
B5,258頁,3700円

●内容
 本書では,Rを使って画像処理の基礎を概説するとともに,Rの特徴をいかした実用的な画像処理の手法を紹介する。Rはシンプルで学びやすい言語体系であり,高度な画像処理が驚くほど簡潔に記述できる。このため,本書を通じて,Rのユーザーだけでなく,プログラミングそのものになじみのなかった読者にも画像処理をより身近に感じてもらえるのではないかと思う。また,並列処理による高速化や他言語との連携方法などを取り挙げ,画像処理を他のシステムで行ってきた経験者にも興味を持ってもらえるような内容を目指した。

※本書に掲載されているRコマンドとサンプル画像を以下のサイトからRのパッケージとして配布しています。ご使用環境にあわせてダウンロードしてください。
https://code.google.com/p/rimagebook/

まえがき (PDFファイル)

●目次 (詳細目次 PDFファイル)
第1章 はじめに
1.1 コンピュータと画像
1.2 本書の構成と楽しみ方
1.3 本書における表記
1.4 画像処理パッケージbiOpsとEBImage
1.5 本書の付録パッケージRImageBook
第2章 デジタル画像の基礎
2.1 アナログ画像とデジタル画像
2.2 離散化
2.3 画像の入力と表示
2.4 画像処理関数の適用
2.5 画像の保存
2.6 画像ファイルフォーマット
2.7 R での画像表現
2.8 画像の作成
2.9 画像のダウンロード
第3章 幾何学的変換
3.1 線形変換
3.2 解像度変換
3.3 回転
3.4 鏡像変換
3.5 スキュー(シアー)
3.6 平行移動
3.7 アフィン変換
3.8 画像ピラミッド
3.9 画素補間法
第4章 色,明るさ,コントラスト
4.1 モノクロ・カラー画像
4.2 明るさとコントラストの変換
4.3 画像間演算
第5章 空間フィルタ
5.1 線形フィルタ
5.2 非線形フィルタ
5.3 平滑化フィルタ
5.4 エッジ検出フィルタ
5.5 エッジ強調フィルタ
5.6 非等方拡散フィルタ
第6章 周波数フィルタ
6.1 フーリエ変換
6.2 ウェーブレット変換
第7章 特徴抽出
7.1 2値化
7.2 モルフォロジー演算
7.3 距離地図
7.4 領域分割
7.5 形状特徴パラメータ
7.6 輪郭検出
7.7 細線化と骨格化
7.8 ハフ変換
7.9 テンプレートマッチング
7.10 画像レジストレーション
第8章 3次元画像
8.1 画像スタックとスライス
8.2 CT
8.3 ファイル形式.
8.4 画像の投射
8.5 断面画像
8.6 レンダリング
8.7 ステレオビジョン
8.8 ステレオ画像
第9章 動画像
9.1 フレーム
9.2 ファイル形式
9.3 移動物体の抽出
9.4 フレーム間での同一オブジェクトの対応付け
9.5 動きの解析
9.6 状態の経時的変化
第10章 対話的な処理
10.1 graphics パッケージの利用
10.2 ホワイトバランスの調整
10.3 コントラスト調整
10.4 背景減算
10.5 輝度のプロファイル測定
10.6 領域の輝度測定
10.7 画像の切り出し
第11章 画像認識
11.1 機械学習
11.2 手書き文字認識
11.3 顔画像認識
第12章 生物画像の解析例
12.1 細胞のセグメンテーション
12.2 3次元画像中の細胞数の計測
12.3 発光バクテリアの慨日リズム測定
12.4 細胞運動の追跡
12.5 神経突起の形態解析
12.6 翅の形態解析
第13章 処理の高速化
13.1 処理のベクトル化
13.2 ルックアップテーブルの利用
13.3 並列処理
13.4 64 ビットOS の利用
13.5 メモリの節約
13.6 オブジェクトの単純化
第14章 外部ツールの利用
14.1 C 言語との連携
14.2 .C() 関数を用いる方法
14.3 .Call() 関数を用いる方法
14.4 パッケージに組み込む方法
14.5 CImg
14.6 OpenCV
14.7 VTK
14.8 ImageJ
付 録
索 引
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12.統計データの視覚化
山本義郎・飯塚誠也・藤野友和 著
B5

