『科学、数学、1001円～(実用、文芸・小説)』の電子書籍一覧
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※「日経サイエンス」本誌（雑誌）と異なり一部広告が未収録となります。
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【特集：AIから探る人間の知性】
本当に知的なAI 人間の“脳内会議”を実装する
AIで迫る「意識とは何か」
黒焦げ古文書解読レース ヴェスヴィオ・チャレンジ
神へのショートカット 聖典AIのお告げにご用心
AIに俳句の良さはわかるのか？
幾何の難問もクリア AI，補助線を引く
Sora 文章から動画を生み出すAI
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【特集：量子コンピューターでも解けない暗号】
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宇宙の風ぐるま ウォルフ・ライエ星の謎
★このほかにも魅力的な記事がいっぱいあります。
◇フロントランナー挑む
人型ロボットにAIのワザ 「頼れる機械」を社会に：尾形哲也（早稲田大学）
◇SCOPE：再びの「脳チョコ」発表が示す課題／つわりから妊婦を救えるか／着床を試験管内で観察
◇ADVANCES： 「生きた化石」は進化の頂点？／雪片の落下運動は予測可能／ヒトデは全身が頭！／第二言語を通して見えた色／へその緒は命綱 ほか
◇From Natureダイジェスト：隠れた巨大タンパク質を探せ -
本は遊びたがっている。知はつながりたがっている。
知の巨人、松岡正剛の本の読み方がわかる。読書は交際であり、格闘技である！
第一章 世界読書の快楽
道元『正法眼蔵』
ブレーズ・パスカル『パンセ』
滝沢馬琴『南総里見八犬伝』
オノレ・ド・バルザック『セラフィタ』
エドガア・アラン・ポオ 『ポオ全集』
第二章 書架の森
リュシアン・フェーヴル＆アンリ『書物の出現』
デレク・フラワー『知識の灯台』
フランセス・イエイツ『世界劇場』
メアリー・カラザース『記憶術と書物』
ジョナサン・グリーン『辞書の世界史』
ヴィンフリート・レーシュブルク『ヨーロッパの歴史的図書館』
アルベルト・マングェル『読書の歴史』
小川道明『棚の思想』
第三章 読みかた指南
ウォルター・オング『声の文化と文字の文化』
川島隆太・安達忠夫『脳と音読』
前田勉『江戸の読書会』
上田利男『夜学』
周興嗣『千字文』
前田愛『近代読者の成立』
ゴットフリート・ロスト『司書』
第四章 ビブリオゲーム
ホルヘ・ルイス・ボルヘス『伝奇集』
ウンベルト・エーコ『薔薇の名前』
アンドルー・ラング『書斎』 -
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典型的なデータの可視化を行なう際には一般的な方法を利用すれば良いですが、新しいタイプのデータに対してどういった指標や特徴量に着目して分析を進めるかは、分析者の腕が大きく問われるところです。
本書ではこうした部分までカバーし、対象のメカニズムを「視える」ようにするには「変換」をどう施すべきかに焦点を当てます。これが本書のタイトルにもなっている「可視化学」です。
本書は、データ解釈に紐づいた新しい可視化の解説書です。
分析の幅を広げ、データの解釈に厚みを出す新境地をぜひ体感してください！ -
来たるべき300年後の社会を実行可能な形で構想した画期的試論、ついに文庫化！ この複雑な世界を複雑なまま生きることはいかにして可能か――。これが本書の中心にある問いだ。生命の起源から説き起こし、膜と核の問題が社会制度と地続きであることが、最初に示される。社会の〈なめらかさ〉とは、膜の機能を弱め、諸物が連続的なつながりをなすネットワークへと開いていくことにほかならない。それは、情報技術の支援の下、貨幣・投票・法・軍事というコアシステムの変革によって実現される。近代のメジャーバージョンアップだ。巻末には、原著刊行後に顕在化した問題を俯瞰する新論考を付し、本書の現代性と可能性をあらためて照射する。
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理工系の学生にとって基礎となる内容がしっかり身に付く良問を数多く掲載した確率、統計の演習書
本書は理工系の学生にとって基礎となる内容がしっかり身に付く良問を数多く掲載した確率、統計の演習書です。
高校数学で学んだ内容を起点に、丁寧にわかりやすく解説したうえ、読者が自ら手を動かして確かなスキルが身に付けられるよう、数多くの例題、問題を掲載しています。
第1章 データ取り扱いの心得
第2章 場合の数と確率
第3章 データの特徴量
第4章 データどうしを比べる
第5章 回帰分析
第6章 正規分布
第7章 推定と検定
第8章 t分布
第9章 カイ二乗分布
第10章 指数分布
第11章 二項分布とポアソン分布
第12章 その他の分布や推定手法 -
脳で行われる情報処理の過程が明らかになるにつれ、愛や意欲といった「情」のもつ意味が、科学の言葉で語れるようになってきた。本書は、脳を探る最新技術やモデル実験の成果に基づいて、脳の機能に関する全く新たな理解を提示する。さらに、脳に学ぶ革新的なコンピュータの構想、宗教の意味、科学技術の将来像までを多面的に考察。
