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累計100万部突破！著者による教養書大全。
ベストセラー『世界のエリートが学んでいる ＭＢＡ必読書５０冊を１冊にまとめてみた』シリーズ、本書のテーマは教養＝リベラルアーツ。

「ウクライナ戦争の原因とは何か？」「欧米人との交渉がうまくいかないのはなぜか？」「意見が割れているチームをどうまとめればよいか？」
問題の本質を構造的に捉えるために必要なのが、教養だ。私たちが日々遭遇する多くの問題は、知識や経験だけで考えても答えは出てこない。教養を身につければこれが変わる。教養とは、過去の賢人たちが蓄積してきた膨大な知識の宝庫だ。だから教養を身につければ、見えなかった問題と対応策が見えてくる。逆に自分の経験と知識だけで考えるのは、完全武装した強大な敵と丸腰で戦うようなものだ。
では教養は、どうすれば身につくか。それは教養の名著を読むことだ。名著は過去に活躍した賢人たちの知識の結晶だ。それらは「知的に面白く、かつ生きる上で役に立つ」からこそ、時代を超えて読み継がれてきたのである。（著者「はじめに」より）

リベラルアーツの全ジャンル（哲学、倫理学、心理学、宗教学、アート、歴史学、社会文化、思想、経済学、政治学、社会学、自然科学、応用化学）を網羅。
だが研究者向けの専門書、ではなく、誰もが明日の仕事や人生に生かせるように解説するのが本書オリジナルポイント。

紹介する本も100冊と超大ボリューム。プラトン『ソクラテスの弁明』からマックス・ウェーバー『プロ倫』、世阿弥『風姿花伝』、ダーウィン『種の起源』、アインシュタイン『相対性理論』といった古典から、『ビーイングデジタル』など最新書まで網羅

社会やビジネスの前提が根底から変わる「VUCAの時代」に絶対必要な教養がこの1冊で手に入る

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※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

実践的な意思決定力を身につける！
Pythonと因果推論でデータ分析の壁を乗り越える!
　本書では因果推論の活用を通じて、効果検証や相関と因果関係の違いといった、データ分析の現場でよくある問題を解決する方法を紹介します。
　さらに、因果推論の基礎から、機械学習や時系列解析との組み合わせ、さらに因果探索まで学習することにより、因果推論を軸として幅広い問題に対応可能になります。これにより、データ活用の価値を高められます。
　本書では、具体的な事例や豊富な図を用いて、因果推論の基本的な概念や手法を分かりやすく解説します。また、Pythonコードを用いた実装を通じて、因果推論を実務に応用するスキルを身につけることができます。

本書の特徴
・実践的な学習と活用
　因果推論の基礎だけでなく、ビジネスケースでの活用方法まで、分析手法や企業での活用例の解説をし、Pythonコードを用いた実装を通じてデータ分析のスキルを深めます。
・直感的な理解のための全体像の把握と図解
　因果推論、機械学習、時系列解析を図で構造的に解説します。
・意思決定のためのガイドライン
　最適な分析を行い、より良い意思決定に導くための具体的なガイドラインを提供し、データドリブンな意思決定を支援します。

はじめに
第1章　因果の探求から社会実装
第2章　因果推論の基礎
第3章　基本的な因果推論手法
第4章　因果推論高度化のための機械学習
第5章　因果推論と機械学習の融合
第6章　感度分析
第7章　因果推論のための時系列解析
第8章　因果構造をデータから推定する因果探索

本試験形式の模擬問題で本番への不安を解消！
試験の攻略法がわかる総仕上げ問題集

本試験方式の模擬問題を解きながら、知識の確認を行いつつ、
試験の攻略法を身に付けていく問題集です。

日商簿記3級合格を目指す留学生や、職業訓練校生を指導し、
多くの初学者を合格に導いてきたベテラン講師である著者が、
問題を時間内に効率よく解き、確実に合格するためのテクニックを伝授します。

