中学校での数学の授業がしっかり理解できるようになるための参考書です。 中学3年生で習う数学をポイントごとにわかりやすく解説しています。 解説を読みながら練習問題が解ける構成になっていますので、無理なく学習を進めることができます。 各章の最後に収録している「おさらい問題」に取り組めば、単元の内容がしっかり身についたかを確認できます。 数学が苦手にならないようにこのやさしい参考書が皆さんをサポートします。 1章　式の計算 2章　平方根 3章　2次方程式 4章　2次関数 5章　相似な図形 6章　円の性質 7章　三平方の定理 8章　標本調査

1,078円

とってもやさしい中3数学 これさえあれば授業がわかる…

算数を学びながらおかしのこともよくわかる？！明治と文理がコラボした、”おかしがでてくるたのしいドリル”＜＜ 明治の人気おかしを題材にした算数ドリル アポロやマーブルなどでおなじみの明治が、教科書ワークの文理とコラボ！ 最後まで楽しく続けられるくふうが盛りだくさんのドリルです。

1,045円

おかしなドリル2年文しょうだい…

1,320円

元気に伸びる数学3・C問題集　新課程…

やりきれるから自信がつく！1日1枚の集中で、学習習慣が身につく人気ドリルの改訂版。ドリルを進めるとキャラクターが育つ専用アプリで、勉強のやる気がアップする。くわしい説明とくり返しの練習で、小学1年のひき算がしっかり身につく。

715円

小学1年　ひきざん

ベイズ統計学を基礎から解説，Pythonで実装。マルコフ連鎖モンテカルロ法にはPyMC3を活用。〔内容〕「データの時代」におけるベイズ統計学／ベイズ統計学の基本原理／様々な確率分布／PyMC／時系列データ／マルコフ連鎖モンテカルロ法 1.　「データの時代」におけるベイズ統計学 2.　ベイズ統計学の基本原理 　未知の比率に対する推論 　ベイズの定理による事後分布の導出 　未知のパラメータに関する推論 　将来の確率変数の値の予測 　付録（損失関数に対応した点推定の導出／SDDRの導出） 3.　様々な確率分布を想定したベイズ分析 　ポアソン分布のベイズ分析 　正規分布のベイズ分析 　回帰モデルのベイズ分析 　付録（ポアソン分布に従う確率変数の予測分布の導出／正規分布に従う確率変数の予測分布の導出／回帰係数と誤差項の分散の事後分布の導出／回帰モデルの予測分布の導出） 4.　PyMCによるベイズ分析 　ベイズ統計学とモンテカルロ法 　PyMCによる回帰モデルのベイズ分析 　一般化線形モデルのベイズ分析 5.　時系列データのベイズ分析 　時系列データと状態空間表現 　状態空間モデルに関する推論 　PyMCによる状態空間モデルのベイズ分析 　付録（カルマン・フィルターの導出／予測分布の導出／カルマン・スムーザーの導出） 6.　マルコフ連鎖モンテカルロ法 　マルコフ連鎖と不変分布 　メトロポリスーーヘイスティングズ・アルゴリズム 　ギブズ・サンプラー

3,740円

Pythonによる ベイズ統計学入門…

345円

円周率1000000桁表

本書は単元別に構成されており、単元のはじめには基本事項のまとめがあります。苦手分野を効率よく学習することができます。問題は「基本問題」「応用問題」「発展問題」と難易度別に収録されています。段階的に能力を伸ばすことができます。「考え方」「ポイント」で解き方の方針を示しながら丁寧に解説します。自分で解答までの筋道を立てて解くことができます。

1,100円

実用数学技能検定要点整理算数検定11級…

1,650円

解法の突破口第3版

1日10分でできる予習・復習！ 毎日の学習に、文理の『教科書ドリル』がおすすめ! ★学校の授業を理解する力がつく！ 教科書で扱われている、知識や考え方などの基礎・基本がしっかり身につきます。 国語・算数は教科書に沿った準拠版！社会では、近年注目のSDGsにも対応しています。 ★1回10分で少しずつ無理なく続けられる！ 短い時間でも集中して解くことで、学習効果が高まります。 A5サイズ(A4の半分の大きさ)で、持ち運びにも便利です。 ★見やすいオールカラー！ かわいいイラストと見やすい図で、飽きずに続けられます。