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フーリエ級数、フーリエ変換から特殊関数まで、量子力学を中心とする物理学の標準的教科書を読み進める際に必要となる数学の知識を学部1、2年生向けに一冊にまとめました。
※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
・予備知識がなくても理解できるように工夫しました。
・数学的な詳細だけでなく、学んでいる内容の位置づけが理解できるように配慮しました。
・最後までつまずかないように途中の式変形を丁寧に記述して、分かりやすく解説しています。
・解答、解説付きの演習問題がセットになり、独学で読み進めながら、理解度を確認することができます。
・量子力学の教科書と一緒に読むことで、より深く正確に量子現象を理解できるようになります。
・素粒子や電子の波動性と量子化の概念に触れることができます。 -
キミの目に映るカラフルな世界には、気づいていないふしぎがまだまだたくさん!? 最新科学で学ぶ色のサイエンス
本書は理科好きの子どもたちに向けた、サイエンスをテーマにビジュアル素材でまとめたシリーズ「子供の科学サイエンスブックスNEXT」の一冊です。
今回のテーマは、目の前に広がる「色」の世界。
日常にありふれすぎていて「ふしぎ」だとも気づかなかった色は、今もなおたくさんの研究者たちが日夜研究を続けている分野です。そもそも「色」とは何なのでしょう。基本的な科学知識をはじめ、脳のしくみや色覚と進化の過程など、最新研究でわかったことなどを中心に解説します。また、科学知識だけでなく、図画工作で色選びに困ったら役に立つ配色の知識や、実際に目や手を使って楽しめる色の錯視も紹介します。 -
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現代数学の二本柱「集合と位相」が楽しくわかる！
自然数と有理数の「無限の濃度」が同じ!?
実数の無限より大きな無限は存在するのか？
自然数、有理数、代数的無理数、超越数、そして実数へ。
カントール、ヒルベルト、ベルンシュタイン、デデキント……。そうそうたる数学者たちは「数」をどのように考え、そして「無限」をどのようにして数えたのか。
数えられる無限とは？ 実数の無限基数「アレフ」とは？ 数の近傍ε（イプシロン）って？ コンパクトとはなにか？
重要なキーワードと楽しい解説をもとに、「現代数学の景色」を一望しましょう。
＜本書まえがきより抜粋＞
世に数学嫌いの人は多いとか……。
しかし、嫌いというのは数学に関心のある証拠かもしれません。じつは分かるものなら数学を楽しんでみたい。もしかしたら数学の素顔は案外素敵かもしれない。
本書はそんな人のために、現代数学の二つの分野、「集合と位相」を解説した本です。
集合と位相、言葉からしてなんとなく現代数学の柱のようで（事実これは現代数学の大きな柱の2本です）、抽象的でかっこいいという感じもするし、いかにも数学！ という雰囲気もある。
たしかに集合と位相は現代数学の根底を形づくるもっとも重要な概念です。これらは20 世紀になって初めてきちんと確立されたものですが、数千年の歴史を持つすべての数学を展開する場を提供しています。
子供たちが算数の中で初めて出会う、もっとも素朴な「数を数える」という行為の中にさえ、集合の考え方が潜んでいるのです。
本書はそんな集合と位相を、数式をなるべく少なくして（数学の宿命でどうしても最小限の記号は使わなければなりませんが）、その意味するところをイメージとしてつかんでもらうための解説書として書かれました。
現在進行形で数学を学んでいる人にはひと味違った解説として、これから数学を学ぶ人には一種の旅行案内として、すでに数学を学んでしまった人には、自分の学んできたことを振り返り、さらに数学とつき合っていくための手引書として活用していただけることと思います。 -
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めくるめく信号処理の世界へようこそ
ラプラスさんの大発明を使いたおす！
信号処理の世界で必ず使われる便利ツール、「ラプラス変換」と「z変換」をていねいに解説。
豊富な例題とやさしい説明で、入門にも独習にも最適！
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大人のための学びなおし教科書。高校の歴史を学びなおします。
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まだ見ぬ「神」を探して――岡潔×小林秀雄の名著『人間の建設』の現代版がここに誕生！
話者のひとりはカオス理論の確立者であり、複雑系科学の第一人者の数学者、物理学者の津田一郎。もうひとりは、「編集工学」を掲げ、情報を生む世界観を追究してきた博覧強記の松岡正剛。1980年代初頭、新しい生命科学と数学が生まれつつある胎動に胸躍らせていた松岡氏は、津田氏と出会い、科学に物語性を接続するその才に触れ、心打たれたという。
それから数十年。ChatGPTをはじめとするAI技術や情報技術の進展、ゲノム解析を含む分子生物学や脳科学研究の進化により、「生命と情報」をめぐるボキャブラリーは増え、その起源と原理の解明への道筋は遥かに整いつつあるように見える。
これまでいったい科学は何を解き明かしてきたのか。はたして生命原理を解き明かす「神の方程式」はあるのか？ ヒトの意識と自己の行方は――。
