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これだけはおさえたい確率統計 / / 塚田真一執筆
| これだけはおさえたい確率統計 / / 塚田真一執筆 |
| Pubbl/distr/stampa | 東京, : 実教出版, 2014.3 |
| Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
| Collana | Primary大学テキスト |
| Soggetto topico |
確率論
数理統計学 |
| ISBN | 4-407-33572-6 |
| Classificazione | 417 |
| Formato | Materiale a stampa  |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | jpn |
| Altri titoli varianti | 確率統計 : これだけはおさえたい |
| Record Nr. | UNINA-9910149257403321 |
| 東京, : 実教出版, 2014.3 | ||
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ゼロからの統計学 [[ゼロカラノトウケイガク]]
| ゼロからの統計学 [[ゼロカラノトウケイガク]] |
| Edizione | [1st ed.] |
| Pubbl/distr/stampa | 東京, : くろしお出版, 2010.4 |
| Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
| Soggetto topico |
数理統計学
統計 -- データ処理 |
| ISBN | 4-86504-732-8 |
| Classificazione | 417 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | jpn |
| Nota di contenuto | 紙 -- はじめに -- 目次 -- 本書の効果的な使い方 -- 第1章 データをまとめる -- シナリオ 2次データの収 ...... 去のデータを める -- 1 とグラフ -- 2 のマナー -- 3 グラフの種 -- 4 グラフのマナー -- 5 Excelを使ったグラフの描き方 -- ワークシート -- 1-1 のマナーを につけよう -- 1-2 マナーに注意して を改善しよう -- 第2章 データの 化による発 -- シナリオ 学年別に学園祭来場 数を 察 -- 1 Excelによる の作成 -- 2 Excelによるグラフの作成 -- コラム 化のウソ-グラフの 現によって2 倍が4 倍に - -- ワークシート -- 2 グラフを み取ろう -- 第3章 仮 を検 するための 具 -- シナリオ アンケート票の作成...... 問 目を える -- 1 変数と尺度 -- 2 仮 -- コラム パレートの法則からマイレージへ -- ワークシート -- 3-1 アンケート 査 目を4つの尺度に分 しよう -- 3-2 4つの尺度を使って 問文と 択 をつくろう -- 第4章 全体の傾向をつかむ -- シナリオ アンケート票の ......データを入力して 問 目ごとに する -- 1 変数とデータの入力 -- 2 Excelによる単純 -- ワークシート -- 4-1 ピポットテーブルを用いてF2 住まいの形態 を しよう -- 4-2 Q3出かけたことのある祭りやイベント を しよう -- 第5章 細 の検 -- シナリオ 的データの分析......属性別に して比 する -- 1 クロス -- 2 比率による -- 3 Excelによるクロス -- コラム 動生態学から探る殺人 動 -- ワークシート -- 5 2つの変数を んでクロス をしよう -- 第6章 カテゴリーでまとめる -- シナリオ 的データの整理......データの分布を把握する -- 1 的データとカテゴリー化 -- 2 Excelによる 級別度数分布 の作成 -- 3 分布の歪み ゆがみ・ひずみ -- コラム 一 の 動をはかる -- ワークシート -- 6 大学創立年度のヒストグラムを作成しよう -- 第7章 データの中心を 約する -- シナリオ 的データの分析1......データの水準を比 する -- 1 代 値 -- 2 Excelによる代 値の分析 -- コラム オリジナルな物差しをつくる- 感度人 - -- ワークシート -- 7 代 値を比 しよう -- 第8章 データの散らばり具合をみる -- シナリオ 的データの分析2......