ネット試験（CBT試験）で役に立つ、
「メモ用紙」の使い方を解説していることも特長です。

好評の姉妹書『1週間で日商簿記3級に合格できるテキスト＆問題集』
と同様、丁寧で的確な解説を、本書の問題解説でも実践。
セットで学習すれば、合格力を高められます。

さらに読者限定特典として、
試験攻略法がわかる「動画解説」、紙面での3回分の模擬試験に加え、追加1回分の「模擬試験PDF」、
スマホで使える「Webアプリ問題集」などを提供します。
（新刊購入者限定特典の利用は、インプレスの無料読者会員システムへの登録が必要になります。
提供予定期間は、発売から1年間となります。）

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本書は、さまざまある電気関連資格に合格するための数学（ベクトル、三角関数、複素数、微分積分、微分方程式、ラプラス変換、フーリエ変換など）をていねいに解説しています！ 中学の数学のおさらいである分数の計算から解説をはじめ、図やグラフ、模式図を多用し、理解しやすく展開します。

パースの知られざる宇宙生成の哲学．機械論的世界観を超え，現代の宇宙論に接近するその宇宙の描像を，論理学的・数学的探究と詩的・宗教的想像力の両面から立体的に再構成する．進化論的で多宇宙論的なヴィジョンに結晶した最も美しい算術のシステムへの憧れ──「早すぎた」知性の夢を追う．

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統計検定2級の2011年～2013年の問題と解説を収録。
日本統計学会認定、唯一の問題集です。

【目次】
PART１　統計検定　受験ガイド
PART２　２級　2013年11月　問題／解説
PART３　２級　2012年11月　問題／解説
PART４　２級　2011年11月　問題／解説

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統計検定2級の2014年～2016年の問題と解説を収録。
日本統計学会認定、唯一の問題集です。

【目次】
PART１　統計検定　受験ガイド
PART２　２級　2016年11月　問題／解説
PART３　２級　2016年６月　問題／解説
PART４　２級　2015年11月　問題／解説
PART５　２級　2015年６月　問題／解説
PART６　２級　2014年11月　問題／解説
PART７　２級　2014年６月　問題／解説

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そのモデル、本質を理解して使っていますか？
本当にデータの全てを活用しきれていますか？
回帰分析、ResNet、方策勾配法、因子分析・主成分分析、階層ベイズモデリング、正準相関分析、カーネル回帰分析・・・実戦で頻出するデータ形式への対応に必須の分析モデル群を完全網羅！
【強化学習はいつ使うべきなのか？】
【なぜ、勾配決定木や畳み込みは強いのか？】
【結局、ベイスの定理は何に使えるのか？】
すべての疑問が間違いなく解消されます！

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ロングセラー『1冊でしっかりわかる本シリーズ』に、待望の『高校の数学II・B版(新課程対応)』が登場!
高校の数学II・Bを短時間で予習・復習!
基礎から学び直したい社会人にも大人気です。

●2022年度以降に高校に入学した生徒さんへ
最少の時間で最大限に理解できるように、『数学II・B』の大切なことを1冊に凝縮しました。順番に読むだけでスッキリ理解できるつくりになっています。また、ミスを減らす方法や、学校では教えてもらえない解きかたのコツを満載。知っているだけでまわりの人と差がつきます。
新課程で新しく加わった「仮説検定」についてもしっかり解説しています。

●旧課程対応の大学受験予定の生徒で、ベクトル以外の数学II・Bを学びたい方へ
本書は新課程対応のため、ベクトルは収録していませんが、新旧共通の内容である『式と証明』『複素数と方程式』『図形と方程式』『三角関数』『指数関数と対数関数』『微分』『積分』『数列』『確率分布と統計的な推測』について、しっかりカバーしています。
そのため、旧課程対応の大学受験予定の生徒にとっても、十分役に立つ内容です。