●内容
 統計解析環境Rの普及により,高度な統計解析から,身近な統計解析まで広く利用することができる,環境が手に入りやすくなった。統計解析を実施する場合には,実際のデータを観察する際および,解析結果を解釈し,提示する際に,統計グラフが有用になる場面が多い。本書では,探索データ解析のためのデータの視覚化法としてのグラフ表現から,高度な解析結果としてのグラフ表示まで,Rで実現可能な幅広い統計グラフについて解説を与える。

●目次
1.Rでの基本的なグラフの作成
2.グラフの装飾と組み合わせ
3.インタラクティブグラフ
4.多変量解析を用いたデータの視覚化
5.地図を用いたグラフ
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13.マーケティング・モデル
(ISBN978-4-320-01929-4)
里村卓也 著
B5,180頁,3300円

●内容
 市場や消費者を分析し,マーケティング意思決定に役立てるマーケティング・モデルをRを用いて利用・開発するための解説書。マーケティング・モデルのコンセプトから利用方法,モデル構築とRを用いたデータ分析の方法までを解説。マーケティング・モデルの基礎的手法から新しい手法まで,データ解析環境Rを用いた分析について扱う。

本書で掲載されているRのコードを以下からダウンロードできます。LZH形式とZIP形式の圧縮ファイルをご用意しましたので,ご使用環境にあわせてダウンロードしてください。

MarketingModels.lzh MarketingModels.zip


まえがき (PDFファイル)

●目次 (詳細目次 PDFファイル)
第1章 マーケティング・モデルとは
1.1 マーケティング現象のモデリング
1.2 マーケティング・モデルと統計ソフト
1.3 本書の構成と使い方
第2章 R入門
2.1 Rを使うための準備
2.2 演算とデータ
2.3 グラフィックス
2.4 Rを利用したデータ解析
第3章 確率・統計とマーケティング・モデル
3.1 マーケティングで利用されるデータ
3.2 確率的現象
3.3 確率分布
3.4 最尤法による推定
第4章 市場反応の分析と普及の予測
4.1 市場反応モデルの目的
4.2 売上モデル
4.3 市場シェアモデル
4.4 市場反応の分析結果の経験的一般化
4.5 普及の分析
第5章 選択行動の分析
5.1 選択モデルの考え方
5.2 ロジットモデルの推定
5.3 ランク・ロジットモデルによる順序データの分析
第6章 セグメンテーションと潜在クラスモデル
6.1 セグメンテーションの方法
6.2 潜在クラスモデルとは
6.3 EMアルゴリズム
6.4 潜在クラスモデルの応用1:潜在クラス・ロジットモデル
6.5 潜在クラスモデルの応用2:ジョイント・セグメンテーション
第7章 マーケティングとベイズ統計学
7.1 マーケティング・モデルにおけるベイズ統計学の利用
7.2 ベイズ推定
7.3 確率分布に従う乱数の発生
7.4 MCMC法による推定
7.5 MHサンプリング
7.6 消費者間の異質性と階層ベイズモデル
付録 RでFortranプログラムを利用する
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14.計量政治分析
飯田 健 著
B5

●内容
 計量政治分析に関する教科書はこれまでほとんど出版されておらず,計量政治学を学ぶ者は計量経済学の教科書で勉強するよりほかなかった。その一方で,計量政治分析に対する需要は近年,大学院生をはじめとする若手政治学者の間でますます高まりつつある。本書はそのギャップを埋めるべく,比較的初歩的な手法からレベルの高い学術誌への論文執筆にも使用できるような高度な手法まで,データ解析環境R を用いて解説を行う。