データのばらつきの程度を比 する -- 1 散布度 -- 2 分散と標準偏差の 算例 -- 3 分析ツールの結果から -- ワークシート -- 8 ばらつきを比 しよう -- 第9章 データの 係を べる -- シナリオ 的データの 性分析1......2 変数の 係をみる -- 1 相 -- 2 散布図 -- 3 Excelによる相 係数の算出 -- 4 相 係数の 算例 -- コラム "女の子の登校率が上がると 子どもの死亡率が減る" -- ワークシート -- 9 相 列から2変数の 係性を 価しよう -- 第10章 データの一方向的 係を べる -- シナリオ 的データの 性分析2......2 変数の 係から予測する -- 1 回帰モデルの え方 -- 2 Excelによる回帰直線の描画 -- 3 最小二乗法 -- 4 決定係数 -- 5 回帰係数と決定係数の 算例 -- ワークシート -- 10 回帰直線を求め あてはまりを 価しよう -- 第11章 データの いを判断する -- シナリオ アンケート結果を検 ......一 から全体を推し測る -- 1 統 的仮 検定の え方 -- 2 Excelによるカイ二乗検定 -- 3 Excelによる 検定 -- 4 Excelによる回帰係数の 検定 -- 5 検定における2 種 の り -- コラム 損益分岐点の -- ワークシート -- 11 回帰分析の結果を整理しよう -- 総合 模擬店のプランを作成しよう -- 生活やイベントに するアンケート -- 総合 企業・ブランドイメージ 査をしよう -- 参 文献 -- 索引 -- 巻末 -- 奥付. |
| Altri titoli varianti | ゼロからの統計学 : 使えるシーンが見える |
| Record Nr. | UNINA-9910149135603321 |
| 東京, : くろしお出版, 2010.4 | ||
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データ分析とデータサイエンス
| データ分析とデータサイエンス |
| Edizione | [1st ed.] |
| Pubbl/distr/stampa | 東京, : 近代科学社, 2015.12 |
| Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
| Soggetto topico |
データマイニング
数理統計学 |
| ISBN | 4-7649-7034-1 |
| Classificazione |
007.609
417 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | jpn |
| Nota di contenuto | 紙 -- まえがき -- 目次 -- 第I データ分析 -- 第1章 データ -- 1.1 変数と変 とデータ -- 1.2 係形式 -- 1.2.1 湿度吸収実 データ -- 1.2.2 式簿 データ -- 1.3 データの代 値 -- 1.3.1 最小値 最大値 -- 1.3.2 平均値 -- 1.3.3 標準偏差 -- 1.4 偏差値 -- 第2章 データ分布 -- 2.1 1次元散布図 -- 2.2 度数分布 とヒストグラム -- 2.3 度数分布多 形 -- 2.4 ひとこと -- 第3章 データ分布の代 値 -- 3.1 データ分布の中心 -- 3.1.1 平均値 -- 3.1.2 中央値 -- 3.2 データ分布の広がり -- 3.2.1 標準偏差 -- 3.2.2 平均絶対偏差 -- 3.2.3 四分位数 -- 3.3 データ分布の 約値 -- 3.4 データ例 -- 3.4.1 春の れ -- 3.4.2 楽アルバム -- 第4章 箱ひげ図 -- 4.1 ネットワークの応答 度 -- 4.2 箱ひげ図とロウソク -- 4.3 ひとこと -- 第5章 2変 データ -- 5.1 変 の相 係 -- 5.2 2元度数分布 と2次元散布図 -- 5.3 2変 同時分布の代 値 -- 5.3.1 共分散と相 係数 -- 第II データサイエンス -- 第6章 データサイエンス入 -- 6.1 データに らせる -- 6.2 ストラテジー -- 6.3 モデル -- 6.4 データサイエンス -- 6.4.1 データの上流から下流まで -- 6.4.2 データリテラシー -- 6.5 データサイエンティスト -- 6.6 データファイル -- 6.6.1 フラットファイル -- 6.6.2 マークアップファイル -- 6.6.3 バイナリーファイル -- 6.7 係形式データベース -- 6.7.1 テーブルに対する演算 -- 6.7.2 SQL -- 6.7.3 キー -- 6.7.4 ドメイン -- 6.8 係形式データベースを えて -- 6.8.1 2次データ -- 6.8.2 テーブル の 係 -- 6.8.3 さまざまなレベルでの属性 -- 6.8.4 DandD -- 6.9 ソフトウェア -- 6.9.1 