660円

小学教科書ドリル 数・量・図形 小学1ねん 全教科書対応…

〇武田塾一冊逆転プロジェクト 〇全ページに解説動画つき 　演習問題に加え，公式や考え方にも解説動画を用意。「学びエイド」人気No.1講師の解説をスマホ等でいつでもどこでも視聴できます。 〇前から順番に解くだけで学力アップ 　Basic編・Core編でレベル別に分冊化。レベル外の余分な学習内容を省き，前から順番に解くだけで最短ルートで学力アップ可能な構成にしています。 　Core編…入試によく出る典型問題の考え方を習得。 〇Why？に答える 　公式や解法は，暗記ではなく，その成り立ちなどにも言及。どうしてその解法になるのか，といった疑問に答えます。

1,980円

高校　基本大全　数学1・Aコア編…

難関中高一貫校での指導経験が豊富な先生方が,じっくりと丁寧に推敲を重ねて作り上げた定評ある実力派の問題集です。 基本から発展まで，一問一問丁寧に解説しているので，むりなく最高レベルの学力を身につけることができます。 学習指導要領の内容はもちろん，中学校の教育課程では学習しない発展的な内容を多く取り上げているので，高校の学習にスムーズに移行できます。 1章　正の数・負の数 1-正の数・負の数 2-加法 3-減法と，加減の混じった計算 4-乗法 5-除法と，乗除の混じった計算 6-累乗と乗除の混じった計算 7-四則の混じった計算 8-素因数分解と数の集合 1章の問題 2章　文字式 1-文字式 2-式の値 3-文字式の計算 4-関係を表す式 2章の問題 3章　1次方程式 1-1次方程式とその解き方 2-1次方程式の応用 3章の問題 4章　比例と反比例 1-比例とそのグラフ 2-反比例とそのグラフ 3-座標と点の移動 4章の問題 5章　平面図形 1-平面図形の基礎 2-対称と移動 3-作図 4-平面図形の計量 5章の問題 6章　空間図形 1-空間図形の基礎 2-空間図形のいろいろな見方 3-多面体 4-表面積と体積 6章の問題 7章　データの整理 1-度数分布表 2-相対度数 3-代表値と範囲 7章の問題

1,540円

新Aクラス中学数学問題集1年（6訂版）…

【2022年度実施 新学習指導要領対応】入試本番で実力を発揮する参考書 ■入試本番で役立つ問題の解き方と自ら考える意識が身につく 本書では2種類の問題アプローチ方法を示すことにより、入試本番で役立つ技能と考え方を習得することができます。問題の重点や急所はどこか、問題を解くための方針を何に着目してどのように立てるか、問題を解くためのポイントとなる式が何かを詳しく説明しています。これらの内容は本書のCHART & SOLUTION、CHART & THINKINGで示しています。この2つがチャート式の真価を最も発揮しているところです。受験科目に数学を選択し、中堅・難関大学合格を目指す人は本書での学習が目安となります。 ■コンパクトに学ぶことができる網羅型 教科書レベルの日常学習から大学入試標準レベルまで幅広く対応した網羅型の参考書です。同タイプの問題を学習効果が高くなるように配列しています。教科書や受験勉強などで解き方がわからない問題がある場合は、同タイプの問題を探して解法を確認することができます。辞書的に使えることも本書の特徴です。 本書では目的に合わせて問題数を絞って効率よく学習を進めることができます。 ●スタンダード ●パーフェクト ●大学入学共通テスト準備・対策 上記3つのコースから選択することができ、限られた時間の中で勉強する受験生におすすめです。 ■解説動画が志望校合格への突破口 参考書をご購入頂くことですべての例題の解説動画をお手持ちのスマートフォンで見ることができます。数学講師による講義形式の解説で、理解できなかった疑問点を解消することができます。自分の都合に合わせて、いつでも、どこでも、なんどでも、無料で授業が受けられます。志望校合格を絶対に諦めない受験生をサポートします。