湯川秀樹、南部陽一郎らとも科学の最先端をめぐって議論を交わし、人文知と科学の知を架橋してきた松岡氏が、その「言葉」で、科学の諸ジャンルに通じた津田氏に丁々発止の質問を投げかける。切っ先鋭くもユーモア交え、「科学と生命と言語の秘密」に迫りゆく（ときに謎が深まりゆく）スリリングな対話が開幕。
第1章 カオスと複雑系の時代で
第2章 「情報」の起源
第3章 編集という方法
第4章 生命の物語を科学する
第5章 脳と情報
第6章 言語の秘密／科学の謎
第7章 「見えないもの」の数学
第8章 「逸れていくもの」への関心
第9章 意識は数式で書けるのか
第10章 集合知と共生の条件
第11章 神とデーモンと変分原理 -
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読んだ瞬間話したくなる、「統計・確率」の面白い“門前”話！
「数学なんて将来役に立たないし」と、学生の頃テスト前にぼやいていた人は多いはず。
しかし実は、「世の中のほとんどのことは統計と確率で読み解ける」としたらどうでしょう？
統計だから最低限の数学知識がないとわからないんだろうと、「知らず嫌い」でいるのはもったいない！
そこで本書では、文系の人が“知識ゼロ”でも楽しめるように、身の回りにある統計と確率の面白い話を紹介します。
・優秀な人材を採用するには最初の4割を無条件で落とす！？
・コンビニのくじが700円なのはなぜ？
・「チンチロリン・ハイボール」は参加したほうがいい？
・マークシート試験を勘で解いたらどうなる？
・「シャッフル再生」は見せかけのランダムだった
・カンニングしたことを正直に答えさせる方法がある！？
・「直感」は信じたほうがいい？ 変えたほうがいい？
・人気YouTuberになれる確率は？
・「酔っぱらいの千鳥足」は世界の役に立っていた！？
小難しい話はすべて横に置いておいて、統計学に入門する“門前”で統計を「いいとこ取り」してしまいましょう。
きっと本書を読んだ瞬間、誰かに話したくなるはずです！ -
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■フェルミ推定とはなにか？■フェルミ推定とはなにか？
フェルミ推定の名称は、ノーベル物理学賞受賞者である物理学者エンリコ・フェルミに由来しています。本書では、フェルミ推定とは何か、なぜ注目されているのかといった基礎知識について解説しています。
■フェルミ推定を使った問題の解き方
「岡山県の人口は？」、「日本の小学生の人数は？」、「日本にいるペットの猫の数は？」、「日本にある電柱の数は？」といった問いに、フェルミ推定を用いて取り組みます。本書では、どのようなプロセスで答えに近づいていくのか、その思考法を紹介しています。
■ビジネスで使えるフェルミ推定
ビジネスシーンでのフェルミ推定の活用方法について解説しています。具体的には、「日本のコンビニの年間総売上は？」、「日本の卓球人口は？」、「日本国内の自動車の年間販売台数は？」、「タクシードライバー1人あたりの1日の売上は？」などの問題に対して推定を行います。これらの応用を通じて、自分の仕事に役立つ思考法を習得していきます。
■フェルミ推定を行う際のポイント
フェルミ推定を行う際に陥りがちな注意点を解説し、それらを回避することの有益性についても述べています。具体的には、「枝葉の部分から考えることを避ける」「細かいデータの正確性にこだわりすぎない」「大きな問いのまま考え込まない」といった注意点を挙げ、それらを回避することがなぜ重要かを解説しています。
■日頃の生活でのトレーニング
日常生活の中で、自分自身で問題を設定し、計算式を作り、数値を入れてみて、実際の値と比較するというプロセスを取り入れることで、論理的思考力を強化することができます。これにより、様々な場面での課題解決力を向上させることができます。 -
日本の科学研究のルーツは江戸時代に遡る。
長期に及ぶ政治的安定の中、人々は好奇心の趣くままに蒐集や実験、そして探究に没頭した。
その分野は数学、博物学、物理学、生物学（動物の飼育法や植物の品種改良）、花火や時計等の職人技術と、膨大な範囲に及ぶ。
さらに江戸の人々が熱中した「科学」の中には、今日の我々が失いつつある大切なものが隠れている。
本書ではそうした知の蓄積を丁寧に辿り直し、近代科学とは一線を画す「もう一つの科学」の姿を浮かび上がらせる。
『司馬江漢』『江戸の宇宙論』に続く「江戸三部作」、ここに堂々の完結。
【目次】
はじめに
第一章 和算
日本の数学の簡単な歴史／数学の三分類／「算勘碁知恵阿呆の内」／遊歴和算家／「和算」のその後
第二章 博物誌
本草学から博物誌へ／さまざまな「博物誌」学者たち／博物大名／「紅毛博物学」／私の印象に残った人たち／江戸の博物誌の終焉
第三章 園芸
花卉・花木園芸の歴史／園芸文化の広がり／奇品ブーム／江戸の農業・野菜作り
第四章 育種
鼠／金魚／鳥／虫／蚕
第五章 技術
鉄砲・花火／望遠鏡・眼鏡／時計／からくり
おわりに -
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データ分析のための手法は、統計学の考え方に基づいています。だから、本格的なデータ分析に取り組むためには、統計学の知識と考え方を身に着けることが不可欠。にも関わらず、既存の統計学の本は「数学的な記述ばかりの難解な専門書」もしくは「広く浅くの超入門書」ばかりで、「データ分析の前提となる統計学」を本格的に学ぶには厳しい状況だと言わざるを得ません。対して本書は、データ分析には必須な仮説検定から統計モデリング、さらに因果推論、ベイズ統計、機械学習、数理モデルまで幅広いトピックを網羅的に扱っています。