算ソフトウェア -- 6.9.2 統 析ソフトウェア -- 6.9.3 汎用なデータ 析環境SとR -- 6.10 データ 列と線形代数 -- 6.10.1 データ 列 -- 6.10.2 個体空 と変 空 -- 6.10.3 中心化 -- 6.10.4 尺度 準化 -- 第7章 個体の の探索 -- 7.1 クラスタリング -- 7.1.1 ウイルスRNA変異データ -- 7.2 主成分分析 -- 7.2.1 新しい座標 の求め方 -- 7.2.2 府県の力 -- 7.2.3 特異値分 -- 7.3 次元個体空 の可 化第8章 変 の 係 -- 8.1 回帰モデル -- 8.1.1 放射性物 拡散データ -- 8.1.2 湿度吸収実 データ -- 8.1.3 柱後弯症データ -- 8.1.4 真 放流捕獲データ -- 8.2 線形回帰モデル -- 8.3 正準相 分析とコレスポンデンス分析 -- 8.3.1 正準相 分析 -- 8.3.2 コレスポンデンス分析 -- 第9章 変 の相 -- 9.1 相 係数と偏相 係数 -- 9.2 相 と独立性 -- 9.3 偏相 と条件付き独立性 -- 第10章 確率モデル -- 10.1 地 データ -- 10.1.1 マグニチュードの分布 -- 10.1.2 地 の発生 の分布 -- 10.2 真 放流捕獲データ -- 10.3 株価収益率データ -- 10.4 心拍データ -- 10.5 ひとこと ふたこと -- 10.5.1 続収益率と 利 -- 10.5.2 正 分布 -- 10.5.3 ブラウン 動 -- 10.5.4 地 の予測 -- 10.5.5 多変 正 分布 -- 10.5.6 ガンマ分布 -- 参 文献 -- 索引 -- 紹介・奥付 -- お断り. |
| Record Nr. | UNINA-9910149235803321 |
| 東京, : 近代科学社, 2015.12 | ||
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入門実践する統計学 / / 藪友良著
| 入門実践する統計学 / / 藪友良著 |
| Pubbl/distr/stampa | 東京, : 東洋経済新報社, 2012.10 |
| Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
| Soggetto topico |
数理統計学
統計学 |
| ISBN | 4-492-91783-7 |
| Classificazione |
417
350.1 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | jpn |
| Altri titoli varianti | 実践する統計学 : 入門 |
| Record Nr. | UNINA-9910149107103321 |
| 東京, : 東洋経済新報社, 2012.10 | ||
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品質管理の統計学 : 製造現場に生かす統計手法 / / 関根嘉香著
| 品質管理の統計学 : 製造現場に生かす統計手法 / / 関根嘉香著 |
| Pubbl/distr/stampa | 東京, : オーム社, 2012.11 |
| Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
| Soggetto topico |
品質管理
数理統計学 |
| ISBN | 4-274-80188-8 |
| Classificazione | 509.66 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | jpn |
| Nota di contenuto | 表紙 -- はじめに -- 目次 -- 第1章 品質管理とは何か -- 1.1 ものづくり -- 1.2 ものづくりのプロセス -- 1.3 品質管理 -- 1.4 PDCAサイクル -- 1.5 総合的品質管理 -- 1.6 統計手法の導入 -- 演習問題 -- 第2章 品質データの表記 -- 2.1 数値と単位 -- 2.2 単位 -- 2.3 国際単位系（SI） -- 2.4 測定器の許容誤差 -- 2.5 有効数字 -- 2.6 化学物質の名前の表記 -- 演習問題 -- 第3章 データの分布とばらつき -- 3.1 品質データの管理 -- 3.2 ヒストグラム -- 3.3 層別 -- 3.4 パレート図 -- 3.5 代表値 -- 3.6 ばらつき -- 3.7 正規分布 -- 3.8 データの標準化 -- 3.9 精度と確度 -- 3.10 誤差の伝播 -- 3.11 工程能力指数 -- 演習問題 -- 第4章 品質データの推定 -- 4.1 全数検査と抜取検査 -- 4.2 