1,540円

新課程 チャート式解法と演習数学1…

男の子と女の子の「脳」と「心」に アプローチした幼児学習ドリル 『女の子がさいごまでできる かず』は 「かわいいものやベビーフェイスバランス(赤ちゃんの顔)が好き」「大人のマネごとや人間観察が好き」「言語能力が高い」といった女の子の特性を生かし、 女の子が興味をもちやすい「プリンセス」や「童話の世界」「スイーツ」などのイラストやテーマなどを多く登場させています。 また、読み上げるだけで女の子がワクワクする言葉づかいの設問や設定など随所に飽きない工夫がいっぱいです。 (1) 女の子の大好きなモチーフを取り上げています。 (2) 脳科学に基づいた女の子が得意な分野か苦手な分野かを各問題に示しています。 (3) 女の子が得意な分野を苦手な分野の約1.7倍多く取り上げています。 (4) 単調になりがちな「かず」のドリルに、めいろや線つなぎなど遊びの要素を加え、お子さまが最後までドリルに取り組めるように設計しています。 本書を通して身につく力 ⇒30までの数について、「読む」「書く」「仲間を探す」「数と数字」「数える」「数を比較する」「順にたどる」「順番を数える」「数を分解する」「数を合成する」などの力。

825円

女の子がさいごまでできる　かず…

教科書程度の知識で理解でき、入試の標準レベルの問題を解く実力を養うことが本シ リーズの目的。 例題と演習題が1対1に対応。例題の解説で学習し、得られた知識が、真に理解できたかを対応する演習題で確認。 解法は本質をつき、入試で適用しやすいスタンダードなものを採用。

1,210円

1対1対応の演習／数学B新訂版…

隂山英男先生すいせん！＜br＞ 人気シリーズの「算数文章題」ドリルです。＜br＞ ＜br＞ ★1日5分だから、集中が続く！＜br＞ ★基本的な問題だから、ニガテなお子様も安心♪＜br＞ ★読解力も身につく！＜br＞ ＜br＞ 毎日5分で、楽しくニガテをたいじしよう♪＜br＞

572円

5分間算数文章題ドリル　小学2年生…

整数論において、日本のみならず世界的に有名な現役の数学者が、平易な文体で読者を現代数論の大事なテーマである類体論やp進数へと案内。 前半部は数学者・高木貞治氏の創始した類体論について、七五三と関連させながら解説。後半部はp進数について、3大作図問題と関連させながら解説。 代数学（群・環・体）や整数論は大学レベルの数学であるが、、本書では理系の高校生の知識で読みこなせるよう易しく解説。雑誌「数学セミナー」の連載（1994-1999年）に、未完の最終節を加筆し単行本化。 第 1 章　七五三の心と類体論の心 　1．1　素数と3角形 　1．2　三四五の3角形と複素数 　1．3　七五三の3角形と万華鏡 　1．4　素数のことをお悩みですか 　1．5　ガウスの素数と万華鏡素数 　1．6　奥ゆかしいかたがた 　1．7　素数が協力する姿ムミゼータ関数 　1．8　素数の恋ムミ平方剰余の相互法則 　1．9　類体論の姿（I） 　1．10 類体論の姿（II） 第 2 章　実数と p 進数 　2．1　ピタゴラスのうろたえ 　2．2　3大作図問題 　2．3　四則演算と平方根の作図 　2．4　累乗根と根の公式 　2．5　環になりたい 体になりたい 　2．6　体の拡大次数 　2．7　定規とコンパスによる作図への応用 　2．8　3大作図問題への応用 　2．9　実数とは何か 　2．10　p 進数とは 　2．11　p 進数とハッセの原理 　2．12　p 進数と宇宙

2,420円

数論への招待

2,948円

ずかん親子でかんたん算数・数学…

・10 日で苦手をスピード征服する日割り式テスト ・基本を確認するページ(例題と解法)と「入試実戦テスト」の2つのアプローチで1日が完成。基本の考え方を学習した後に，「入試実戦テスト」で実戦力を確実に身につけます。 ・10 日間で中学3年間に学習する内容が復習できるので，学習スケジュールが立てやすくなります。 ・10 日間の成果を「総仕上げテスト」で最終チェックができます。 ・別冊の解答・解説では間違えやすい事項を「ミス注意！」，解き方に関連したポイントを「Check Point」として解説しています。

