Rによる統計解析ハンドブック
Rによる統計解析ハンドブック ―第2版―
(原題:A Handbook of Statistical Analyses Using R, Second Edition)

Rによる統計解析ハンドブック ―第2版―
(原題:A Handbook of Statistical Analyses Using R, Second Edition)
著者:Brian S. Everitt(B. エヴェリット/ロンドン大学名誉教授)
     Torsten Hothorn(T. ホートホルン/ルードヴィッヒマキシミリアン大学教授)
訳者:大門 貴志(兵庫医科大学医学部医学科数学教室講師)
     吉川 俊博(小野薬品工業株式会社臨床開発管理部統計解析課)
     手良向 聡(京都大学医学部附属病院探索医療センター検証部副部長)
B5変型判(ペーパーバックサイズ)/400頁/定価4,300円(税別)
発行:2010年3月
ISBN978-4-902007-37-4


rmed2内容見本
統計学の権威・Everitt博士らが執筆した原著第2版(最新版)の邦訳版!
最新かつ多種多様な統計的方法論を豊富な事例により紹介!







〈本書の特徴〉
統計学の権威,Everitt博士らにより執筆された原著最新版(A Handbook of Statistical Analyses Using R, Second Edition)の日本語翻訳版。
最新かつ多種多様な統計的方法論を豊富な事例により紹介。
統計解析の結果を簡潔かつ明瞭に解説。
自己学習に最適な演習問題を各章に掲載。

〈本書の内容〉
 Rは,統計解析および統計グラフ作成のための一つの環境であり,オープンソースのフリーウェアとして誰でも無料で利用することができます。本書は,国内外で好評を得ている原著(原題:A Handbook of Statistical Analyses Using R, Second Edition/発行:CRC Press)の待望の日本語版訳書です。

 原著は,Rシステムによる統計的データ解析の入門書として,統計学の大家として名を馳せているエヴェリット博士 (ロンドン大学名誉教授) ,および統計的学習理論に精通した生物統計学の権威の一人であるホートホルン博士 (ルードヴィッヒマキシミリアン大学教授) により執筆され,現在,国外の大学学部や大学院で実践的な統計的データ解析のための教科書・実習書として広く活用されています。

 本書は, Rによる統計解析が未経験の入門者だけでなく,すでにRに慣れ親しんでいる上級者までの広範囲を読者対象としています。

 本書は,医学・薬学・疫学・栄養学・心理学・社会学・行動計量学・政治行動学・気象学・生態学といった多種多様な学問領域,あるいはそれらにまたがる学際的領域における実際の事例を豊富に収載。 Rの具体的な機能やインストール方法をわかりやすく紹介し,実際の事例に基づいて,Rによるデータの加工方法,Rによるデータの集計方法などを解説しています。

 さらに,古典的な統計手法だけでなく,比較的最新の統計的諸法 (たとえば,諸種の統計的検定に基づく解析,分散分析,線形回帰解析,一般化線形モデル・一般化加法モデルに基づく解析,密度推定,再帰分割法,散布図平滑化法に基づく解析,生存時間解析,経時的データの解析,同時推測と多重比較,メタアナリシス,主成分分析,クラスター分析) と,それらの適用結果の解釈の方法を具体的に示しているのも本書の特徴です。

 これらのことから本書は,まさしく「ハンドブック(手引書)」の名に違わない一冊となっています。手元のデータの統計解析の方法に苦慮している読者や,最新の統計的方法を自身のデータに適用したい読者にとって,最適な成書といえます。

1章R概論
1.1 Rとは何か
1.2 Rをインストールする
1.3 ヘルプと文書
1.4 Rにおけるデータオブジェクト
1.5 データの読み込みおよび書き出し
1.6 基本的なデータ加工
1.7 データを用いて計算する
1.8 解析を整備する
1.9 まとめ
2章グラフィカル表示を用いたデータ解析
2.1 はじめに
2.2 初期データ解析
2.3 Rを用いた解析
2.4 まとめ
3章単純な推測
3.1 はじめに
3.2 統計的検定
3.3 Rを用いた解析
3.4 まとめ
4章条件付き推測
4.1 はじめに
4.2 条件付き検定手順
4.3 Rを用いた解析
4.4 まとめ
5章分散分析
5.1 はじめに
5.2 分散分析
5.3 Rを用いた解析
5.4 まとめ
6章線形単回帰と線形重回帰
6.1 はじめに
6.2 線形単回帰
6.3 線形重回帰
6.4 Rを用いた解析
6.5 まとめ
7章ロジスティック回帰モデルと一般化線形モデル
7.1 はじめに
7.2 ロジスティック回帰モデルと一般化線形モデル
7.3 Rを用いた解析
7.4 まとめ
8章密度推定
8.1 はじめに
8.2 密度推定
8.3 Rを用いた解析
8.4 まとめ
9章再帰分割法
9.1 はじめに
9.2 再帰分割法
9.3 Rを用いた解析
9.4 まとめ
10章散布図平滑化法と一般化加法モデル
10.1 はじめに
10.2 散布図平滑化法と一般化加法モデル
10.3 Rを用いた解析
10.4 まとめ
11章生存時間解析
11.1 はじめに
11.2 生存時間解析
11.3 Rを用いた解析
11.4 まとめ
12章経時的データの解析T
12.1 はじめに
12.2 経時的データの解析
12.3 繰り返し測定データに関する線形混合効果モデル
12.4 Rを用いた解析
12.5 変量効果の予測
12.6 脱落の問題
12.7 まとめ
13章 経時的データの解析U
13.1 はじめに
13.2 非正規分布に関する方法
13.3 Rを用いた解析:GEE
13.4 Rを用いた解析:変量効果
13.5 まとめ
14章同時推測と多重比較
14.1 はじめに
14.2 同時推測と多重比較
14.3 Rを用いた解析
14.4 まとめ
15章メタアナリシス
15.1 はじめに
15.2 系統的レビューとメタアナリシス
15.3 メタアナリシスの統計学
15.4 Rを用いた解析
15.5 メタ回帰
15.6 公表バイアス
15.7 まとめ
16章主成分分析
16.1 はじめに
16.2 主成分分析
16.3 Rを用いた解析
16.4 まとめ
17章多次元尺度構成法
17.1 はじめに
17.2 多次元尺度構成法
17.3 Rを用いた解析
17.4 まとめ
18章クラスター分析
18.1 はじめに
18.2 クラスター分析
18.3 Rを用いた解析
18.4 まとめ

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