母集団と標本 -- 4.3 サンプリングの方法 -- 4.4 標本平均の分布 -- 4.5 推定の方法 -- 4.6 母平均の区間推定（1） -- 4.7 母平均の区間推定（2） -- 4.8 母平均の区間推定（3） -- 4.9 母比率の推定 -- 4.10 モンテカルロ・シミュレーション -- 4.11 管理図 -- 4.12 不確かさ -- 演習問題 -- 第5章 品質データの検定 -- 5.1 仮説の検定 -- 5.2 母平均の検定（1） -- 5.3 母平均の検定（2） -- 5.4 母平均の差の検定（1） -- 5.5 母平均の差の検定（2） -- 5.6 母平均の差の検定（3） -- 5.7 異常値の検定 -- 5.8 母分散の差の検定 -- 5.9 分散分析 -- 演習問題 -- 第6章 相関と回帰 -- 6.1 データ間の関係 -- 6.2 相関 -- 6.3 相関係数の有意性 -- 6.4 順位相関係数 -- 6.5 回帰 -- 6.6 重回帰 -- 演習問題 -- 第7章 多変量解析 -- 7.1 多変量解析とは -- 7.2 クラスター分析 -- 7.3 判別分析 -- 7.4 主成分分析 -- 7.5 因子分析 -- 演習問題 -- 第8章 実験計画法 -- 8.1 R.A.フィッシャーと田口玄一 -- 8.2 フィッシャーの三大原則 -- 8.3 二元配置法 -- 8.4 タグチメソッド -- 8.5 MTシステム -- 演習問題 -- 第9章 品質管理と法律・規格 -- 9.1 法律の種類 -- 9.2 コンプライアンスと社会的責任 -- 9.3 製造物責任法 -- 9.4 不正競争防止法 -- 9.5 品質マネジメントシステム -- 9.6 顧客満足度 -- 付録 -- 付録A 付表 -- 付録B 演習問題解答 -- 参考図書 -- 索引 -- 英文索引 -- COLUMN -- 5S -- 器具の選び方 -- 富士山 -- ビール作りから生まれたt分布 -- 三つ以上の平均値の差の検定 -- 相関関係と因果関係 -- 意味を解する -- 顔は口ほどにものを言う -- 品質に対する意識 -- 奥付. |
| Record Nr. | UNINA-9910149156903321 |
| 東京, : オーム社, 2012.11 | ||
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地球統計学とクリギング法 : RとgeoRによるデータ解析 / / 間瀬茂著
| 地球統計学とクリギング法 : RとgeoRによるデータ解析 / / 間瀬茂著 |
| Pubbl/distr/stampa | 東京, : オーム社, 2010.11 |
| Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
| Soggetto topico |
地球
数理統計学 地球科学 |
| ISBN | 4-274-80151-9 |
| Classificazione | 450.19 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | jpn |
| Nota di contenuto |
表紙 -- まえがき -- 目次 -- 第1章 地球統計学とクリギング法 -- 第2章 確率場と定常性 -- 2.1 確率場 -- 2.2 強定常性 -- 2.3 二次定常性 -- 2.4 固有定常性 -- 第3章 共分散関数とバリオグラム関数 -- 3.1 共分散関数 -- 3.2 バリオグラム関数 -- 3.3 等方・異方性 -- 3.4 シル，レンジ，ナゲット効果 -- 第4章 共分散関数とバリオグラム関数の例 -- 4.1 一般論 -- 4.1.1 基本的構成原理 -- 4.1.2 コバリオグラム -- 4.1.3 その他のさまざまな共分散関数の構成・変換法 -- 4.1.4 サポート変換 -- 4.2 共分散・バリオグラムモデル -- 4.2.1 ナゲット効果モデル -- 4.2.2 球形モデルと関連モデル -- 4.3 指数モデルと関連モデル -- 4.4 ガウスモデルと関連モデル -- 4.5 Gneitingモデル -- 4.6 巾乗バリオグラムモデル -- 4.7 ホール効果を持つモデル -- 4.8 対数関数モデル -- 4.9 Nestedモデル -- 第5章 単純・通常クリギング法 -- 5.1 単純型クリギング法 -- 5.2 通常型クリギング法 -- 第6章 ブロッククリギング法 -- 6.1 ブロックデータの共分散 -- 6.2 四散化分散とKrigeの関係 -- 6.3 ブロック値に対する通常型クリギング法 -- 6.4 ブロック値型データを用いたクリギング法 -- 第7章 普遍型クリギング法 -- 7.1 普遍型クリギング法 -- 7.2 ドリフト係数の普遍型クリギング予測 -- 7.3 