605円

高校入試　10日でできる　方程式・確率・データの活用…

理工系学部の大学生が数学の本質を主体的かつ能動的に学び，理解できるように工夫した．選りすぐった1000問に何度でも挑戦してほしい．

1,100円

大学数学これだけはー精選1000問　第2版…

最近の理工学では、解析と代数に加えて、幾何学的な見方や方法が重要になっている。本書は、微分形式、多様体、接続、ホモトピー、ファイバー束など、物理や工学でよく使われている幾何学的概念や手法を、豊富な具体例をあげながら明快に解説する。微積分と線形代数の基礎知識で読める、理工系学生のための幾何学的方法入門。 　理工系数学の学び方 　まえがき 1 基本的なことがら 　1-1 集合と写像 　1-2 線形空間 　1-3 群 　1-4 リー群とリー代数 　1-5 ユークリッド空間 　1-6 位相空間 　第1章 演習問題 2 微分形式 　2-1 2重積分の変数変換 　2-2 外積のつくる空間 　2-3 微分形式 　2-4 星印作用素 　2-5 微分方程式 　第2章 演習問題 3 多様体 　3-1 多様体 　3-2 接空間 　3-3 多様体上の微分形式 　3-4 ベクトルとテンソル 　3-5 リー積分 　3-6 ポアンカレの補題の逆 　3-7 ハミルトン力学 　第3章 演習問題 4 ホモトピー群 　4-1 基本群とは 　4-2 ホモトピー 　4-3 基本群 　4-4 基点のとりかえ 　4-5 高次ホモトピー群 　4-6 空間の変形 　4-7 欠陥の分類 　第4章 演習問題 5 多様体上の積分 　5-1 ユークリッド空間での線積分 　5-2 向きづけられた多様体 　5-3 単体，境界，鎖 　5-4 微分形式の積分 　5-5 ストークスの定理 　5-6 ストークスの定理の証明 　第5章　演習問題 6 微分幾何学 　6-1 空間曲線 　6-2 空間内の曲線 　6-3 平行移動 　6-4 超曲面 　6-5 リーマン幾何学 　6-6 ガウスーボンネの定理 　6-7 一般相対性理論 　第6章 演習問題 7 ファイバー束 　7-1 ファイバー束 　7-2 ファイバー束の種類 　7-3 接続の理論 　7-4 接続形式 　7-5 曲率 　7-6 ゲージ理論 　7-7 トポロジカル場の理論 　第7章 演習問題 8 ホモロジー群とコホモロジー群 　8-1 領域と境界 　8-2 単体的復体 　8-3 ホモロジー群 　8-4 ホモロジー群の計算 　8-5 コホモロジー理論の応用例 　8-6 コホモロジー群 　8-7 写像次数 　8-8 特性類 　第8章 演習問題 　さらに勉強するために 　演習問題解答 　索引

4,180円

微分・位相幾何

高校までの数学と大学数学のギャップは大きい。ε-δ論法や1次独立・1次従属など、新しい言葉や定義が立て続けに出てきて、抽象的な概念の理解を要求される。大学数学は他の学問と比べて、最初の一歩をよく理解することが極めて重要である。そこさえクリアすれば、じつに楽しい学びの世界が広がっている。本書は、冒頭で述べたようなギャップを埋めることを主な目的として、さらに、大学数学の導入部分の簡単なガイドを兼ねることも目標とする、まさに入門の教科書である。上下2巻を読まれた暁には、大学数学全般の入門部分を一通りつかめるように構成してある。 上巻 【もくじ】 1章　集合・写像と同値類 1・1　「1対1の対応」と整数誕生 1・2　集合と論理 1・3　写像 1・4　集合の濃度とカントールの対角線論法 1・5　同値関係と同値類 2章　離散数学の入り口 2・1　「数えること」に3種類：帰納的，2通り，対称性 2・2　知り合いの関係から理解するグラフ理論 2・3　整数条件が強力なデザイン論 2・4　ISBN記号による誤り検出と符号理論 3章　極限の概念 3・1　「すべて」と「ある」の用法と開区間・閉区間 3・2　実数の連続性 3・3　数列の極限 3・4　関数の極限とε-δ論法 3・5　関数の連続性 4章　微分学入門 4・1　微分に関する基礎的定理 4・2　テイラーの定理 4・3　不定形の極限値 5章　積分学入門 5・1　積分の導入 5・2　有理関数の積分 5・3　広義積分 補章　アルキメデスの取り尽くし法による円の面積公式の証明 （下巻のもくじ） 6章　群・環・体の入り口 6・1　偶置換・奇置換の一意性と演算 6・2　群とはどのようなものか 6・3　環と体はどのようなものか 7章　線形空間と行列 7・1　線形空間と次元 7・2　線形写像から導入する行列 8章　行列と行列式 8・1　行列 8・2　連立1次方程式 8・3　行列式 9章　固有値と実対称行列の対角化 9・1　固有値 9・2　実計量線形空間と実対称行列の対角化 10章　統計の基礎にある数学上の勘所 10・1　異色な分布であるポアソン分布 10・2　多変量解析と距離の概念・分散共分散行列 10・3　正規分布の面積が1であることの証明 補章　代数学の基本定理の証明

