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確率・統計
マルチンゲール理論による統計解析 [本]
本 ISBN:9784764904149 西山陽一／著 出版社:近代科学社 出版年月:2011年10月 サイズ:168P 24cm 理学 ≫ 数学 [ 確率・統計 ] マルチンゲ-ル リロン ニ ヨル トウケイ カイセキ アイエスエム シリ-ズ シンカ スル トウケイ スウリ 1 ISMシリーズ：進化する統計数理 1 登録日:2013/04/08 ※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。
とある弁当屋の統計技師（データサイエンティスト） 3 [本]
本 ISBN:9784320113459 出版社:共立出版 出版年月:2019年02月 サイズ:182P 19cm 理学 ≫ 数学 [ 確率・統計 ] トアル ベントウヤ ノ デ-タ サイエンテイスト 3 3 トアル ベントウヤ ノ トウケイ ギシ 3 3 ジヨシコウセイ ランコ ニ ヨル ベイズ トウケイガク ニユウモン コウザ 登録日:2019/03/01 ※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。
合格ナビ！数学検定１級１次 解析・確率統計(中古品)
(中古品)合格ナビ！数学検定１級１次 解析・確率統計/東京図書/江川 博康: author; 公益財団法人日本数学検定協会: reader; /数学検定1級は1次(計算技能検定)と2次(数理技能検定)の両方に合格する必要がある。 計算力を徹底的に鍛えて、1次突破をめざす人のための対策本。 解答スピード向上に役立つ計算テクニックから偏微分や重積分、 微分方程式、そして学ぶ機会の少ない確率統計まで、 基本事項や典型的な例題と模範解答を総復習しポイント整理ができる。 本書と姉妹書『線形代数』とを併せて、 1次の出題範囲を完全カバー。 日本数学検定協会監修、付録には過去問題1回分(1次・2次)を収録。 もくじ 第0章 計算テクニック 第1章 極限 第2章 1変数関数の微分 第3章 1変数関数の積分 第4章 偏微分 第5章 重積分 第6章 微分方程式 第7章 確率・統計 付録 過去問題(1次・2次)
はじめての統計データ分析 ベイズ的〈ポストp値時代〉の統計学 [本]
本 ISBN:9784254122145 豊田秀樹／著 出版社:朝倉書店 出版年月:2016年05月 サイズ:204P 21cm 理学 ≫ 数学 [ 確率・統計 ] ハジメテ ノ トウケイ デ-タ ブンセキ ベイズテキ ポスト ピ-チ ジダイ ノ トウケイガク ベイズテキ／ポスト／Pチ／ジダイ／ノ／トウケイガク 登録日:2016/06/06 ※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。
目からウロコの多変量解析 データ分析の極意に迫る7つの処方箋 [本]
本 ISBN:9784817196842 廣野元久／著 出版社:日科技連出版社 出版年月:2019年11月 サイズ:204P 21cm 理学 ≫ 数学 [ 確率・統計 ] メ カラ ウロコ ノ タヘンリヨウ カイセキ デ-タ ブンセキ ノ ゴクイ ニ セマル ナナツ ノ シヨホウセン デ-タ／ブンセキ／ノ／ゴクイ／ニ／セマル／7ツ／ノ／シヨホウセン 登録日:2019/11/23 ※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。
ＳＰＳＳで学ぶ医療系データ解析 第２版(中古品)
(中古品)ＳＰＳＳで学ぶ医療系データ解析 第２版/東京図書/対馬 栄輝: author; /分析内容と手順解説をバランスよく構成した医療統計入門。 理にかなった検定や解析を行う力を養うために、統計の専門的内容を省略したり、 あまり簡単にはせず、かといって難しい理論まで深入りしない、ちょうど中間に位置する実用的テキスト。 データ解析に対する知識のない初心者から、ある程度の知識を備えた方まで、 幅広い読者層に支えられてきた初版をSPSSのバージョンアップに伴い改訂。 リクエストの多かった「サンプルサイズの決定法」や「分析結果の読み解き」を強化した。 もくじ 序 第1章 データの設定 §1.1 データ入力の方法 §1.2 値ラベルの設定:数値データを日本語表示する 第2章 データ解析の基本事項 §2.1 データとは §2.2 標本と母集団 §2.3 データの尺度 §2.4 データ縮約のための記述統計量 §2.5 データの分布(確率分布) §2.6 標本分布 §2.7 信頼区間(区間推定) §2.8 SPSSによる記述統計量 §2.9 グラフ 第3章 統計的検定の基礎 §3.1 統計的仮説と
統計学基礎 改訂版
s-9784489022272 42339 第１章 データの記述と要約 第２章 確率と確率分布 第３章 統計的推定 第４章 統計的仮説検定 第５章 線形モデル分析 第６章 その他の分析法―正規性の検討、適合度と独立性のＸ２検定 第７章 付録
確率で読み解く日常の不思議 あなたが10年後に生きている可能性は? [本]
