近刊

Pythonによるはじめての統計解析 —データサイエンスの第一歩—

著者: 加葉田大志朗著、今井匠著

統計学の理論も、Pythonによるデータ分析の実践も、この一冊でしっかり学べる！

本書は、統計学の基礎・基本と、Pythonによるデータ分析の実践を、一冊の中で一貫して学べるように構成した入門書です。扱う範囲は、データの要約と可視化から始め、推定と検定の基礎、検定手法の選び方、回帰モデルの活用、そして予測モデルの評価までを扱います。いずれも、実務や研究の現場で日常的に使われる手法です。
統計学の内容は、平易な説明や図解による読みやすさを心がけつつ、重要な概念や誤解しがちな注意点については特に詳しく扱いました。通読することで統計学の全体像を把握できるだけでなく、データ分析の際に手法の選び方や判断に迷う場面で立ち返ることのできるリファレンスとしても役立ちます。
また、各章は、前半で「なぜこの手法を使うのか」「結果をどう読むのか」を理解してから、後半で同じ内容をPythonによるプログラミングで実践・確認する構成としているので、統計学の知識とPythonのコードの対応が自然に身につきます。
大学における数理・データサイエンス・AI教育プログラム（MDASH）リテラシーレベル・応用基礎レベルのプログラミング実習用のテキストとしてもおすすめです。

このような方におすすめ

・統計学に基づくデータ分析・統計解析の方法を基礎から学びたい学生、社会人、研究者
・MDASH応用基礎レベルのデータ分析・統計解析をPythonで実践したい学生､その関連授業を受けもつ教員

初級

書籍詳細
目次
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書籍詳細

定価: 4,180円（本体3,800円＋税）
頁: 320頁
発売日: 2026/11/28
ISBN: 978-4-274-23536-8
判型: B5
発行元: オーム社

書籍カテゴリ: 自然科学・科学一般

数学

統計学基礎

第1章　統計解析の目的と用語の整理
第2章　Pythonで解析を始める準備
第3章　データの特徴を把握する
第4章　統計的推測の基礎
第5章　仮説検定の選び方と使い方
第6章　回帰モデルの活用
第7章　予測を目的とした統計解析
付録
参考文献
索引

詳細目次

第1章　統計解析の目的と用語の整理
1.1　統計学を使って何ができるのか？
1.2　統計的推測の3つの目的—推定・検定・予測—
1.3　ふりかえり

第2章　Pythonで解析を始める準備
2.1　Pythonとは？
2.2　Google ColaboratoryでPythonを動かそう
2.3　ふりかえり

第3章　データの特徴を把握する
3.1　統計解析で扱うデータの種類の整理
3.2　離散変数の記述
3.3　連続変数の記述
3.4　背景表でデータの全体像をまとめる
3.5　ふりかえり
3.6　Pythonによる実習

第4章　統計的推測の基礎
4.1　推定と検定のつながりを理解する
4.2　推定と検定のつながりを整理する
4.3　区間推定と仮説検定のつながりを整理する
4.4　検定結果を正しく読むために
4.5　ふりかえり
4.6　Pythonによる実習

第5章　仮説検定の選び方と使い方
5.1　仮説検定を選ぶための4つの問い
5.2　連続的な結果変数を群間で比較する
5.3　離散的な結果変数を群間で比較する
5.4　生存時間を群間で比較する
5.5　説明変数が連続変数の場合—相関係数による関連の評価—
5.6　ふりかえり
5.7　Pythonによる実習

第6章　回帰モデルの活用
6.1　回帰モデルの基本
6.2　線形回帰モデル
6.3　離散変数を結果変数とする回帰モデル
6.4　コックス比例ハザード回帰モデル
6.5　重回帰モデルの活用
6.6　非独立なデータへの対応
6.7　ふりかえり
6.8　Pythonによる実習

第7章　予測を目的とした統計解析
7.1　予測を目的とした統計解析の基本的な手続き
7.2　精緻な予測を行うために必要な手続き
7.3　予測モデルの実装方法
7.4　ふりかえり
7.5　Pythonによる実習

付録
参考文献
索引