1,430円

新体系・大学数学　入門の教科書　上…

RとPythonで統計学を実践的に学ぶ！ 本書はRとPythonを使って、統計学の基礎を実践的に学ぶテキストです。 近年、IoTや人工知能ブームなどに代表されるように、人が日々扱うデータは増え続けています。データの量・種類が増えるにつれ、ただ闇雲にツールを使って分析するだけではなく、なぜその手法を使うのか、結果から何を読み取るのかなどといったことがポイントになってきます。 このポイントを正しく理解し、適切にデータ分析を行うには十分な統計学の知識が必要になってきます。しかしながら統計学の土台は数学であり、数学に苦手意識をもつ方にとって純粋な統計学の教科書はハードルが高いと思われます。また、平易な参考書においても、結局のところ手元のデータをどうすればよいのかといったところで、また一つ壁があります。 そこで本書は、データ分析に優れた環境であるRと、機械学習など大規模なデータ分析に定評のあるPythonによるプログラミングを通して統計学を解説します。統計学を学びたい、データを分析したいというエンジニアや学生に向けて、数学的な壁を取り払いつつ、実際にデータを分析するための統計学の知識を提供します。

3,300円

RとPythonで学ぶ統計学入門…

本書ではマーケティングリサーチ実務家にとってRがいかに強力な武器であるかを紹介する。入門レベルの統計知識のみを前提とし，数学的な詳細には立ち入らず，統計モデルを概念的な観点から解説する。各分析は知見に基づいた実践的なシミュレーションデータ作成からスタートするため，分析法の学習にとどまらず対象データと分析結果の関係に対する深い洞察を得ることができる。前半の章でR言語，基本統計，線形モデリング，データの可視化などを扱うが，これらはデータ分析に不可欠な内容なので本書全体を通して随所で解説する。後半の章では，より高度なトピックを扱うが，すべてのアナリストに親しみやすい内容となるように配慮している。これらの章では，ロジスティック回帰，顧客セグメンテーション，階層的線形モデリング，市場バスケット分析，構造方程式モデリング，コンジョイント分析などをRで実行する方法について解説する。また，分散分析，線形モデル，コンジョイント分析に対しては，古典的な手法とは別にベイジアンモデルによる分析法も紹介する。 　データの可視化，モデル評価，統計的な直感の体得などで，マーケティング課題へのRでの分析スキルを改善・向上させたいと望んでいるアナリストにとって最適な指導書となるであろう。

7,260円

Rによる実践的マーケティングリサーチと分析（原著第2版）…

★まずは実行しよう。数理はそれからだ。★ 初学者が無理なく読み進められるように、ていねいに解説した。まずは、Rでデータ解析を実践し、Rの操作を習熟したら、数理的側面を学ぶ構成。理解の定着に役立つ練習問題が充実！　コードはWebで公開。 【サポートページ】 https：／／sites.google.com/view/ihsayah/sdar 【主な内容】 第1章　準備：Rの操作 第2章　データの可視化と要約 第3章　回帰分析（1）：単回帰モデル・重回帰モデル 第4章　回帰分析（2）：統計的推測・正則化法に基づく回帰分析 第5章　判別分析 第6章　ロジスティック回帰モデル 第7章　単純な規則に基づく判別モデル：決定木・インデックスモデル 第8章　主成分分析 第9章　クラスター分析 第10章　ブートストラップ法 第11章　Rを用いたシミュレーション：数理統計学を「実感」する 【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。 本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。 データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。 ーー編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授)