本 ISBN:9784320111516 Paul J.Nahin／著 蟹江幸博／訳 出版社:共立出版 出版年月:2016年04月 サイズ:227P 21cm 理学 ≫ 数学 [ 確率・統計 ] 原タイトル：WILL YOU BE ALIVE TEN YEARS FROM NOW? カクリツ デ ヨミトク ニチジヨウ ノ フシギ アナタ ガ ジユウネンゴ ニ イキテ イル カノウセイ ワ アナタ／ガ／10ネンゴ／ニ／イキテ／イル／カノウセイ／ワ 登録日:2016/04/09 ※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。
【新品】【本】確率統計の数理 石井博昭/〔ほか〕共著
【重要】本商品は委託販売品となり、2-5営業日後の発送となります。委託先から直接手配となるため、弊社取り扱い品と別便での発送となります（送料の重複はございません）。その他取り扱いが異なる点がございますので、当店のお買い物ガイド(販売条件・支払い方法・送料について)をよくご確認の上、ご注文下さいますようお願い致します。■ISBN：9784785310905 & starf;日時指定・銀行振込をお受けできない商品になります■商品名：【新品】【本】確率統計の数理 石井博昭/〔ほか〕共著■フリガナ：カクリツ トウケイ ノ スウリ■著者名：石井博昭/〔ほか〕共著■出版年月：199509■出版社：裳華房■大きさ：201P 21cm
確率過程(中古品)
(中古品)確率過程//清, 伊藤: author; /内容（「BOOK」データベースより） 確率過程の3つの重要なクラスである加法過程、定常過程、マルコフ過程に関する包括的な解説と1次元拡散過程の詳説から成る。岩波講座「現代応用数学」の分冊として刊行以来、現在もなお不動の評価がある文献。50年を経て単行本として復刊した。とりわけ1次元拡散過程に関しては、はじめて本格的な確率解析的記述が試みられたものとして必読の古典といわれる。 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 伊藤/清 1915年生まれ。1938年東京帝国大学理学部数学科卒。内閣統計局統計官、名古屋帝国大学助教授を経て、1952年より79年まで京都大学教授。この間76年から79年は京都大学数理解析研究所所長。1979年より京都大学名誉教授。ウルフ賞(1987)、京都賞(1998)、第1回ガウス賞(2006)等を受賞(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)
生物系のためのやさしい基礎統計学 [本]
本 ISBN:9784061565654 藤川浩／著 小泉和之／著 出版社:講談社 出版年月:2016年10月 サイズ:187P 21cm 理学 ≫ 数学 [ 確率・統計 ] セイブツケイ ノ タメ ノ ヤサシイ キソ トウケイガク 登録日:2016/10/26 ※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。
【新品】【本】センター試験完全攻略数1A・2B「データの分析」「確率分布と統計的な推測」分野編 大学受験 星龍雄/共著 石井俊全/共著
【重要】本商品は委託販売品となり、2-5営業日後の発送となります。委託先から直接手配となるため、弊社取り扱い品と別便での発送となります（送料の重複はございません）。その他取り扱いが異なる点がございますので、当店のお買い物ガイド(販売条件・支払い方法・送料について)をよくご確認の上、ご注文下さいますようお願い致します。■ISBN：9784774167145 & starf;日時指定・銀行振込をお受けできない商品になります■商品名：【新品】【本】センター試験完全攻略数1A・2B「データの分析」「確率分布と統計的な推測」分野編 大学受験 星龍雄/共著 石井俊全/共著■フリガナ：センタ? シケン カンゼン コウリヤク スウイチ エ? ニ ビ? デ?タ ノ ブンセキ カクリツ ブンプ ト トウケイテキ ナ スイソク ブンヤヘン ダイガク ジユケン■著者名：星龍雄/共著 石井俊全/共著■出版年月：201410■出版社：技術評論社■大きさ：318P 21cm
画像処理の統計モデリング: 確率的グラフィカルモデルとスパースモデリングからのアプローチ (クロスセクショナル統計シリーズ)(
(中古品)画像処理の統計モデリング: 確率的グラフィカルモデルとスパースモデリングからのアプローチ (クロスセクショナル統計シリーズ)//伸彦, 照井: Editor; 元子, 小谷: Editor; 陽二, 赤間: Editor; 公雄, 花輪: Editor; 駿, 片岡: Author; 真之, 大関: Author; 宗樹, 安田: Author; 和之, 田中: Author/本書では,確率的グラフィカルモデルの統計的機械学習理論について,画像処理とパターン認識に応用例を絞りつつ概説することから始める。特にパターン認識では,クラス分類問題という視点において,多値ロジスティック回帰モデルと制約ボルツマンマシンという2つの確率的グラフィカルモデルを通し,深層学習の基礎となる数理を紹介する。その上で,グラフ構造の疎(Sparse)性という深層学習とは真逆の性質を元に急速に展開しつつあるスパースモデリングという新しい研究領域の最近の理論的基盤の深化の様子を,連続最適化問題という視点から解説する。
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