記述については最大限にわかりやすく、数学的な説明をできるだけ減らし、図を多用することで、数学に自信のない読者の方でも読み通せるように工夫しました。統計学に苦手意識・不安のある方、文系の方やこれからデータサイエンスを本格的に始めてみたい方、生物学・医学・心理学などの研究分野でデータ分析が必須の学生の方など、統計学をきちんと学びたい全ての方に向けた一冊です。 -
これまで生命が存在しないと思われていた「海底地下の世界」。
しかし、そこには地上を超える豊かな「生命圏」が広がっていた！
海底下の掘削調査で採取された「地質コア試料」から発見されたさまざまな微生物群。
・微生物たちはいつからそこにいて？
・なにから栄養を摂っているのか？
・なぜ超高温・超高圧（アッチアチのカッチカチ）の世界に耐えられのか？
これらの謎を追っていくと、そこには、これまで考えられていた生命観とは違った「生命システム」が見えてきます！
海底下深部からの地質コア試料から培養された古細菌（アーキア）には、御年・数千万歳を超えるものも!!
120度以上の高温、海底下2000メートルの高圧世界でも生き続ける！
食べるものがない「超貧栄養状態」を微生物たちは、どのようにサバイブしているのか!?
微生物の生命維持の限界はどこにあるのか？
地球科学はもちろん、生命の起源やその存続の謎へと迫っていくサイエンスのおもしろさを、実際に行われた「海底下生命圏科学掘削調査」の歴史とともに臨場感あふれる筆致で紹介していきます。
著者は、大学院生時代に出逢った科学誌「science」に掲載された「海底下地質サンプルからの微生物発見」の論文に衝撃を受け、その後、さまざまな科学掘削調査に参加、さらに海洋研究開発機構（JAMSTEC）が運用する地球深部探査船「ちきゅう」の調査航海を指揮しながら、極限環境に生きる微生物の調査を行っている研究者です。
海底地下の世界から「生命とは何か」という根源的な問いをもとに、「地球-生命システム」という大きな展望へと広がっていく、サイエンスのフロティアを紹介します！ -
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現代の理工系に必携。学生から職業的プログラマーまで、必須の教養「線形代数」を身につけよう！ 数学的基礎がしっかり理解でき、課題をPythonで解く力が得られる。サンプルコードによる演習も豊富な、一挙両得の入門書！
【目次】
第1章 行列と連立方程式1
第2章 行列と連立方程式2
第3章 逆行列
第4章 行列式・ブロック行列
第5章 行列式の余因子展開・クラメルの公式
第6章 対称群による行列式表示・終結式
第7章 幾何学的意味
第8章 ベクトルの一次独立性・直交基底
第9章 行列と線形写像
第10章 固有値と固有ベクトル
第11章 行列の標準化
第12章 特異値分解・低ランク近似 -
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18世紀に生まれたベイズ統計学は、あらゆるものを数値化できる実用性が見直され、近年注目を浴びている。統計学は数学が苦手では理解できないものとされ、実際に計算する際は確かにそうであるが、基本のしくみを知るだけでも有益で人を選ばない。本書では理論や計算を最大限イラスト化し、日常生活に即した親しみやすい実例を挙げ、やさしく解説する。話題の先端科学に触れたいという知的好奇心に応えるイラスト図解シリーズ第１弾。 -
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2012年4月からの新学習指導要領対応商品。
生物基礎の本当に大事なところを中心にとり上げた問題集です。
本書はすべての教科書に共通の大事な部分を自分ひとりで学習できるようにまとめたものです。
本書の「解いてみよう」までやればセンター試験にも対応できます。
※本書は、2022年4月からの新指導要領には対応していません。あらかじめご了承ください。 -
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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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高校までの数学と大学数学のギャップは大きい。ε‐δ論法や1次独立・1次従属など、新しい言葉や定義が立て続けに出てきて、抽象的な概念の理解を要求される。大学数学は他の学問と比べて、最初の一歩をよく理解することが極めて重要である。そこさえクリアすれば、じつに楽しい学びの世界が広がっている。本書は、冒頭で述べたようなギャップを埋めることを主な目的として、さらに、大学数学の導入部分の簡単なガイドを兼ねることも目標とする、まさに入門の教科書である。上下2巻を読まれた暁には、大学数学全般の入門部分を一通りつかめるように構成してある。
上巻
【もくじ】
1章 集合･写像と同値類
1･1 「1対1の対応」と整数誕生
1･2 集合と論理
1･3 写像
1･4 集合の濃度とカントールの対角線論法
1･5 同値関係と同値類