3,300円

Rで学ぶ統計的データ解析…

☆算数ニガテをやっつける！「学年またぎ」のドリル ☆小学1年生のおさらいもできる、小学2年生向け算数ドリル ◎解説がていねいだから　ニガテでも安心、1人でもできる！ ◎2学年分の大事なポイントをギュッと凝縮・・・前学年の問題を解くことで現学年の理解がすすむ！ ◎いっしょに学んでロボたまを育てよう！

880円

算数だいじょうぶドリル　小学2年生…

絶対に解いてほしい50題を収録したレベル別問題集の基礎編。「指針の立て方」から、「解答の書き方」までを徹底的にサポートし、50題で入試問題に取り組むときの基本のカタをしっかりと身につける。

1,100円

大学入試問題集　ゴールデンルート　数学1A・2B　基礎編…

「化学は暗記科目だからつまらない」と思い込んでいる人は少なくありません。しかし、さまざまな人生経験を経てから向き合う「化学」は学生の頃に出会った時とはまったく違った表情を見せてくれます。あんなに無味乾燥に感じられたものが、ものすごく意味を持ったものに見えてくるのです。化学が社会のあらゆるところで活躍し、身の周りの様々なことにも関わっていることを身をもって学んできたからこそ感じられる変化だと思います。化学は大人になってからのほうが面白い。本書は高校で学ぶ化学を完全に網羅し、その基礎をしっかり学べる一冊です。 第1章　 物質の基本粒子 第2章　 化学結合 第3章　 物質量と化学反応式 第4章　 物質の状態変化 第5章　 気体の性質 第6章　 溶液の性質 第7章　 化学反応と熱 第8章　 反応の速さと平衡 第9章　 酸と塩基 第10章　酸化還元反応 第11章　典型元素の性質 第12章　遷移元素の性質 第13章　脂肪族化合物 第14章　芳香族化合物 第15章　天然高分子化合物 第16章　合成高分子化合物

2,090円

「高校の化学」が一冊でまるごとわかる…

ビジネス現場ではデータ活用の重要性がますます高まっています。データに基づいた経営施策の実施とその効果検証のためには、一般的な統計指標（平均、標準偏差、相関）だけでなく「因果」にまで分析を広げる必要があります。 本書は因果分析の重要な2つの領域である「因果推論」および「因果探索」について、実際にプログラムを実装しながら学ぶ書籍です。因果推論や因果探索を学びたいビジネスパーソンや、初学者の方を対象としています。 ・因果推論とは「テレビCM放映で、商品購入量がどれくらい増えたのか？」「研修の実施で、社員スキルがどの程度向上したのか？」など、なんらかの施策を実施した際に、その施策の効果を推定する手法です。 ・因果探索とは「生活習慣と疾病の調査」「働き方改革に伴う社員調査」など、アンケート調査等で収集した各項目間の因果関係を明らかにする試みです。 本書は「因果推論、因果探索とはどのようなものか」「因果推論、因果探索を実施するには、具体的にどうしたら良いのか・分析プログラムをどう実装したら良いのか」「因果推論、因果探索が、どのように機械学習やディープラーニングと結びついているのか」が理解・習得できる内容となっています。 プログラミング言語Python、実行環境Google Colaboratory、機械学習ライブラリscikit-learn、PyTorchで実際に手を動かしながら実装し、習得していきます。 データに基づいた経営・ビジネスを実践するうえでスタンダードな手法となる因果分析をマスターしよう。 Part 1：因果推論 第1章 相関と因果の違いを理解しよう 第2章 因果効果の種類を把握しよう 第3章 グラフ表現とバックドア基準を理解しよう 第4章 因果推定を実装しよう 第5章 機械学習を用いた因果推論 Part 2：因果探索 第6章 LiNGAMの実装 第7章 ベイジアンネットワークの実装 第8章 ディープラーニングを用いた因果探索

