医薬データ解析のためのベイズ統計学 - 共立出版
本書は、近年、非常に注目を集めているベイズ統学計に関する医薬統計分野における非常に優れた書“Bayesian Biostatistics”の翻訳である。 ベイズ統計学の入門基礎（第I部）から、MCMCなどを含めた最近の計算法、モデル化や変数選択法など（第II部）、そして、バイオアッセイ、測定誤差、生存解析、画像解析などの専門的トピック（第III部）にわたり、ベイズ統計の手法を、医学薬学での豊富な例を用いて解説している。 また、WinBUGSやSASなどの統計ソフトを用いたデータ解析を詳しく紹介しており、医薬統計分野の実務家にとっても参考となる。 第I部 ベイズ法の基本概念 1 統計的推測の方法 1.1 頻度論的アプローチ：批判的な考察 1.1.1 古典的な統計アプローチ 1.1.2 エビデンスの指標としてのP値 1.1.3 エビデンスの指標としての信頼区間 1.1.4 2 つの頻度論の理論
論理・集合・数学語 - 共立出版
この本は、数学の基礎スキル強化本である。 数学の本を読むとき、著者の言いたいことがわかりたい。数学の講義・講演を聴いてよく理解したい。数学のレポートや論文をうまく書きたい。どう説明を組み立てたらよいか知りたい。そういうときには、必要なスキルというものが存在する。本書は、そのスキルを身につけるための本である。 本書では、説明する項目と関連する項目を明示したので、どこからでも読むことができる。例題や演習問題をなるべく多く載せて、さらに解答例を可能な限り丁寧につけている。 この本で扱う数学の素材は、主に、数学の分野によらずに必要となる初等的な整数論、線形代数学、微分積分学、および、有名な定理や予想などから取っている。 本書を利用することで数学ができるようになる、ということは保証しない。しかし、数学がわかるようになる。正確に言うと、「わかり方がわかるようになる」、その手助けをしたい。 この本を読ん
統計的学習の基礎 - 共立出版
機械学習とは、コンピュータに学習能力を持たせるための方法論を研究する学問の名称であり、もともとは人工知能分野の一部として研究されていた。その後、機械学習は統計学と密接な関わりを持つようになり、「統計的学習」として独自の発展の道を歩み始めた。そして、1990年代から現在に至るまでの計算機やインターネットの爆発的な普及と相まって統計的学習の技術は目覚ましい発展を遂げ、いまや情報検索、オンラインショッピングなど、われわれの日常生活とは切り離すことのできない情報通信技術の根幹を支える重要な要素技術の一つとなった。 本書は、このような発展著しい統計的学習分野の世界的に著名な教科書である“The Elements of Statistical Learning” の全訳である。回帰や分類などの教師あり学習の入門的な話題から、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシンなどのより洗練された学習器、ブー
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