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| Rで学ぶデータサイエンス
金 明哲：編集 ●刊行の趣旨 |
| １．カテゴリカルデータ解析 （2010年4月配本予定） |
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 | ４．ブートストラップ入門 |
| 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．空間データ解析 （2010年5月配本予定） |
８．ネットワーク分析 （2009年9月24日配本） |
（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 藤井良宜 著 B5 ●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。 ●目次
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| ２．多次元データ解析法 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
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| ３．ベイズ統計データ解析 姜 興起 著 B5 ●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大きく，本書を通読することで，そうしたベイズ統計学の基礎知識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，分析方法の解説と併せてRによるプログラムを提示する。具体的には，MCMCなどの計算技術，状態空間モデルを用いた季節調整モデル，時変係数ARモデルに関する解析法などを解説し，Ｒで編成したプログラムを紹介する。応用例としては，ヒューマンインタフェースにおけるデータ解析のためのベイズ型モデル，経済構造の変化を伴う動的生産関数モデルの構築などを取り上げる。さらに，付録としてＲの基礎知識とプログラム集を記載しておく。 ●目次
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| ４．ブートストラップ入門 汪 金芳・桜井裕仁 著 B5 ●内容 本書は，ブートストラップ法に関する基礎的な理論と考え方，および，それらを現実のデータ解析に如何に応用するかをまとめた解説書である。ブートストラップ法とは，手元のデータからサンプリングを行うリサンプリング（標本再抽出）法の一種であり，複雑な数式を知らなくとも，推定量の分散をはじめとする種々の統計的誤差の推定や統計量の分布の推定などを行える，計算機指向型統計手法である。 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する。また，紹介した方法に対応するRのサンプルコードやデータ解析例なども示されており，ブートストラップ法を理解するのに役立つであろう。 ●目次
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| ５．パターン認識 （ISBN978-4-320-01925-6） 金 明哲 編 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。 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。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.lzh demo.zip まえがき （PDFファイル） ●目次 （詳細目次 PDFファイル）
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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）
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| ７．空間データ解析 谷村 晋 著 B5 ●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。 本書は，地理空間データの特性，データの構造モデル，カーネル密度推定法・クリギング・経験的ベイズ推定法を含むさまざまな視覚化の理論・方法，空間クラスターの検出など地理空間分布パターンに関する分析手法，道路などのネットワーク分析，空間回帰モデルなど地域要因を伴う空間モデリング，立地分析について解説するほか，付録として，空間集計や空間計測など地理空間データ操作の解説なども収録している。 ●目次
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| ８．ネットワーク分析 （ISBN978-4-320-01928-7） 金 明哲 編 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）
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