●目次
第1章 Rの基本操作
第2章 統計的推論―政党支持におけるジェンダーギャップ
第3章 最小二乗法による回帰分析―政府のパフォーマンスの決定要因
第4章 最尤法の原理とロジット/プロビット―投票参加の決定要因
第5章 順序ロジット/プロビットと多項ロジット/プロビット―民主制への移行
第6章 生存分析―議会における法案の成立
第7章 時系列分析―内閣支持率の変動
第8章 マルチレベルモデリング―憲法条文の国民の福祉政策支持への影響
第9章 時系列クロスセクション分析―選挙と政府支出
第10章 最新手法への橋渡し―EITMとベイズ統計学
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15.経済データ分析
野田英雄・姜 興起・金 明哲 著
B5

●内容
 本書はRによる経済データ分析の入門書である。経済統計に関する大部分の入門書は,内閣府や日本銀行などで作成される主要経済データを網羅的に紹介したテキスト,もしくは計量経済学の初歩的解説に重点を置いたテキストのいずれかであるのが現状といえる。経済統計に関心をもつ読者の多くは,主要な経済データや統計学の基礎知識に加え,「コンピュータを活用してどのように経済データ分析を行うのか」といった定量的な経済分析のノウハウも学びたいと思われる。したがって,本書は実践的な応用面も重視している。

●目次
第1章 統計学の基礎
第2章 国民経済計算
第3章 Rの基本操作
第4章 時系列データ分析
第5章 産業連関分析
第6章 回帰分析
第7章 構造方程式の統計分析
第8章 ベイズ的経済統計分析
第9章 家計消費の統計分析
第10章 所得格差の統計分析
第11章 景気循環の統計分析
第12章 経済成長の統計分析
第13章 環境問題の統計分析
第14章 経済波及効果のシミュレーション分析
第15章 マクロ経済の生産性分析
第16章 多地域経済の生産性分析
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16.金融時系列
中川 満 著
B5

●内容
 本書は金融時系列データの様々な代表的解析法を,Rを使用しながら学ぶことを目指している。目標は,それぞれのモデルの意味を理解し,応用できるようになることである。そのために必要な理論の解説もできるだけ平易に行いたい。守備範囲としては,金融実務においても活用範囲が広い,線形時系列モデル,ARCH,GARCHおよびその拡張モデル群,極値分布とそのValue at Riskへの応用,主成分分析とファクターモデル,多変量時系列モデル,多変数ヴォラティリティモデル,MCMCを考えている。

●目次
第1章 初歩のR
第2章 線形時系列モデル
第3章 ヴォラティリティモデル
第4章 極値分布とValue at Risk
第5章 多変量時系列モデル
第6章 主成分分析とファクターモデル
第7章 多変量ヴォラティリティモデル
第8章 MCMCとその応用
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17.社会調査データ解析
(ISBN978-4-320-01969-0)
鄭 躍軍・金 明哲 著
B5,288頁,3700円

●内容
 本書は,社会調査データによく用いられる解析方法に焦点を絞り,諸方法の概要を説明したうえで,Rによる具体的な分析手順および出力結果を解説する。本書の最大の狙いは,社会調査・数理心理実験の実務者・現役大学生を対象に,「データを中心に物語る」という視点から,社会調査の基本的な考え方と実践的なデータ解析方法を示すことにある。

※本書で掲載されているプログラムと関連データを以下からダウンロードできます。LZH形式とZIP形式の圧縮ファイルをご用意しましたので,ご使用環境にあわせてダウンロードしてください。
r17.lzh r17.zip

本書の正誤表

まえがき (PDFファイル)

●目次 (詳細目次 PDFファイル)
第1章 R言語の基礎
第2章 社会調査データの特徴
第3章 標本抽出の基本方法
第4章 社会調査データの構造
第5章 調査データの加工
第6章 1つの量的変数の記述統計量
第7章 1つの質的変数の記述統計
第8章 2つの量的変数の関連分析
第9章 2つの質的変数の関連分析
第10章 量的データの仮説検定
第11章 質的変数の推定と検定
第12章 量的多変量解析I:予測
第13章 質的多変量解析I:予測
第14章 量的多変量解析II:分類
第15章 質的多変量解析II:分類
参考文献
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18.生物資源解析(仮)
北門利英 著
B5

