問題解決のためのデータサイエンス入門

問題解決力を身につけながら学べる、大学初年次向けデータサイエンス入門テキスト。 まえがき 第1章　なんでいまさら平均値？ 1．基本統計量と仮説検定 2．基礎知識を活用してみよう 3．問題解決の縦糸・横糸モデル（問題解決の基礎知識） 4．縦糸・横糸モデルに即した統計分析（問題解決の実践） 5．まとめ　典型的な分析事例 第2章　XとYの関係を聞かれたら、相関係数 1．2変数間の関連性を知りたい（統計の基礎知識） 2．統計知識の実践 3．まとめ　典型的な分析事例 第3章　t検定とクロス集計でグループ間比較は完璧？ 1．分散分析 2．分散分析（一元配置から二元配置分散分析へ） 3．まとめ コラム　統計とコンピューター今昔　〜はてな？を学ぶワクワクを！〜 第4章　それって努力に見合った効果があるの？ 1．回帰分析 2．回帰分析の活用を考える 3．重回帰分析が必要なとき 4．まとめ　典型的な分析事例 第5章　項目の多さ、何とかならないかなあ？ 1．主成分分析と因子分析 2．問題解決モデルに基づく主成分分析〜多くの変数から全体をまとめる変数をつくる〜 3．問題解決モデルに基づく因子分析〜多くの変数から潜在的な共通因子を抽出する〜 第6章　何か良いグループ分けの方法は無い？ 1．クラスター分析 2．問題解決のためにクラスター分析を用いるには 3．統計的手法を選択しよう 4．最後に 第7章　統計分析手法って、どれか1つに絞り込んで使うものなの？ 1．総合演習の課題 2．問題解決の手順に沿って考える 3．目標1について考えてみよう 4．目標2について考えてみよう 5．ふりかえり過程 6．まとめ コラム　「統計」との新たな出会い　〜学生とともに学ぶ側になって〜