2章 離散数学の入り口
2･1 「数えること」に3種類：帰納的，2通り，対称性
2･2 知り合いの関係から理解するグラフ理論
2･3 整数条件が強力なデザイン論
2･4 ISBN記号による誤り検出と符号理論
3章 極限の概念
3･1 「すべて」と「ある」の用法と開区間･閉区間
3･2 実数の連続性
3･3 数列の極限
3･4 関数の極限とε-δ論法
3･5 関数の連続性
4章 微分学入門
4･1 微分に関する基礎的定理
4･2 テイラーの定理
4･3 不定形の極限値
5章 積分学入門
5･1 積分の導入
5･2 有理関数の積分
5･3 広義積分
補章 アルキメデスの取り尽くし法による円の面積公式の証明
（下巻のもくじ）
6章 群･環･体の入り口
6･1 偶置換･奇置換の一意性と演算
6･2 群とはどのようなものか
6･3 環と体はどのようなものか
7章 線形空間と行列
7･1 線形空間と次元
7･2 線形写像から導入する行列
8章 行列と行列式
8･1 行列
8･2 連立1次方程式
8･3 行列式
9章 固有値と実対称行列の対角化
9･1 固有値
9･2 実計量線形空間と実対称行列の対角化
10章 統計の基礎にある数学上の勘所
10･1 異色な分布であるポアソン分布
10･2 多変量解析と距離の概念・分散共分散行列
10･3 正規分布の面積が1であることの証明
補章 代数学の基本定理の証明 -
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薬学に関わる濃度計算や単位換算の問題を解いて、計算力を身につけることができる一冊。最初に例題を解きながら考え方を学んだあと、類題を解いて慣れることができる形式です。コンパクトな分量ながら計算力が着実にアップします。
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名作ビジュアルブックが新シリーズ「サイエンスブックスNEXT」として復活!!
今知りたい科学の話題から子供に人気のテーマまで、多数のラインナップを揃えた名作ビジュアルブックシリーズが、生まれ変わりました!!
動画コンテンツも収録し、科学の世界を豊富な写真やイラストで紹介しています。
生き物、自然、宇宙、テクノロジーなど、続々ラインナップ予定！
シリーズ第６弾のテーマは「錯視」。
見ているだけで不思議な感覚になる“錯視”を使ったクイズがいっぱい！
理由を知って、自分でつくって、錯視を思う存分楽しもう！
実際にはまっすぐの線が斜めに見えたり、同じ色のはずがまったく別の色に見えたり……。
みなさんは“錯視”を体験したことがありますか？
ものを実際とは異なるように知覚する“錯視”は、本当のことがわかっても修正ができない脳がつくり出した不思議でおもしろい現象です。
そんな錯視の図形や画像約25点をクイズ形式で収録。
答え合わせ部分では「なぜそう見えるのか」をやさしく図解。
大きな絵や写真を見ながら友達や家族とトライすれば、盛り上がること請け合いです。
また、絵や写真だけでなく、立体物の錯視作品も紹介。
QRコードがついている作品は動画コンテンツと連動していて、作品の見え方やしくみについて、著者の丁寧な解説とともに知ることができます。
※本電子書籍の型紙は、巻末に掲載しているウェブサイトから、PDFデータをダウンロードすることができます。 -
汎力学的世界観の形成
私たちが自明としている力学的世界観の成立には、古典力学と古典重力論にもとづく天体力学、とりわけ“重力”概念の確立が大きな影響を与えている。本書は、“重力”理論完成までの思想的格闘の足跡を原典に則して丹念に辿りつつ、誤りや迷いといった紆余曲折までも含めて詳らかにする。先人の思考の核心に「同時代的」に肉薄する壮大でドラマチックな力学史。上巻は、ケプラーにはじまり、ガリレイ、デカルトをへてニュートンにいたる力学方程式確立の歴史、オイラーの重力理論までを収録。 -
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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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【道具として使いこなす！】
膨大な観測データから普遍的な法則を抽出する手法とは？ 高校数学レベルから始まり、Python入門、TensorFlowによる実装、最新の論文まで踏み込む入門書。
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【目次】
第1章 データとサイエンス
1.1 物理学とデータサイエンス／1.2 最小2乗法とオーバーフィット／1.3 テイラー展開と振り子の等時性／コラム：武谷の三段階論
第2章 行列と線形変換
2.1 ベクトル、行列と線形変換／2.2 変換としての行列／2.3 行列に関する色々／コラム：計算量のオーダー
第3章 確率論と機械学習
3.1 確率の基礎事項／3.2 教師あり学習と教師なし学習、強化学習／3.3 確率変数と経験的確率、大数の法則／3.4 大数の弱法則の証明／3.5 カルバックライブラーダイバージェンス／3.6 尤度と赤池情報量基準、汎化／3.7 ロジスティック回帰
第4章 ニューラルネットワーク
4.1 ニューラルネットワークの概論／4.2 万能近似定理／コラム：新しい道具と新理論
