『Rで学ぶ統計的データ解析』を図書館から借りてきた。今回はこれをななめ読みする。
目次
| 章 | タイトル | 内容 |
|---|---|---|
| 1 | 準備：Rの操作 | Rの基本 |
| 2 | データの可視化と要約 | 1変数の可視化と要約・2変数の可視化・要約 |
| 3 | 回帰分析(1) | 単回帰モデルと重回帰モデル |
| 4 | 回帰分析(2) | 3章の補足 |
| 5 | 判別分析 | フィッシャーの線形判別分析。これは教師あり学習 |
| 6 | ロジスティック回帰モデル | ロジスティック回帰モデル |
| 7 | 単純な規則に基づく判別モデル | 決定木、インデックスモデル |
| 8 | 主成分分析 | 次元圧縮 |
| 9 | クラスター分析 | これは教師なし学習 |
| 10 | ブートストラップ法 | データの複製を行い、統計量の変動を把握する。 |
| 11 | Rを用いたシミュレーション：数理統計学を「実感」する | Rによるシミュレーション |
Let's 流し読み
1章と2章はRの基本、記述統計の基本である。
3章から7章は広い意味で教師あり学習、8章と9章は教師なし学習を扱う。3章と4章の回帰分析は目的変数が量的変数である一方、5章から7章は目的変数が質的変数である。
10章と11章はぞれぞれブートストラップ法とシミュレーションであり少々毛色が異なる。
いずれの章でもまず手を動かしてRコードを書いて、その次に数理的側面を理解するという流れをとっている。
書誌情報
- 林賢一著 下平英寿編『データサイエンス入門シリーズ Rで学ぶ統計的データ解析』（講談社、2020年）