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【図書】 ビッグデータ統計解析入門

経済学部／経営学部で学ばない統計学 --
照井伸彦 ／著   -- 日本評論社 -- ２０１８．１２ -- ２１ｃｍ -- １４９ｐ

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タイトル ビッグデータ統計解析入門
副書名 経済学部／経営学部で学ばない統計学
著者名等 照井伸彦 ／著  
出版 日本評論社 ２０１８．１２
大きさ等 ２１ｃｍ １４９ｐ
分類 417
件名 数理統計学 , ビッグデータ－データ処理
注記 索引あり
著者紹介 １９９０年、東北大学大学院経済学研究科博士課程修了。経済学博士。山形大学人文学部講師、助教授、東北大学経済学部助教授、教授等を経て、現在、東北大学大学院経済学研究科教授。情報・システム研究機構統計数理研究所客員教授を兼任。この間、ミネソタ大学経済学部、テキサスＡ＆Ｍ大学統計学部、エラスムス大学計量経済学部、オハイオ州立大学フィッシャービジネススクール客員研究員、メリーランド大学スミスビジネススクール客員教授を歴任。日本統計学会賞（第１８回、２０１３年）、Ｔｈｅ　Ｔｊａｌｌｉｎｇ　Ｃ．　Ｋｏｏｐｍａｎｓ　Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃ　Ｔｈｅｏｒｙ　Ｐｒｉｚｅ（共同、１９９２年）を受賞。著書：『統計学　改訂版（Ｎｅｗ　Ｌｉｂｅｒａｌ　Ａｒｔｓ　Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）』（共著、有斐閣、２０１５年）、『現代マーケティング・リサーチ：市場を読み解くデータ分析』（共著、有斐閣、２０１３年）、『Ｒによるベイズ統計分析（シリーズ統計科学のプラクティス２）』（朝倉書店、２０１０年）など多数。（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
要旨 近年注目の集まる、ビッグデータの代表的分析手法の全体像がわかる。機械学習やベイジアンネットワークといったビッグデータの代表的な分析手法を、統計学や計量経済学との違いを明らかにしながら解説。
目次 第１章　ビッグデータ時代の統計分析；第２章　ベイズ統計の基本；第３章　状態の推定とベイジアンネットワーク；第４章　分類と機械学習；第５章　判別と機械学習；第６章　データの次元圧縮と高次元回帰；第７章　テキスト解析と自然言語処理；第８章　ニューラルネットワークとディープラーニング；補論　基礎事項の確認
ISBN(13)、ISBN 978-4-535-55901-1　　 4-535-55901-5
書誌番号 1113648216
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1113648216

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