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
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.画像処理と解析 12.統計データの視覚化
13.マーケティング・モデル 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      

(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
B5,192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
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
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
第1章 Rの使用準備とデータ解析の基礎
第2章 ブートストラップ法の概説
第3章 信頼区間の構成
第4章 仮説検定
第5章 回帰分析
第6章 時系列データ解析
第7章 効率的リサンプリング法
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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

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
新刊
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11.画像処理と解析
勝木健雄・蓬来祐一郎 著
B5

●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,バイナリファイルの操作,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す。

●目次
1 イントロ
2 画像データの入出力
3 画像データに含まれる情報・含まれない情報
4 画像変換・演算
5 フィルタリング
6 パターン検出・特徴抽出
7 三次元画像
8 動画像
9 顕微鏡画像の解析
10 インタラクティブな操作
11 シミュレーション
12 並列処理
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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
里村卓也 著
B5

●内容
 マーケティング・モデルはマーケティング・サイエンスの中で最も多くの研究がなされている分野である。マーケティング・モデルに関する教科書は多く出版されているが,それらの多くは理論,数理モデルおよびその活用について解説するものであり,実際に数理モデルにデータを適用して分析を行う部分はカバーされていない。マーケティング・リサーチに関してExcelやSPSS,Rを用いた分析手法について解説しているものもあるが,これらの本は基本的な統計分析手法についてカバーしているのみである。マーケティング・モデルの研究を実際に行う場合,数理モデルの構築と現実の分析を行うことの間にギャップがある。マーケティング・モデルに対する研究ニーズは経済・経営の学部・大学院だけでなく,理工学部・大学院にもある。さらに実務家からも先端的分析手法を活用することに対するニーズは高い。そこで,本書はマーケティング・モデルの基礎的手法から比較新しい高度な手法まで,データ解析環境R を用いた分析についての解説を行う。なお,統計的解説は必要最低限に留め,マーケティング・モデルの研究を行う際にどのようにRを活用すればよいのかに主眼を置く。

●目次
第1章 マーケティング・モデルとは
第2章 確率分布と統計的推定
第3章 市場反応の分析
第4章 消費者選択行動の分析
第5章 セグメンテーションと潜在クラスモデル
第6章 マーケティングとベイズ統計学
第7章 個人対応のマーケティング
付録A Rから他言語を呼び出す
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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
新刊
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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
新刊
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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
新刊
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17.社会調査データ解析
鄭躍軍・金 明哲 著
B5

●内容
 社会調査は,人間社会の営みに不可欠な情報を収集・分析するための重要な方法の1つである。社会調査で扱う情報としては,量的データよりも質的データが多く,独自の統計解析法が開発されている。本書は,社会調査データの主な解析方法について説明し,Rによる具体的な分析手順を解説する。この本の重要な特徴は,著者が蓄積してきた実際の社会調査データを通して,それぞれの解析の進め方及び分析結果の読み方について詳しく提示することである。

●目次
第1章 社会調査の仕組み
第2章 社会調査データの構造
第3章 調査データ処理の基礎
第4章 調査データの分布
第5章 グラフによるデータの可視化
第6章 関連性分析
第7章 順序尺度データの分析
第8章 量的多変量解析
第9章 質的多変量解析
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