係数の通常の最小二乗法による推定 -- 第8章 多変量確率場とクロス共分散，クロス・バリオグラム関数 -- 8.1 多変量確率場のクロス共分散関数とクロス・バリオグラム関数 -- 8.2 適正なクロス共分散・バリオグラム関数行列 -- 第9章 多変量クリギング法 -- 9.1 通常型コクリギング法 -- 9.2 普遍型コクリギング法 -- 9.3 ドリフト係数の推定 -- 9.4 コロケーテッド・クリギング法 -- 9.5 外生ドリフト(external drift)法 -- 9.6 平行移動不変なドリフト関数系 -- 第10章 交差検証法によるモデル当てはめの良さの検証 -- 10.1 クロス・バリデーション法 -- 10.2 n重交差検証(n-fold cross-validation)法 -- 10.3 leave-one-out交差検証法 -- 10.4 平均二乗標準化交差検証予測誤差 -- 第11章 モデルの当てはめ -- 11.1 バリオグラムモデルを用いたパラメータ推定 -- 11.1.1 通常最小二乗法によるバリオグラム関数の当てはめ -- 11.1.2 一般化最小二乗法，重み付き最小二乗法によるバリオグラム関数の当てはめ -- 11.2 最尤推定法による共分散関数モデルの当てはめ -- 11.2.1 正規確率場に対する尤度関数 -- 11.2.2 制限付き最尤推定(REML)法 -- 11.3 交差検証法によるモデルの当てはめ -- 第12章 確率場のシミュレーションと条件付きシミュレーション -- 12.1 確率場の直接生成法 -- 12.2 確率場の条件付きシミュレーション -- 12.3 離散フーリエ変換による確率場のシミュレーション法 -- 12.3.1 多重離散フーリエ変換 -- 12.3.2 多次元トーラス上の確率場のシミュレーション法 -- 12.3.3 離散フーリエ変換による確率場のシミュレーション -- 12.3.4 FFTアルゴリズム -- 12.3.5 多変量確率場のシミュレーション例 -- 第13章 クリギング法による解析の実例 -- 13.1 CV推定法の重金属濃度データへの適用 -- 13.2 メッシュデータに対するblock-to-pointクリギング法 -- 13.3 不規則ブロックに対するblock-to-pointクリギング予測の例 -- 13.4 公示地価データを用いた東京都の地価予測 -- 13.5 ブロック・クリギング法による大気中のSO2濃度の解析 -- 13.6 階層的ベイズモデルを用いた地震の震度予測 -- 第14章 パッケージgeoRを用いた地球統計学的解析の実際.
14.1 クラスgeodataのオブジェクト -- 14.1.1 geodataのオブジェクトへの変換 -- 14.1.2 共変量を持つgeodataオブジェクトへの変換 -- 14.2 座標の変換 -- 14.2.1 座標集合の拡大と平行移動 -- 14.2.2 座標集合の非等方的変換 -- 14.2.3 座標集合の一部分を選択 -- 14.3 共分散・バリオグラムモデル -- 14.3.1 共分散・バリオグラムモデル -- 14.3.2 標本バリオグラム -- 14.4 バリオグラムモデルのパラメータの推定 -- 14.5 バリオグラムのエンベロップ -- 14.6 プロファイル尤度 -- 14.7 クリギング予測 -- 14.8 平均値関数：普遍型クリギング法，外生ドリフト法 -- 14.9 ベイズ推定法 -- 14.10 交差検証法 -- 14.11 正規確率場のシミュレーション -- 14.12 二変量正規確率場 -- 14.13 Box-Cox変換 -- 14.14 ブロッククリギング法 -- 14.15 組み込みデータcamgの解析 -- 付録A 数学的基礎のまとめ -- A.1 行列，ベクトル -- A.1.1 基本的記法 -- A.1.2 正定値，非負定値行列 -- A.1.3 一次形式，二次形式の微分 -- A.1.4 逆行列，行列式の微分 -- A.1.5 一般化逆行列 -- A.2 微積分 -- A.2.1 多変数関数の最適化 -- A.2.2 多変数関数の条件付き最適化，ラグランジュ未定乗数 -- A.3 確率・統計学 -- A.3.1 平均ベクトル，共分散行列 -- A.3.2 多変量正規分布 -- A.3.3 最尤法 -- A.3.4 ベイズ法 -- A.3.5 モンテカルロ法 -- A.3.6 MCMC法 -- A.3.7 階層的ベイズモデル -- 付録B Rの地球統計学用パッケージgstatとgeoRの主要関数 -- B.1 パッケージgstatの関数・データセット一覧 -- B.2 パッケージgeoRの関数・データセット一覧 -- 関連図書 -- 索引 -- 奥付. |
| Altri titoli varianti | 地球統計学とクリギング法 : RとgeoRによるデータ解析 |
| Record Nr. | UNINA-9910148974803321 |