●学び直しや頭の体操をしたい大人の方へ
つまずきやすいポイントや、覚えづらい公式を理解できるよう、ていねいに解説しました。新課程で内容が充実した『確率分布と統計的な推測』も、用語の意味からしっかり理解できます。

本書の7つの強み
その1 各項目に「コレで完璧! ポイント」を掲載!
その2 「ココが大切!」に各項目の要点をギュッとひとまとめ!
その3 高校の数学II・Bの全内容が短時間で「しっかり」わかる!
その4 「学ぶ順序」と「ていねいな解説」へのこだわり!
その5 用語の理解を深めるために、巻末に「意味つき索引」も!
その6 範囲とレベルは高校の教科書と同じ! 新学習指導要領にも対応!
その7 高校生から大人まで一生使える1冊!

冷静に合理的な意思決定を下す、誰かのスキルを正確に測定する、人の影響力を査定する、市場での優位をつねに握りつづける、YouTubeに次に表示される動画を決める……この世界は、10の方程式に従って動いている。そのしくみを理解し、活用できる人々の集団「TEN」だけが、世界を手中に収めることができるのだ。人気数学者が、普遍的で実用的な数式の基本とその応用法について、ユーモラスにかつわかりやすく解説。

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深層学習をベースとした自然言語処理の基礎が体系的に身につく！
本書は、深層学習に基づく自然言語処理の基礎となる知識や考え方を、丁寧に展開し解説するものです。自然言語処理技術の概観から始め、機械学習の基本的枠組み、言語モデル・系列変換モデルとして非常に有用なTransformerとそれを活用した事前学習モデルの詳解、さらに自然言語処理の基本的なタスクである系列ラベリング、構文解析、意味解析と、自然言語処理を学ぶうえで必須の基礎知識や背景となる仕組みを幅広くカバーし、体系的に身につけることができる構成としました。
大学の学部上級から大学院の学生、さらには自然言語処理を学び始めた若手技術者にお薦めの教科書です。

第1章　自然言語処理の概要
　1.1　自然言語処理の応用
　1.2　コーパスと自然言語処理
　1.3　自然言語処理の難しさ
　演習問題

第2章　自然言語処理のための機械学習の基礎
　2.1　機械学習とは
　2.2　教師あり学習
　2.3　特徴量表現
　2.4　パーセプトロン
　2.5　ロジスティック回帰
　2.6　ソフトマックス回帰モデル
　2.7　機械学習モデルの評価
　2.8　正則化
　2.9　ニューラルネットワーク
　2.10　計算グラフと自動微分
　2.11　ニューラルネットワークに関するその他の話題
　演習問題

第3章　単語ベクトル表現
　3.1　記号からベクトルへ
　3.2　素性関数による単語のベクトル表現
　3.3　分布仮説と単語文脈行列
　3.4　特異値分解による次元削減
　3.5　Word2Vec：ニューラルネットワークによる学習
　3.6　単語ベクトルの応用
　3.7　FastText：単語よりも小さな単位の利用
　3.8　単語ベクトル表現の課題と限界
　演習問題

第4章　系列に対するニューラルネットワーク
　4.1　単語ベクトルの合成
　4.2　再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
　4.3　勾配消失問題と勾配爆発問題
　4.4　長期短期記憶（LSTM）
　4.5　ゲート付き再帰ユニット（GRU）
　4.6　畳込みニューラルネットワーク（CNN）
　演習問題

第5章　言語モデル・系列変換モデル
　5.1　言語モデル・系列変換モデルの導入
　5.2　言語モデルの定式化
　5.3　言語モデルの利用例
　5.4　言語モデルの具体例1：nグラム言語モデル
　5.5　言語モデルの具体例2：ニューラル言語モデル
　5.6　系列変換モデル
　5.7　言語モデルの評価：パープレキシティ
　5.8　未知語問題への対応
　演習問題

