近年注目を集めているビッグデータという言葉に代表されるように、データのもつ価値についての認識はますます高まっている。さらに、自然科学分野から社会科学の分野、さらには政府関係の様々な施策に至るまで、データに基づいた意思決定の大切さが認識されている。数理統計学は、（ランダムネスを伴った確率現象として現れる）データの背後に確率モデルを想定して推測を行うための土台となる、数学的基礎を提供する。本書は、数理統計学に関する基礎的な内容はもとより、近年広く利用されている現代的な内容までを盛り込んだテキストである。 最初に、統計的推測を行う上で必要な確率・確率分布の基本的な事項を説明する。次に、最初に準備した道具立てに基づいて、確率分布に関する推測方法を説明する。ここまでにおいては、必要な知識をシンプルに解説し、また内容の理解を深められるように、演習問題を豊富に盛り込んでいる。最後に、最も役に立つ統計モデ

「創造性」というと、優れた人間が発揮する才能と思われがちだ。しかし近年の認知科学研究は、創造性は個人の才能ではなく、他者との協同や外化など、偏在する外部資源との相互作用なくしては成り立たないことを明らかにしてきた。一方、創造的思考を支える心的メカニズムの研究からは、アイデアの「生みの苦しみ」は単なる停滞ではないことや潜在的に洞察の準備が進んでいることも明らかにしつつある。 こうした知見を背景に、創造性はそれに特化したメカニズムや処理機構を前提としなくとも説明できる、ということが研究者間で合意を得つつある。そこで本書では、すでに知見が蓄積されている創造性の内的処理や外的資源の紹介に加え、身体がアイデア生成や発見に貢献する可能性についても言及し、これまでの「個人内に局在する」創造性観から「誰もが備え、どこにでも遍在する」創造性観への飛躍を試みる。 潜在処理による創造的思考への影響、作業環境の影

本書は、生命現象に対する数理モデルの数学的解析への入門として、数理生物学(Mathematical Biology)の典型的な基礎数理モデルと関連する基礎概念、その解析に必要とされる基本的な数学的手法を解説する教科書です。本書は、大学理系学部教養課程半期の数理生物学入門相当の講義に活用されることを視野に入れた内容に限定しています。想定される講義の重要な目的は、数理生物学に現れる典型的な基本数理モデルを紹介しつつ、生物学の概念に係る数理モデル解析において用いられる基本的な数学的手法を受講生に解説することとしました。 読者(=本書内容の講義の受講生)には、数学・数理科学系のみならず、生命科学系の学生も想定していますが、高校数学の知識、および、その延長としての大学理系学部初年次に学ぶ微分積分学、線形代数学の内容に通例含まれる基礎項目の知識を前提としています。ただし、意欲のある高校生でも取り組める

数学は厳密さの上に成り立っている。それゆえに、数学の書籍や論文を読むには、文がもつ情報を正確に引き出すための文の構造の知識（文法）、すなわち主語、動詞、目的語、補語など重要な役割を担う語を見つけて文の構造を解析することが必要となる。本書は日本語を母語とする数学者である著者が、日本語を母語とする言語学者ならびに英語を母語とする数学者の監修のもと、講義での経験を踏まえて書き下ろした、数学のための英語のテキストである。 文章の解説に加えて、数学の文献を読むのに必要最小限の英文法を、理数系の学生が読みやすい形にまとめ、特に各章の初めには必ず文法のまとめを入れている。また、一つ一つの単語を確実に覚えるためには、発音ができるということも重要となってくる。そのため、各章ならびに付録にまとめた数学用語集では第1アクセントを入れるように努めている。さらに、理解を確実なものとするために、演習問題も各章に入れて

生物を「システム」として理解しようとするシステム生物学という学問が注目を浴びている。システムとして生物を理解しようとすると、生物と機械（たとえばラジオ）には多くの共通点が見えてくる。 本書ではこのようなシステム生物学の考え方が通常の生物学とどのように違い、面白く、そして今後の生物学の発展にどのように貢献できるのかについて、生物学を教育背景としながらシステム生物学の世界に飛び込みそして魅了された筆者の経験や考えをもとに、実例を挙げながら説明する。読み終わった後、「生物を理解するのにこのような考え方があるのか！」と少しでも思っていただけたなら幸いである。 1　通常の生物学とは？ 1.1　通常の生物学 1.1.1　膨大な数の分子からなる生命現象 1.1.2　生命現象の理解にはDNAという設計図だけで十分か？ 1.1.3　どうやって組み立て図のない機械（細胞）を理解する？ 1.2　生物は数多くの部

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本書は、Rを用いたソーシャルメディア分析の入門書である。ここでいうソーシャルメディアとは、TwitterやFacebookに代表されるSNS（ソーシャルネットワークサービス）とほぼ同義である。このようなサービスの多くはWebAPIの形で外部にデータ提供をしており、本書はこれを利用したさまざまな分析例を紹介している。本書ではまず第1章において、Rの導入とソーシャルメディア分析の基本的な流れを紹介する。Rの導入についても過不足なく説明され、初心者でも勘どころを押さえながら読み進めることができる。第2章以降は、さまざまなソーシャルメディアにおける具体的な分析例を紹介していく。読者は本書を通じて、ソーシャルメディア分析を実施する際に、どのようなデータソースがあり、そこでどのような分析が可能か、という分析のイロハを身につけることができる。データサイエンティストとして分析力を身につけたいが、手もとにサ