　問題解決のためのデータサイエンス入門

基本情報

データサイエンス教育に適した統計データ分析入門テキスト

●データサイエンスを問題解決の視点から学べる
　問題があるなら、その解決に取り組みながら、より良い方法を身につけていく、それこそが問題解決的な学習方法です。

●「問題解決の縦糸･横糸モデル」に基づいて実践的なデータが学べる
　このモデルが、数学的な問題解決に共通する基本的な枠組みを示しています。

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

ダウンロード

ダウンロードデータをご利用になる前にお読み下さい

使用許諾条件

圧縮データ解凍方法

正誤・補遣など