探検データサイエンス<br> 探検データサイエンス 経済経営のデータサイエンス

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  • サイズ A5判/ページ数 230p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784320125193
  • NDC分類 331.19
  • Cコード C3341

出版社内容情報

伝統的な多変量解析に加えて,昨今機械学習で用いるベイジアンネットワークなどのデータ分析手法を,経済経営データで学ぶ教科書。

目次

線形式で予測する:回帰モデル
変量間の関係を調べる:回帰モデルの統計的推測
モデルの複雑さをコントロールする:正則化
高次元回帰モデルを効率的に推定する:Lasso
高次元における統計的推測:多重検定
統計手法が正しく機能するか調べる:モンテカルロ実験
コンピューターの力で難題を解決する:ブートストラップ
データを可視化する:主成分分析、因子分析、多次元尺度構成法
集団を分類する:クラスター分析、ナイーブ・ベイズ分類、決定木
判別して要因を探る:ロジスティック回帰、判別分析
原因を推定する:ベイジアンネットワーク
文書から話題を見つける:トピックモデル
好みを見つける:推薦システム

著者等紹介

石垣司[イシガキツカサ]
2007年総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻修了。現在、東北大学大学院経済学研究科准教授、博士(学術)。専門、統計科学、データサイエンス

植松良公[ウエマツヨシマサ]
2013年一橋大学大学院経済学研究科博士後期課程修了。現在、一橋大学ソーシャル・データサイエンス教育研究推進センター准教授、博士(経済学)。専門、統計学、データ科学

千木良弘朗[チギラヒロアキ]
2006年一橋大学大学院経済学研究科博士後期課程修了。現在、東北大学大学院経済学研究科准教授、博士(経済学)。専門、計量経済学

照井伸彦[テルイノブヒコ]
1990年東北大学大学院経済学研究科博士後期課程修了。現在、東北大学名誉教授、東京理科大学経営学部ビジネスエコノミクス学科教授、経済学博士。専門、計量経済学、統計学、マーケティング

松田安昌[マツダヤスマサ]
1999年東京工業大学大学院情報理工学研究科数理・計算科学専攻博士後期課程修了。現在、東北大学大学院経済学研究科教授、博士(理学)。専門、統計学(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)
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感想・レビュー

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takao

0
ふむ2025/06/05

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0
adaptive lassoはWLSみたいな感じだな、と思った。debiasedは いスパースにしなかったとしても漸近正規性を持たせることで検定を可能にしている。lassoのスパース自体は不安定で選択も微妙とのこと。beta-min条件があるからこそのOracle性なのかな。その他トピックは、全てデータがあるため分かりやすいが、学部生向きかと。2023/01/12

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