3,168円

つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析…

データサイエンティストが知っているべき，情報時代に必須の線形代数教科書！ 本書は，『ストラング：線形代数イントロダクション』の原著者ギルバート・ストラングMIT教授が，データサイエンスの基礎を成す数学（線形代数，確率・統計，最適化）を解説した専門書． データサイエンスの要となるのはニューラルネットワークおよび深層学習であり，その根幹を理解するために線形代数を深く学ぶことが重要となる．深層学習の解説書は多数あるが，その根底にある数学まで徹底的に解説した書籍はほとんどない． 本書は，線形代数の発展的教科書として，またデータサイエンティストを志す読者が線形代数を学ぶための教科書としてふさわしい一冊である． 第1章：線形代数の要点 第2章：大規模行列の計算 第3章：低ランク行列と圧縮センシング 第4章：特別な行列 第5章：確率と統計 第6章：最適化 第7章：データからの学習

8,250円

世界標準MIT教科書　 ストラング：線形代数とデータサイ…

米国統計学会をはじめ科学界で有意性検定の放棄が謳われるいま，統計的結論はいかに語られるべきか？初学者歓迎の軽妙な議論を通じて有意性検定の考え方とp値の問題点を解説，「仮説が正しい確率」に基づく明快な結論の示し方を提示。#br# ＜a href="https：／／app.box.com/s/mju36d42ofg0x62zbi5gbdmjxmomqpal/file/607846626676" target="_blank"＞プロローグ＜/a＞(※立ち読みできます） ＜b＞第I部　瀕死の統計学＜/b＞ 1.　「統計的に有意」は必要条件にしか過ぎない 　　-学述的価値に連動しない査読の基準ー 　1.1　予知能力の存在が示された!? 　1.2　検定の目的 　1.3　検定の手続き 　1.4　「未来の予感」の検定結果 　1.5　「念力実験」をしてみよう 　1.6　まとめ 　〇コラム：米国統計学会の声明 2.　神の見えざる手 　　-有意でも無意味な論文で学術誌は満載されるー 　2.1　ダイエット法に効果はあるかー統計学用語速習ー 　2.2　対応ある2群の平均値差の検定 　2.3　統計的に有意でも科学的に無意味 　2.4　帰無仮説は科学的には偽 　2.5　医師国家試験に出題されたp値 　2.6　p値は確率なのに抽象的 　2.7　神の見えざる手 　2.8　まとめ 3.　前門の虎・後門の狼ーnは，根拠を示して予め定めねばならないー 　3.1　抗菌薬Aの治療効果 　3.2　独立した2群の平均値差の検定 　3.3　判断に伴う2種類の誤り 　3.4　帰無仮説は採用できない 　3.5　前門の虎，後門の狼 　3.6　検定力分析 　3.7　検定力分析の欠点 　3.8　まとめ 　〇コラム：多重性問題 4.　ゾンビ問題 　　-「事前に決めた」という事実を，事後，永久に保証するのかー 　4.1　毎回，検定する 　4.2　標本分布は証拠が残らない意図に依拠する 　4.3　有意性検定のゾンビ問題 　4.4　信頼区間は有意性検定を救わない 　4.5　事前登録制度 　4.6　まとめ 幕間：第I部で明らかになった問題点 ＜b＞第II部　統計学を救え！＜/b＞ 5.　ベイズの定理・「研究仮説が正しい確率」 　　-比率の推測を例にー 　5.1　迷惑メールである確率 　5.2　分布に関するベイズの定理 　5.3　尤度原理 　5.4　「未来の予感」の母比率の推測 　5.5　まとめ 6.　結論の言葉に真心を込めて 　　-独立した2群の差の推測を例にー 　6.1　独立した2群の差の推測 　6.2　ゾンビとの決別 　6.3　事前分布 　6.4　独立した2群の差の推測 　6.5　生成量 　6.6　母平均の差の事後分布 　6.7　標準化された平均値差 　6.8　非重複度 　6.9　閾上率 　6.10　比の推測 幕間：解決された第I部の問題点 ＜b＞第III部　教育そして悪意＜/b＞ 7.　セリグマンの犬 　　-対応ある2群の差の推測を例にー 　7.1　ダイエット問題再び 　7.2　尤度モデリング 　7.3　phcは分析結果の意味を実感できる 　7.4　phc曲線の性質 　7.5　これからの統計教育 8.　改ざんと隠ぺい 　　-黒洞洞たる闇の広がりー 　8.1　改ざん 　8.2　隠ぺい 　8.3　ハーキングと隠ぺい 　8.4　事前登録制度の再考 　8.5　瀕死の統計学を救え！ Q & A

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瀕死の統計学を救え！…

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