第5章 トレーニングとデータ
5.1 ニューラルネットワークの入出力と学習／5.2 誤差関数と汎化、過学習／5.3 誤差関数の最適化・学習／コラム：次元の呪い
第6章 Python入門
6.1 Pythonによるプログラミング入門／6.2 Pythonと他言語の比較／6.3 NumPyとMatplotlib／6.4 Pythonでのクラス
第7章 TensorFlowによる実装
7.1 TensorFlow/Kerasとは／7.2 データやライブラリのロード／7.3 データの分割とニューラルネットワークの設計／7.4 学習／7.5 結果の評価／コラム：量子化という用語
第8章 最適化、正則化、深層化
8.1 最適化法の改良／8.2 過学習を防ぐ／8.3 多層化にむけて
第9章 畳み込みニューラルネットワーク
9.1 フィルター／9.2 畳み込みニューラルネット／コラム：知能と飛行機
第10章 イジング模型の統計力学
10.1 イジング模型／10.2 イジング模型のモンテカルロ法／10.3 熱浴法のPythonコードとデータの準備／コラム：統計力学と場の量子論
第11章 Nature Physicsの論文を再現しよう
11.1 論文について／11.2 データの前処理／11.3 実験 -
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◆「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」に完全準拠した公式テキスト！！◆
【安宅和人氏（慶應義塾大学教授・ヤフーCSO）推薦！！】
「どこからデータサイエンスを？」と悩む人は、まずこの一冊を手に取るべし。
・大学生はもちろんビジネスパーソンも、いますぐ知っておくべき教養がここにある。
・「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」のうち「導入」「基礎」「心得」に完全準拠。
・文理を問わず、すべての大学生に、数理・データサイエンス・ＡＩを習得させることを目的として編纂された。
・カラーで見やすく、練習問題も充実。
【主な内容】
第1章 ［導入］ 社会におけるデータ・AI利活用
1.1 社会で起きている変化 （樋口知之）
1.2 社会で活用されているデータ （樋口知之）
1.3 データ・AIの活用領域 （孝忠大輔）
1.4 データ・AI利活用のための技術 （内田誠一）
1.5 データ・AI利活用の現場 （丸山 宏）
1.6 データ・AI利活用の最新動向 （内田誠一）
第2章 ［基礎］ データリテラシー
2.1 データを読む （川崎能典）
2.2 データを説明する （椎名 洋）
2.3 データを扱う （川崎能典）
第3章 ［心得］ データ・AI利活用における留意事項
3.1 データ・AIを扱う上での留意事項 （中川裕志）
3.2 データを守る上での留意事項 （佐久間淳） -
早稲田大学や改新党を創立した大隈重信が、停滞する日本の政界と教育界を一喝する。
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数学や物理で出てくるさまざまな記号。ふだん使い慣れた＋や－の持つ意味や、「－（－１）はなぜ１か」といった当然のことも、詳しく知るとより数学的な感覚を理解できます。また、中学や高校で習った忘れかけている記号の学び直しや、認識を新たにすることで、科学本の読書に役立つことも。大学で習得する偏微分の記号などまで含め、記号を通して幅広く数学を学べて知識を深められる1冊です。
小学校から使っている記号、中学、高校で勉強した記号、大学の数学レベル、と読み進めていくうちに、今まで難解に感じていた分野に関してもスッと頭に入ってくる作りになっています。
また、読むだけでためになる、ちょっとした雑談の種になるようなこともあり、初心者でも10代からでも楽しく読めます。
ハイレベルの数学につまずいていた人の学び直しから初心者のチャレンジまでにも役立ち、記号から数学の本質に迫ります。
理系学生の事典的存在として重宝された『なっとくする数学記号』（2001年刊）をまとめ直して刊行します。 -
想像を超える深遠さ
サンスクリット文化圏の数学は、多様性と創造性に溢れ、数学史においても大きな足跡を残してきた。「ゼロの発明」はとりわけ有名であるが、それにとどまらない。本書は、ヴェーダ祭式の祭場設営に由来する最古層の幾何学に始まり、ジャイナ教徒の数学と哲学・世界観との関係、数学と天文学、７世紀以降のアルゴリズム数学と代数の確立など、各時代に開花した数学を概観し、その発展の過程を探る。終章では、三角関数、ホロスコープ占星術、筆算法、和算などのトピックを通して、インドと他文化圏との数学の伝播を考える。 -
「どうすれば科学者になれるのか？」研究生活、論文、ノーベル賞、科学の面白さ……日本の科学研究を牽引した著者が実例を交えて案内する。科学を見る目がガラッと変わる、全ての人に必読の書！
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この宇宙が誕生した瞬間、すべての物理法則は、生命にとって都合のいい世界になるよう、誰かが意図したかのように完璧に調整されました。
宇宙は物理法則に支配されていますが、その法則は定数、あるいはパラメータと呼ばれる数値によって表されます。
例えば真空中の光速度c (299、792、458m/s［秒速約30万km］）などです。