●内容
 本書では,生物資源を対象としたデータ解析において利用される統計的手法および統計的モデリング法を解説する。基礎編にて統計的推測の基礎概念について述べ,それを基に生物学的パラメータの推測や遺伝データの解析など生物資源解析の様々な事例へと展開する。近年,生物資源を対象とした研究においてもRを利用した統計解析が利用される機会が多くなってきたが,読者が理論的裏付けを基に,Rパッケージの利用およびRによるプログラミングを通した実践的な解析が可能となるよう解説する。

●目次

基礎編

1 確率的現象の記述法
1.1 確率と確率変数(確率,条件付き確率,確率変数と特性値)
1.2 種々の確率分布(生物資源解析で利用する代表的な確率分布の紹介)
2 統計的推測の基礎
2.1 統計的推定とは(推定,不偏性,平均二乗誤差,分散)
2.2 最尤推定法(最尤原理,最尤推定)
2.3 推定の不確実性と信頼領域(漸近正規性,誤差評価,デルタ法,プロファイル尤度)
2.4 仮説検定とモデル選択(検定の原理,尤度比検定,AIC)
2.5 ベイズ推定(ベイズ推測の原理,事前分布と事後分布,推定,モデルの事後確率)

応用編

3 生物学的パラメータの統計的推定
3.1 アロメトリー式の推定(生物の体長と体重の関係式,対数正規線形回帰)
3.2 成長曲線の推定(生物の年齢と体長の関係式,非線形回帰,正規・対数正規,モデル選択)
3.3 再生産関係(親の資源量と次世代の資源量の関係,サケマスなど,非線形回帰,変数誤差)
3.4 成熟率の推定(年齢と成熟率の関係,一般化線形モデル(2項))
4 生物学的パラメータの統計的検定
4.1 生物のプロポーションの比較(体高/体長,種間の比較,分散分析,多重比較)
4.2 雌雄の比率の検定(比率の検定,尤度比検定)
4.3 成熟・未成熟の判別分析
5 捕獲・漁獲データの解析
5.1 網目選択性の解析(体長と漁獲性能の関係式,一般化線形モデル(2項),ランダム効果)
5.2 標識放流による死亡率の推定(多項分布,最尤法,over dispersion)
5.3 漁獲効率データを用いた死亡率と初期資源量の推定 (DeLury法)
6 サンプリング法による資源量の推定
6.1 サンプリング法(単純ランダムサンプリング, design-based)
6.2 枠取り法(一定の区画内の生物個体数を観測,資源密度の推定,model-based, ポアソン,負の2項, zero-inflated)
6.3 ライントランセクト法による資源量推定(最尤法とサンプリング法の融合)
7 個体群動態の推定
7.1 資源量のトレンドの推定(指数的増加率の推定)
7.2 個体群動態の推定(増加率と環境収容力の同時推定,状態空間)
7.3 ライフステージを考慮したモデル(年別年齢別に資源動態を追うコホート解析)
8 遺伝データと集団構造の推測
8.1 対立遺伝子頻度とHardy-Weinberg平衡(遺伝データの記述など)
8.2 遺伝的浮動と遺伝的差異の推定(Fst, 有効集団サイズ,経験ベイズ法)
8.3 集団の混合率の推定とアサインメント(集団の混合,個体の由来を推測, EM, ベイズ)
9 空間解析
9.1 生物の空間分布(集中分布,Neyman-Scott分布,点過程)
9.2 一般化加法モデルによる空間分布の推測 (GAM)
10 生態系モデリング
10.1 餌生物量と捕食率の関係式(functional responseの推定)
10.2 捕食者-被食者の個体群動態の推定(7.2の拡張)
11 生物資源の管理とシミュレーション
11.1 個体群動態の将来予測(モンテカルロシミュレーション)
11.2 許容捕獲量決定ルールとリスク評価(シミュレーションによる持続可能性や枯渇リスクの評価)
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19.経営と信用リスクのデータ科学
董 彦文 著
B5