第6章　Transformer
　6.1　Transformerの歴史的背景
　6.2　自己注意機構（セルフアテンション）
　6.3　Transformerの構成要素
　6.4　学習時の工夫
　演習問題

第7章　事前学習済みモデルと転移学習
　7.1　事前学習済みモデルの背景
　7.2　デコーダの事前学習：GPT
　7.4　エンコーダ・デコーダの事前学習：BART
　7.5　事前学習済みモデルと知識蒸留
　7.6　事前学習済みモデル利用上の注意点
　演習問題

第8章　系列ラベリング
　8.1　系列ラベリングとは
　8.2　系列ラベリングの定式化
　8.3　点予測による系列ラベリング
　8.4　線形連鎖に基づく条件付き確率場
　演習問題

第9章　構文解析
　9.1　構文解析とは
　9.2　句構造解析
　9.3　依存構造解析
　9.4　さまざまな構文解析手法
　演習問題

第10章　意味解析
　10.1　意味解析とは
　10.2　テキスト間含意関係認識
　10.3　ニューラルネットワークによる意味解析
　10.4　述語項構造解析
　10.5　論理表現
　10.6　セマンティックパージング
　10.7　意味解析のその他の話題
　演習問題

第11章　応用タスク・まとめ
　11.1　機械翻訳
　11.2　質問応答
　11.3　対話
　11.4　自然言語処理の過去・現在

演習問題略解
参考文献

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高校の数学I・Aの全範囲を、この1冊で総復習!
35万部突破の『小学校6年間の算数が1冊でしっかりわかる本』、25万部突破の『中学校3年間の数学が1冊でしっかりわかる本』に続く、高校の数学Ⅰ・A版です。
改訂版は、2022年度からの新学習指導要領に合わせてリニューアル。新要領では「データの分析(数学I)」の単元に「外れ値」という新たな用語が加わりました。さらに旧要領では数学Bの範囲だった「期待値」が、数学Aの範囲になりました。本書では、これらの新たな範囲もしっかり解説しています。
なお、旧学習指導要領にも対応しているので、どちらの指導要領で勉強している人でも使えます。

●定期試験や大学受験のための基礎を固めて、成績を上げたい高校生へ。
ミスを減らす方法や、学校では教えてもらえない解き方のコツが満載。知っているだけでまわりの人と差がつきます。

●医療看護系入試、高卒認定試験などの対策で、短期間で数学I・Aを理解したい方へ。
最少の時間で最大限に理解できるように、高校の数学I・Aの大切なことだけを凝縮しました。数Iと数A、両方の範囲を1冊で網羅できるのも特徴です。

●学び直しや頭の体操をしたい大人の方へ。
読む人が理解しやすいように、とにかくていねいに解説しているので、学び直しをしたい大人の方にも最適。数学特有の用語も、巻末の「意味つき索引」ですぐに調べられるので安心です。

本書の7つの強み
その1 各項目に「コレで完璧! ポイント」を掲載!
その2 「ここが大切!」に各項目の要点をギュッとひとまとめ!
その3 高校の数学I・Aの内容が短時間で「しっかり」わかる!
その4 「学ぶ順序」と「ていねいな解説」へのこだわり!
その5 用語の理解を深めるために、巻末に「意味つき索引」も!
その6 範囲とレベルは高校の教科書と同じ! 新学習指導要領にも対応!
その7 高校1年生から大人まで一生使える1冊!

