問題解決のためのデータサイエンス入門


 問題解決のためのデータサイエンス入門 試し読みはこちら
監修 松田稔樹、萩生田伸子
編修 玉田和恵
定価 2,310円(本体:2,100円)
仕様 B5判 144頁
ISBN 978-4-407-34952-8
発行日 2021年10月06日発行

文科省が進める“大学におけるデータサイエンス教育の強化”に適した統計データ分析入門テキスト

 

●大学教育で必須となっているデータサイエンスを問題解決という視点から学べるテキスト。

 

●統計の考え方を学ぶだけでなく、「問題解決の縦糸・横糸モデル」に基づいて実践的なデータ活用を学べる。

 

 

 

まえがき
第1章 なんでいまさら平均値?

1. 基本統計量と仮説検定
2. 基礎知識を活用してみよう
3. 問題解決の縦糸・横糸モデル(問題解決の基礎知識)
4. 縦糸・横糸モデルに即した統計分析(問題解決の実践)
5. まとめ―典型的な分析事例

 

第2章 XとYの関係を聞かれたら,相関係数?

1. 2 変数間の関連性を知りたい(統計の基礎知識)
2. 統計知識の実践
3. まとめ-典型的な分析事例-

 

第3章 t 検定とクロス集計でグループ間比較は完璧?

1. 分散分析
2. 分散分析(一元配置から二元配置分散分析へ)
3. まとめ
コラム

 

第4章 それって努力に見合った効果があるの?

1. 回帰分析
2. 回帰分析の活用を考える
3. 重回帰分析が必要なとき
4. まとめ―典型的な分析事例

 

第5章 項目の多さ,何とかならないかなぁ?

1. 主成分分析と因子分析
2. 問題解決モデルに基づく主成分分析
  ~多くの変数から全体をまとめる変数を作る~
3. 問題解決モデルに基づく因子分析
  ~多くの変数から潜在的な共通因子を抽出する~

 

第6章 何か良いグループ分けの方法は無い?

1. クラスター分析
2. 問題解決のためにクラスター分析を用いるには
3. 統計的手法を選択しよう
4. 最後に

 

第7章 統計分析手法って,どれか1つに絞り込んで使うものなの?

1. 総合演習の課題
2. 問題解決の手順に沿って考える
3. 目標1 について考えてみよう
4. 目標2 について考えてみよう
5. ふりかえり過程
6. まとめ
コラム
あとがき

 

 

 

  • 実習向け統計データ等   Update:2021-10-06

    問題解決のためのデータサイエンス入門 実習向け統計データ等

  • 正誤表   Update:2022-05-26

    問題解決のためのデータサイエンス入門 正誤表