| 東京, : オーム社, 2010.11 | ||
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工学系のための確率・統計 : 確率論の基礎から確率シミュレーションへ / / 岡本正芳著
| 工学系のための確率・統計 : 確率論の基礎から確率シミュレーションへ / / 岡本正芳著 |
| Pubbl/distr/stampa | 東京, : コロナ社, 2013.9 |
| Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
| Soggetto topico |
確率論
数理統計学 |
| ISBN |
4-339-16104-7
4-339-26104-1 |
| Classificazione | 417 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | jpn |
| Altri titoli varianti |
工学系のための確率統計 : 確率論の基礎から確率シミュレーションへ
確率・統計 : 工学系のための |
| Record Nr. | UNINA-9910149141903321 |
| 東京, : コロナ社, 2013.9 | ||
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工科の数学(確率・統計) [[コウカノスウガクカクリツトウケイ]]
| 工科の数学(確率・統計) [[コウカノスウガクカクリツトウケイ]] |
| Edizione | [第2版] |
| Pubbl/distr/stampa | 東京, : 森北出版, 2015.7 |
| Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
| Collana | 工科の数学 / 田代嘉宏著 |
| Soggetto topico |
確率論
数理統計学 |
| ISBN | 4-627-30211-8 |
| Classificazione | 417 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | jpn |
| Nota di contenuto | 紙 -- 第2版のまえがき -- まえがき -- 目次 -- 第1章 確率 -- 1. 確率 -- 1.1 場合の数 -- 1.2 と事 -- 1.3 確率の意味 -- 1.4 確率の 算 -- 1.5 独立事 -- 練習問 1 -- 2. 確率分布 -- 2.1 確率変数と確率分布 -- 2.2 平均と分散・標準偏差 -- 2.3 二 分布 -- 2.4* 確率変数の和と積 -- 練習問 2 -- 第2章 統 -- 3. 料の整理 -- 3.1 度数分布 -- 3.2 料の平均・分散 -- 3.3 母 団と標本 -- 3.4* 2変 の 析 -- 練習問 3 -- 4. 正 分布 -- 4.1 正 分布 -- 4.2* 正 分布の平均・分散 -- 4.3* ポアソン分布 -- 練習問 4 -- 5. 統 的推定・検定 -- 5.1 標本平均の分布 -- 5.2 統 的推定 -- 5.3 統 的検定 -- 5.4* t分布 -- 5.5* ノンパラメトリック検定 -- 練習問 5 -- 問 ・練習問 の 答 -- 付 -- 索引 -- 奥付. |
| Altri titoli varianti | 確率統計 |
| Record Nr. | UNINA-9910159371403321 |
| 東京, : 森北出版, 2015.7 | ||
| Materiale a stampa | ||
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文系でもわかるビジネス統計入門 [[ブンケイデモワカルビジネストウケイニュウモン]]
| 文系でもわかるビジネス統計入門 [[ブンケイデモワカルビジネストウケイニュウモン]] |
| Pubbl/distr/stampa | 東京, : 東洋経済新報社, 2010.3 |
| Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
| Soggetto topico |
経営統計
数理統計学 |
| ISBN | 4-492-91782-9 |
| Classificazione |
417
336.1 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | jpn |
| Altri titoli varianti | ビジネス統計入門 : 文系でもわかる |
| Record Nr. | UNINA-9910149107203321 |
| 東京, : 東洋経済新報社, 2010.3 | ||