これらの数値は、実験や観測でしかわからず、理論的に定めることもできない、理由なき値といえるものです。
しかし、これらの値がどれかひとつでも少し変わっただけで、この世界を大きく変えてしまい、生命が誕生することはありません。
同じように、生命誕生には都合がいいが、なぜこの値になったのか説明ができない物理定数や宇宙を規定する値がこの世界にはたくさん存在します。
この問題は、物理学者の間で「宇宙の微調整問題」として知られています。
本書は、そんな不思議なパラメータたちに焦点を当て、その法則の役割や、もしその値が大きかったり小さかったりした場合に、世界はどのように変化してしまうのかを豊富なイラストとともに紹介します。
物理定数や宇宙を規定する値は、一見とっつきにくいものばかりですが、それらの性質がわかるとより身近に感じられようになります。 -
『Excelで学ぶ統計解析入門』のExcel 2013/2010対応版登場!!
Excel関数を使った例題をとおして学ぶことで統計の基礎知識が身に付くロングセラー『Excelで学ぶ統計解析入門 第2版』のExcel2013/l2010対応版です。本書は例題を設け、この例題に対して、分析の仕方と、Excelを使っての解法の仕方の両面を取り上げ解説しています。Excelの機能だけでできるものもありますが、Excelで面倒なものは、著者が開発したExcelアドインで対応できます。ExcelアドインはWebからダウンロードできます。 -
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本書では、文系の社会人を中心に、数学を教える活動に携わる著者が、線形代数とは何か、なぜ学ぶのかというところから、その概念を可能なかぎり言葉で説明していきます。言葉だけではなく、数式、図表でもきちんと表現し、諸概念の図像的イメージをわかりやすく解説します。社会科学、工学での応用も見据えながら、計算法とその意味を十分に理解していただける一冊です。 -
勝手気ままに数学を楽しむ
「マップとは言っても、国土地理院のような権威はない。ところどころの案内、それも案内人の勝手で連れて行かれる程度の、気ままな地図だ。そこで勝手に遊んで、そして自分の地図を、これまた勝手に作る、それでよいと思う。」（「あとがき」より）。３次曲線、群論、関数、位相解析、集合等を難易もさまざま、趣向もさまざまで遊び尽くすー刀斎流数学ワールド。30歳で執筆した幻の論考「微積分の七不思議」や壮大な数学の歴史をすっきり簡潔に素描した「数学の大いなる流れ」他全５編を増補した新版。 -
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。 -
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
2020年の国立・公立・私立大学入試問題の中から、「私立大編」「国公立大編」に収録できなかった大学・学部の問題を追加掲載したものです。
受験生の志望校の決定とその入試対策用の問題集として、また入試資料として、幅広く利用できます。私立・国公立大学編と同様、解説・解答を詳細に掲載しています。 -
基礎をしっかりと理解し、Ｐｙｔｈｏｎですぐに実践！ 社会で求められるデータサイエンスの応用３分野を、各分野の専門家が平易な文章と多彩な図で説く。
・初歩の動機づけから基本原理、さらには社会実装までを見すえる
・学んだことが、すぐに試せる。豊富なPythonコードを収録
・練習問題を多数掲載し、講義テキストに最適。初学者の自学自習にも役立つ
【主な内容】
第I部 テキスト分析（西川仁）
第1章 テキスト分析概論
第2章 言語資源と言語モデル
第3章 基礎技術
第4章 応用技術
第II部 画像分析（佐藤智和）
第1章 画像解析の概要
第2章 画像のデータ表現
第3章 二次元画像解析
第4章 三次元画像解析
第5章 三次元構造の推定アルゴリズム
第III部 音声データ分析（市川治）
第1章 音声認識の全体像
第2章 音声データの特徴量
第3章 音響モデル
第4章 言語モデル
第5章 デコーダ
第6章 音声認識技術の発展
【「巻頭言」より抜粋】
文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6大学（北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学）を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。
本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。
データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。
――編集委員長 竹村彰通（滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授） -
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■我々の身近にある機械製品
自動車や飛行機、テレビ、スマートフォン、洗濯機など、私たちの身のまわりには、実に多くの「機械」があります。また、衣類を作る生地も、食物の加工品も、住居の建材も、何らかの「機械」によって作られています。
■機械工学とは?
