データサイエンスの基礎
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データサイエンスの基礎
(データサイエンス入門)
講談社, 2019.8
- Other Title
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Fundamentals of data science
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データ サイエンス ノ キソ
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Note
編集: 講談社サイエンティフィク
参考文献: p173
Description and Table of Contents
Table of Contents
- 第1章 リテラシーとしてのデータサイエンス(データサイエンスの目的と必要性;リテラシーとデータの見方確率的現象と決定論的現象)
- 第2章 確率(確率の定義と役割;確率の公理的定義;条件付き確率とベイズの定理)
- 第3章 データからの情報抽出(度数分布表とヒストグラム;統計グラフの活用;データの特性値(代表値、ばらつき);標準化と標準得点;散布図、共分散;相関係数と回帰直線;回帰直線)
- 第4章 確率的な現象の扱い(確率的な現象と確率変数(離散型・連続型);確率変数の期待値(平均)と分散;確率分布;同時分布と周辺分布、独立性;2次元正規分布;大数の法則、中心極限定理)
- 第5章 統計的な話題(シンプソンのパラドックス;無作為化回答法)
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