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多様体は、現代数学の中心的な概念のひとつである。本書は初めて多様体を学ぶ人のためになるべくわかりやすく記述するという立場を貫き、扱う題材も基礎的なものに絞ってていねいに解説した。応用をめざす人にとってもさらに高度な理論をめざす人にとっても好適。

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新指導要領に対応した増補改訂版です。データに関する章を新設し、既存のすべての章に新項目を加え、大幅にパワーアップしました。中学校で習う数学は、「数学の基礎の基礎」です。文字式、方程式、平方根などの計算についても、「なぜこの方法で計算できるのか？」「どうしてこの公式が成り立つのか？」というような根本的な原理を理解することが大切です。すっきりと読みやすい文章、「なぜ？」「どうして？」と疑問が浮かんではその都度きちんと解説していく展開は、誰もが安心して読み進めることができます。数学の歴史にも随所で触れられており、数学がどのような人によってどのように発展してきたのかを知ることができます。
「なんとなく」の理解から「人に教えられる」ほどの本当の意味での理解へ。中学生が読んでも大人が読んでも役に立つ、実用と深みを兼ね備えた渾身の一冊です。

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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微分方程式、ラプラス変換、フーリエ解析の演習書
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微分方程式、ラプラス変換、フーリエ解析の演習書です。
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　理工系の数学の基礎
第2章　常微分方程式
第3章　ラプラス変換
第4章　フーリエ解析
第5章　偏微分方程式

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新学習指導要領に完全対応した増補改訂版です。ベストセラーとなった旧版に、新たに加わった単元を新しい章として追加しました。さらに既存の単元についても内容をより深めるために、全ての章に加筆してパワーアップしています。「算数くらいならわかる」「とりあえず問題は解ける」と思っている大人の方は多いと思います。しかし、それを、例えば子供に教えることはできるでしょうか。本書では、子供に算数を教えるプロの著者が、「わかっている」と思っている人が実は意外ときちんと理解していない部分を埋めるような、懇切丁寧な解説をしていきます。子供に算数を教えたい、算数をより深く理解したい大人に最適な一冊です。

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私たちの生活の周辺には数限りないデータがあります。それを数えたり、平均を出したり、傾向を見たり、分類をしたりすることによって、規則性や性質、意味がわかり、さまざまな分野に活用、応用することができます。また、ビッグデータや人工知能が注目され、いま、最も必要な知識とされ、これから必須の学問であると言えます。「確率（論）」を含む「統計学」の興味深く面白いテーマ、身近なテーマを図解でわかりやすく紹介します！毎日知らずに使っている数学の世界---統計データを読み取る力を身につければ、世の中の流れや社会のしくみまで見えてきます！

＜監修者について＞
1949年生まれ。教育評論家。放送大学非常勤講師。日本教育社会学会会員。47年程前に塾を設立。「学ぶことが楽しくなる」高校受験主体の塾を運営。2005年より学研グループの学研メソッドで中学受験塾を運営。学習参考書を多数執筆。最近は活用型学力やPISAなど学力に関した教員向け、保護者向けの著書、論文を執筆。主な著書に『塾--学校スリム化時代を前に』(岩波書店)、『大人に役立つ算数』(角川ソフィア文庫)、『面白いほどよくわかる数学』(日本文芸社)、『子どもの「底力」が育つ塾選び』(平凡社新書)、『「活用型学力」を育てる本』(ぎょうせい)、『はじめてのアクティブラーニング　社会の？（はてな）を探検』全３巻(童心社)、『眠れなくなるほど面白い 図解 数学の定理』『眠れなくなるほど面白い 図解 数と数式の話』（共に監修/日本文芸社）などがある。

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本書は旺文社刊行の「本質の講義　聞いてしまえばとっても簡単！数学　音声講義CD-ROM付」シリーズの数学I、数学A、数学II、数学B、数学III、数学Cの6冊を1冊にまとめた本です。

※電子書籍版をご購入いただいた方は、紙の書籍に付属しているDVDと同内容の音声ファイル・PDFファイルをダウンロードすることができます（PCが必要となります）。音声MP3ファイルは約106時間、PDFファイルは582頁です。

