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◆◆ロングセラー、10年ぶりの改訂◆◆

・全ページをフルカラー化したので、図表もさらにわかりやすく！
・非定常時系列データ解析の基本を加筆（第8章を新設）

データの見方や考え方から述べられた本当にほしかった入門書。
それぞれがもつ「予測したい」課題に自ら取り組むための基本を１冊にまとめた。
「モデリングが使えるということはわかった、これからは使いたい！」という人は必読。
統計のプロ中のプロが伝授する「匠の技」「匠の知恵」コラムも多数収録。


【推薦の言葉】
本書は予測のための統計的モデリングの方法を，基礎から具体的実践例に亘るまで明快に解説している特色ある著作である．
平易な記述でベイスの定理などの基礎から粒子フィルタやデータ同化などの先端的な内容までをカバーしている．
便利なブラックボックス型のAI予測では飽き足らず，自分が抱える具体的な課題に対して自らのアイデアを投入し，説明可能な予測をしてみようと思い立った人には必読の書である．
――北川 源四郎先生(東京大学特任教授、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム　議長)


【まえがき（抜粋）】
統計学の強みは，生成モデルの構築に関する，さまざまな知見とノウハウの蓄積，またモデルに基づく意思決定の綿密な評価にある．ある種，モデリングに関する匠の技とも言える暗黙知に，統計学の存在感が増していくであろう．読者が本書を通じてこの暗黙知を習得されることを期待したい．


【目次】
〈基礎編〉
第1章　予測とは何かを考える

第2章　確率による記述：基礎体力をつける

第3章　統計モデル：予測機能を構造化する

第4章　計算アルゴリズム1：予測計算理論を学ぶ

〈展開編〉
第5章　計算アルゴリズム2：モデルを進化させる

第6章　粒子フィルタ：予測計算を実装する

第7章　乱数生成：不確実性をつくる

〈実践編〉
第8章　時系列解析の基本：傾向をつかむ

第9章　経験知の総結集：売上予測の精度を上げる

第10章　データ同化：シミュレーションの予測性能を向上させる

第11章　確率ロボティクス：お掃除ロボをつくる
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新・学習指導要領のもと、いかに理科の授業を進めるかをていねいに解説。学習指導要領の変遷、国際的な学力調査からみた生徒の現状、総合的な学習の時間とカリキュラム・マネジメント、ICT教育、STEM教育、世界の理科教育、理科研修、授業の実践例など理科教育に関わる幅広い知識・知見を盛り込んだ。

第1部　理論編

第1章　理科教育をめぐる背景と必要性

1.1　なぜ、理科の見方・考え方は必要か
1.2　時代を反映した学習指導要領の変遷
1.3　国際的な学力調査からみる日本の子供たちの現状
1.4　国内の学力・学習状況調査における地域差
1.5　理科の評価

第2章　現代的な諸課題と理科教育の役割

2.1　「総合的な学習の時間」から「カリキュラム・マネジメント」まで
2.2　環境教育・ESD・SDGsと理科教育
2.3　安全教育と理科教育
2.4　情報化時代の教育コミュニケーション
2.5　ICT教育からSTEM、STEAM教育

第3章　広い視点から理科教育を捉える

3.1　実験・観察・調査の面白さの実感
3.2　博物館・科学館などの活用と理科教育
3.3　野外活動、自然体験と理科教育
3.4　世界の理科教育
3.5　幼児教育・生活科と初等教育
3.6　初等教育と中等教育の連続性

第2部　実践編

第4章　学校内外での理科研修

4.1　校内での理科研修
4.2　学外での理科研修
4.3　様々な機会を利用した理科の学び

体験談　個性を生かした教師としての研鑽

第5章　楽しく、子どもの資質・能力を高める授業実践のスキル

5.1　エネルギー領域を教えるコツ
5.2　粒子領域を教えるコツ
5.3　生命領域を教えるコツ
5.4　地球領域を教えるコツ
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ＭＣＭＣの基礎から実践までをていねいに解説。ベイズ統計や物理学を例にコードを書いてすぐに自分でできるようになる！

（まえがき抜粋）
マルコフ連鎖モンテカルロ法は
複雑な積分をしたい
複雑な確率の計算をしたい
という時に力を発揮する手法です。歴史的には物理学の分野で広く用いられてきましたが、最近では統計学の重要な道具として定着し、統計学的手法が重要な機械学習、金融などの分野でも用いられるようになっています。
マルコフ連鎖モンテカルロ法はそれほど難しいものではありません。むしろ、極めて素直な発想に基づいたシンプルな手法です。もちろん、「シンプル＝簡単なことしかできない」と考えるのは大間違いです。どんなことにも言えますが、シンプルで本質を捉えたものほど幅の広い応用が可能になります。事実、量子物理学、ベイズ統計、組合せ最適化問題など、分野の違いはあったとしても、多くの問題が最終的に確率と期待値の問題に帰着され、マルコフ連鎖モンテカルロ法がその威力を発揮します。
そんなわけで、マルコフ連鎖モンテカルロ法の基礎をある程度理解しておけば、分野に関係なく、自分で調べたいことができた時に、目的に合わせたコードがあっという間に書けてしまいますし、他の人が作った複雑なアルゴリズムの内容を理解できるようにもなります。良いことずくめです。
ところが、非常に残念なことに、マルコフ連鎖モンテカルロ法を基本から実用レベルまで順を追ってわかりやすく書いてあるような入門的な教科書が存在しません。となると、マルコフ連鎖モンテカルロ法を勉強しようと思ったら、あちこちから情報を集め、知識のある人にアドバイスをもらい、トライ・アンド・エラーを繰り返しながら習得しなければなりません。初心者が自習で実用レベルに到達するのが難しいというのが実情なのです。
そこで本書では、大学一年生程度の知識だけを仮定して、マルコフ連鎖モンテカルロ法の基礎的なアイデアを実例に基づいて解説し、この本一冊を読むだけで正しい考え方に基づいて自分でプログラムを書けるようになることを目標とします。実際に手を動かして理解できるように、本文中で扱う例の多くについて実際のプログラムを提供します。既存のソフトウェアパッケージを使えれば良いという人もいると思いますが、そのような人にとっても、ブラックボックスの中身がどうなっているかを理解するためのヒントになるはずですし、ソフトウェアパッケージが使えない問題に行き当たった時にどうしたら良いかもわかるようになります。実際に勉強してみるとわかると思いますが、マルコフ連鎖モンテカルロ法はとても簡単なので、短いコードを書くだけですぐに計算ができてしまいます。

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筑波大学の名講義を書籍化！　圧倒的ライブ感！　中学レベルから出発し、微分積分、線形代数、確率統計まで１冊で学び切る数学教科書。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

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第１部では理科学習の現状および構成主義的な新しい理科の授業方法論を解説。さらに理科学習指導案の書き方についても詳説。第２部では児童・生徒たちが喜んで行う理科実験を数多く紹介。第3部は教育統計。学生、小中高教員に必携の１冊。