統計・多変量解析とソフトコンピューティング ―超多自由度系解析を目指して― (計算科学講座 3)本pdfダウンロード
統計・多変量解析とソフトコンピューティング ―超多自由度系解析を目指して― (計算科学講座 3)
によって 金田 行雄
統計・多変量解析とソフトコンピューティング ―超多自由度系解析を目指して― (計算科学講座 3)本pdfダウンロード - 統計・多変量解析とソフトコンピューティング ―超多自由度系解析を目指して― (計算科学講座 3)をお探しですか？ この本は著者が書いたものです。 この本には366ページページあります。 統計・多変量解析とソフトコンピューティング ―超多自由度系解析を目指して― (計算科学講座 3)は共立出版 (2012/8/24)によって公開されています。 この本は2012/8/24に発行されます。 統計・多変量解析とソフトコンピューティング ―超多自由度系解析を目指して― (計算科学講座 3)は簡単な手順でオンラインで読むことができます。 しかし、それをコンピュータに保存したい場合は、今すぐ統計・多変量解析とソフトコンピューティング ―超多自由度系解析を目指して― (計算科学講座 3)をダウンロードできます。
内容紹介 本書は統計・多変量解析のノウハウ書と理論の解説書の間をつないでいることを最大の特徴としています。本書ではMicrosoft Excel 2007をシミュレーションツールとして活用しています。Excelを利用した統計・多変量解析の入門書および本格的な理論の解説書との違いは,全ての節において理論展開に入る前にExcelを用いた検定の実行とシミュレーションによる統計分布の疑似体験を可能にしている点です。例えば,独立な事象X,Yの和X+Yの分布,平均Xの分布,検定統計量Tの分布などをそれぞれまずシミュレーションによりどのような分布となるのかを体験した後に理論を学べます。多重比較の問題に現れる,例えばスチューデント化された範囲を与える分布など,これまであまり示されてこなかったような分布もシミュレーションにより確認できます。全てのExcelファイルはダウンロード可能です。 Excelの機能は飛躍的に高まり,いまや統計・多変量解析に出てくる多くの分布をシミュレーションにより擬似体験できます。読者はこの機能を活用して,20世紀初頭に統計学を開拓した先人達と同じように,まずは(実験データの代わりに)シミュレーション結果の分布を眺めて,その後に理論を考えることができます。背景にある理論の意義を感じることができれば,長い理論展開を学んでいく旅程は楽しいものになると編者は信じます。 本書のもう一つの特徴は統計・多変量解析とソフトコンピューティングの接点を解説している点です。シミュレーションと理論でたっぷりと統計・多変量解析の考え方になじんだ読者に,本書の最後で確率とはひと味違うファジィクラスタリングの手法を紹介します。 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 金田/行雄 1976年、東京大学大学院理学系研究科博士課程修了。現在、名古屋大学名誉教授・理学博士。愛知工業大学基礎教育センター教授。専門、流体力学 笹井/理生 1985年京都大学大学院理学研究科博士後期課程単位取得満期退学。現在、名古屋大学大学院工学研究科教授・理学博士。専門、理論生物物理学 古橋/武 1985年名古屋大学大学院工学研究科電気・電気第2および電子工学専攻博士後期課程修了。現在、名古屋大学大学院工学研究科教授・工学博士。専門、電気工学(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)
統計・多変量解析とソフトコンピューティング ―超多自由度系解析を目指して― (計算科学講座 3)を読んだ後、読者のコメントの下に見つけるでしょう。 参考までにご検討ください。
計算機の発達に伴い，さまざまな作業を計算機に代替させることが可能となりました．統計解析や多変量解析もその一つです．面倒な計算作業をしなくてよくなったわけです．その一方で，あまりにも便利になりすぎたため，基本原理を詳しく理解せずとも，結果を得ることができるようになりました．これはひょっとしたら，先行事例において誤って用いられた統計解析や多変量解析の方法を無批判に受け入れて，統計ソフトウェアの出した結果をそのまま利用してしまうという事態を招くかもしれません．統計解析や多変量解析を利用する人（レビュアーもその一人です）は，基本原理を学ぶべきです．本書は，統計解析・多変量解析の基本原理を学ぶ際の羅針盤といえるでしょう．本書では，計算機の力を有効活用することで，統計解析と多変量解析の原理を「体感」できます．誰でも一度は用いたことのあるエクセルで統計解析・多変量解析を体感しつつ，理論を丁寧に説明する本書を是非とも手に取っていただきたい．本書は，パラメトリック手法について解説していますが，ノンパラメトリック手法を使用する人にとってもパラメトリック手法の基本原理を学んでおくことは重要です．パラメトリック手法の原理を学ぶことで，多くの手法の中からどの手法を選ぶべきか，選択する際の判断をより正確なものとしてくれるでしょう．最後に，本書にはオンライン上の講義ページがあることを付記しておきます．共立出版のページ（http://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320122680）からは，エクセルのファイルをダウンロードすることができます． 時間がとれない読者は，このシミュレーションを見るだけでも理論の理解を深められます．本分野を平易に理解できるように数多くの配慮がなされた本書は，初学者にとって必携の一冊と言えます．編者のページ（http://www.cmplx.cse.nagoya-u.ac.jp/‾furuhashi/education/Statistics_Multivariate/index.html）に本書の一部の内容が公開されています．まずは，上述のエクセルファイルと共に本書を体感することをお勧めします．
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