●内容
 本書は,企業の実務者および経営・経済分野の大学生・大学院生を対象として,次のことを特徴として経営分析における統計解析と人工知能手法の活用を体系的に学習する教科書を提供する。
 (1)数多くの統計解析手法の中から,Excel上では簡単に利用できない,かつ実用性の高いものを選んで,経営分野の実例を用いながらわかりやすく解説する。
 (2)SPSSなどの高価なパッケージではなく, Rというフリーツールを活用し,経営分析分野における統計解析と人工知能手法の活用を学習する。
 (3)信用リスク評価に関しては,学者・研究者が重点的に研究している確率モデルではなく,一般企業において実用できる信用格付けモデルに重点を置き,信用リスク評価の手法を体系的に解説する。
 (4)金融機関以外の一般企業における利用可能性を考慮し,財務データに基づいた従来の手法だけでなく,企業内部の日常取引データを活用し,取引先企業の信用評価を行う手法および信用リスク評価システムの構築方法も説明する。
 (5)統計解析と人工知能手法だけでなく,これらの手法の利用に際して,ビジネス上の必要性,また解析結果の解釈を実務者の視点から説明する。これにより他の統計・人工知能関連図書と差別をつける。

●目次
第1章 経営分析の概要
第2章 経営実態の把握方法―統計・検定の基本
第3章 経営指標の予測―相関・回帰分析
第4章 経営指標間の因果関係分析―ABC分析,分散分析と因子分析
第5章 企業・部門の差異評価―主成分分析とクラスター分析
第6章 線形関数による取引先の格付け判定−判別分析
第7章 ツリー構造を用いた取引先の信用評価−決定木
第8章 非線形関数による取引先の信用評価−サポートベクターマシン
第9章 ニューラルネットによる信用評価
第10章 アンサンブル学習を用いた倒産企業予測精度の改善
第11章 経営データ分析の実用化
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20.シミュレーションで理解する回帰分析
竹澤邦夫 著
B5

●内容
 従来の統計学の学習法は,最低限度の数式を用いて推定量や統計量の数々に関する概略を把握した後,パソコン上の統計ソフトウエアを用いて実際のデータを解析することによって実務的な技術を身につけると同時に統計学の概念に対する理解を深める,というものが主流であった。しかし,統計学で用いられる数式に,乱数を用いて作成したシミュレーション・データを代入して結果を観察すれば,性質が分かっているデータが与える統計量の振る舞いを知ることができる。これによって統計学で用いられる数式の意味と性質を直感的に把握できるため,統計学における概念に容易に親しむことができる。
 そこで,本書は,Rプログラムを用いて統計学の基礎的な概念に関するシミュレーションを行うことによって,統計学の基礎的な概念を理解することを目指す。例えば,ある性質を持つ母集団から特定の数のサンプルを抽出した場合,5パーセントの確率である条件を満たす,ということが解析的に明らかになっている場合,その母集団からサンプルを取り出す作業を1000回行うシミュレーションを実行し,1000回の内,50回に近い回数だけ,ある条件が満たされることを確認する。こうしたシミュレーションを手元のパソコンで実行することによって,当該の概念を鮮明に把握し,自信を持ってそれを利用することができるようになり,更には,その概念の利用範囲にまで思い至ることが可能になる。こうしたシミュレーションは解析的な理論や証明に替わるものではないけれども,数式の意味を抽象的に理解するだけではなく,その実用上の意義を習得する上で大きな役割を果たす。

●目次
第1章 線形代数
第2章 分布と検定
第3章 単回帰
第4章 重回帰
第5章 赤池の情報量基準と第3の分散
第6章 ノンパラメトリック回帰
第7章 線形混合モデル
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