| Materiale a stampa | ||
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極値統計学 / / 高橋倫也, 志村隆彰著
| 極値統計学 / / 高橋倫也, 志村隆彰著 |
| Edizione | [1st ed.] |
| Pubbl/distr/stampa | 東京, : 近代科学社, 2016.8 |
| Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
| Collana | ISMシリーズ : 進化する統計数理 / 統計数理研究所編 |
| Soggetto topico | 数理統計学 |
| ISBN | 4-7649-7070-8 |
| Classificazione | 417 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | jpn |
| Nota di contenuto | 表紙 -- ［ISM シリーズ：進化する統計数理］刊行にあたって -- はじめに -- 本書の読み方 -- 目次 -- 記号 -- 1 極値統計学へのいざない -- 2 極値理論 -- 2.1 モデル -- 2.2 極値分布 -- 2.2.1 極値統計量と極値分布 -- 2.2.2 極値分布と一般極値分布 -- 2.2.3 極値分布の吸引領域 -- 2.2.4 一般極値分布の吸引領域 -- 2.2.5 一般極値分布族 -- 2.3 上位r個の同時漸近分布 -- 2.3.1 同時漸近分布の導出 -- 2.3.2 性質 -- 2.4 一般パレート分布 -- 2.4.1 導出と定義 -- 2.4.2 性質 -- 2.4.3 平均超過関数と分布関数 -- 2.5 極値指数 -- 2.6 点過程による極値理論 -- 2.7 強定常時系列 -- 2.8 問題と演習 -- 2.8.1 問題 -- 2.8.2 演習 -- 3 極値モデルと推測 -- 3.1 GEVモデル -- 3.1.1 推定 -- 3.1.2 再現レベル -- 3.1.3 診断とデータ解析 -- 3.2 Gumbelモデル -- 3.2.1 推定 -- 3.2.2 グンベル確率紙 -- 3.2.3 フィッシャー情報行列 -- 3.3 rGEVモデル -- 3.3.1 モデル -- 3.3.2 rGumbelモデル -- 3.3.3 rGEVモデル -- 3.3.4 有効性 -- 3.3.5 フィッシャー情報行列 -- 3.4 GPモデル -- 3.4.1 推定 -- 3.4.2 m観測再現レベル -- 3.4.3 閾値の選択 -- 3.4.4 診断とデータ解析 -- 3.4.5 フィッシャー情報行列 -- 3.5 PPモデル -- 3.6 演習 -- 3.6.1 GEVとrGEVモデル -- 3.6.2 GPモデル -- 4 非定常極値モデルと推測 -- 4.1 非定常rGEVモデルと推測 -- 4.1.1 モデル -- 4.1.2 推定 -- 4.2 非定常GPモデルと推定 -- 4.3 局所尤度による平滑化 -- 4.3.1 モデル -- 4.3.2 実行 -- 4.4 演習 -- 5 極値データ解析 -- 5.1 大雨のリスクI -- 5.1.1 GEV モデル -- 5.1.2 GP モデル -- 5.1.3 PP モデル -- 5.2 風のリスク -- 5.3 高潮のリスク -- 5.4 大雨のリスクII -- 5.4.1 非定常rGEVモデル -- 5.4.2 平滑化 -- 5.5 ファイナンスのリスク -- 6 トピックス：正則変動関数，極値指数の推定，ベイズ法 -- 6.1 正則変動関数概論 -- 6.1.1 正則変動関数の定義と例 -- 6.1.2 基本的な性質と重要な定理 -- 6.1.3 正則変動関数の派生概念：Γ変動性とΠ変動性 -- 6.1.4 正則変動関数の大域的性質と一般化逆関数 -- 6.2 正則変動関数と吸引領域 -- 6.3 極値指数の推定 -- 6.4 ベイズ法 -- 6.4.1 ベイズ推測 -- 6.4.2 事前分布 -- 6.4.3 極値のベイズ推測 -- A 付録 -- A.1 ガンマ関数 -- A.2 確率分布 -- A.3 順序統計量 -- A.4 探索的データ解析 -- A.5 推定 -- A.5.1 最尤法 -- A.5.2 プロファイル尤度 -- A.5.3 モーメント法とPWM法 -- A.6 モデル診断 -- A.7 ソフトウェアR -- B 参考書，論文集と雑誌 -- C 問への解答・ヒント -- 参考文献 -- 索引 -- 著者紹介・奥付 -- お断り. |
| Record Nr. | UNINA-9910148787203321 |
| 東京, : 近代科学社, 2016.8 | ||
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