このように、現在の私たちの生活は「機械」無くしては成り立たないといっても過言ではありません。機械工学は、自動車、家電、宇宙工学、ロボット、医療関係など、さまざまな産業分野の基礎的な学問になります。つまり、科学技術の根本的な学問なのです。
■キホンが学べる入門書
本書は、その「機械」を作り出すうえでは欠かせない機械工学の基礎知識を、豊富なイラストとやさしい文章でわかりやすく解説します。初めて学ぶ人には最適で、“モノづくり”のキホンが学べる入門書になります。 -
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離散数学の最も大切なポイントは「数える」ことにある！
組合せの数、グラフ理論、デザイン論、無限集合の濃度……離散数学の考え方をしっかりと理解するための一冊。
離散数学は、物事を「数える」ことから始まり、現代の暗号理論、プログラム理論をはじめ、さまざま分野で注目されている数学である。
整数の概念の誕生、あみだくじ、正多面体の回転、麻雀大会の組合せなど、豊富な例と問題を通して、離散数学の基礎的な概念をわかりやすく解説する。
【本書のもくじ】
第１章 整数の誕生
１．１ トークン
１．２ １対１の対応の発想
第２章 素朴に数えること
２．１ 樹形図の発想
２．２ 数えることのいろいろな問題
第３章 帰納的に考える発想
３．１ 組合せに関する基本的な公式
３．２ 包含・排除の公式と全射の個数
３．３ グラフ理論の木の個数
３．４ ハノイの塔と13個のオモリ問題
３．５ 偶置換・奇置換の一意性の証明その１
第４章 ２通りに数える発想
４．１ グラフ理論の基礎的定理と多面体
４．２ デザイン論の基礎
４．３ 16人の麻雀大会とカークマンの女子学生問題
４．４ 偶置換・奇置換の一意性の証明その２
第５章 対称性を用いる発想
５．１ ダイオキシンの異性体と正多面体
５．２ グラフの自己同型写像
５．３ 偶置換・奇置換の一意性の証明その３
５．４ デザインの自己同型群と関連するガロア群
第６章 無限集合の濃度
６．１ 集合同士の対等
６．２ いろいろな集合の濃度
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データサイエンスの門をたたく前に必要となる数学を、一冊にまとめたテキスト。微分積分・線形代数・確率論の中から、入門者が学んでおきたい基礎を厳選、平明簡潔に整理した。まずはこの本で、しっかり基礎固め！【データサイエンス入門シリーズ】第1期として、以下の3点を刊行!・『データサイエンスのための数学』椎名 洋・姫野哲人・保科架風（著）清水昌平（編）・『データサイエンスの基礎』浜田悦生（著）狩野 裕（編）・『最適化手法入門』寒野善博（著）駒木文保（編）【「巻頭言」より抜粋】データサイエンス分野の遅れを取り戻すべく、日本でも文系・理系を問わず多くの学生がデータサイエンスを学ぶことが望まれます。文部科学省も「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学（北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学）を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。――編集委員長 竹村彰通（滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授） 【推薦の言葉】データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)
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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。 -
【ご注意】※お使いの端末によっては、一部読みづらい場合がございます。お手持ちの端末で立ち読みファイルをご確認いただくことをお勧めします。
マンガで難解な統計学がやさしく理解できる。
統計学というと、小難しいと最初から「食わず嫌い」で敬遠している方が多いと思います。特に文系学部を卒業した人ならなおさらでしょう。しかし、AIやビッグデータ時代の到来と共に、無視することは出来ない存在になっています。
本書は、ビジネスの世界でも応用できるように、統計学の基礎である平均、中央値、標準偏差、偏差値の出し方をはじめ、、分布の王様である正規分布、カイ二乗検定から、分析に必要な手法までを、マンガを駆使してやさしく解説。数学嫌いでも統計学の基本がわかりやすく理解できます。さらに、マンガだけでは説明しきれない部分は文章と図版を多用して、より理解が深まります。
さらに、巻末の付録ではエクセルの統計機能を使って、複雑な計算も一発でできる技も多数紹介。必ずや、苦手意識が遠のくはずです。
・キャンペーンの内容や期間は予告なく変更する場合があります。
・コインUP表示がある場合、ご購入時に付与されるキャンペーン分のコインは期間限定コインです。詳しくはこちら
・決済時に商品の合計税抜金額に対して課税するため、作品詳細ページの表示価格と差が生じる場合がございます。