■※本書は、現行指導要領には対応していません。

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マンガのストーリーで最適化の数式の意味（数学記号、計算式など）と具体的な例題で実務が学べる。
　中学、高校の数学で関数の最大、最小を学習したのでないでしょうか。それが実務の何の役に立つとかというと利益は最大がよいし、損失は最小がよいのがわかります、つまりこれが最適化なのです。最適化は大学ではOR（Operations Research）または経営科学という学問で勉強します。数学のレベルは大学1年で学ぶ線形代数がわかっていることが前提になります。とはいえ最大、最小のイメージがあれば複雑な計算を100％理解していなくても実践することはできます。
　本書はマンガを使ってまず概要をつかみ、マンガを補う本文部分は実務に役立つ例題で数式は最小限でできるものを用意し、まずは苦手意識を取り除きます。近年はPythonで簡単にできるのでプログラムを作ろうとしますがその前にこの本を買って勉強していただければPythonによる最適化もスムースにできるようになります。

プロローグ 週末の深夜バイトと、月曜１限の講義
第1章　数理最適化とは
1-1　「 最大」と「最小」が、最適になる
・現実の課題を、簡単に表してみよう
・定式化は3点セット
・ふわっとした気持ちも数値化できる
・最適化問題には、色々な種類がある
・グラフに慣れていこう
・ グラフは強い味方になってくれる！
1-2　最適化に必要な数学はこれだけ抑えればよい
・ベクトル、行列ってどう役立つの？
・スカラー、ベクトル、行列
・ベクトルの特徴を図で理解しよう
・表記の仕方
・連立一次方程式は、行列とベクトルの積で表せる
・微分、傾きってどう役立つの？
・勾配ベクトルってどう役立つの？
・微分を使っていこう
・勾配（勾配ベクトル）の式
・傾きと勾配
・２回微分してみよう、ヘッセ行列
フォローアップ
第2章 線形計画問題
2-1　線形計画問題の例
・最大の利益になるように生産したい！
・調味料の問題も定式化
・実行可能領域と目的関数
・複雑で大規模な問題を扱うために
2-2　単体法と内点法
・２つの解き方のイメージ
・単体法は、どんなアルゴリズム（計算）なのか
2-3　双対理論
・双対のイメージをつかもう
・双対問題のおかげで、ラクに解ける
・調味料の問題の、双対問題とは
フォローアップ
第3章　非線形計画問題
3-1　非線形計画の例
・３次元空間の線形・非線形
・ビールの注文数を予測しよう
・誤差を最小化する
・複雑な形の関数でも、予測式が作れる
・非線形計画問題は、制約条件があったりなかったり
3-2　単体法と内点法
・大域的最適解と局所的最適解
・まずは停留点を見つけよう
・停留点の見つけ方
・凸集合と凸関数
3-3　反復法
・解の更新
・直接法と反復法
・反復法の更新式
・最大化の場合は、山登り
・大域的収束性と局所的収束性
・探索方向の選び方　
フォローアップ　
第4章　整数計画問題と組合せ最適化問題
4-1　整数計画・組合せ最適化問題の例
・整数という制約　
・組み合わせ的な構造とは？　
・効率よく巡回するためには
・ナップサック問題　
・0-1の制約のある色々な問題　
4-2　近似解法と厳密解法
・２つの解き方がある　
・近似解法、厳密解法とは？　
・貪欲法（欲張り法）
・分枝限定法
フォローアップ
エピローグ
付 録
さらに勉強するために
索 引

●「今週の商品の売上があまり良くないから、もっと頑張って来週はたくさん売上を伸ばせるようにする」
●「今週の商品の売上が500個で月目標のペースの50％分しか達成できていないので、来週は売上前週比30％増加を目標とする」

この２つは同じ内容を示しています。
しかし、おそらく多くの人が、後者の方がより良く仕事を進められそうだと考えるでしょう。
物事を数値で表す「数値化」は、物事の解像度を高めてくれます。計画を具体的に、測定可能なものにすることで、他者と共有しやすくなります。

世の中は想像以上に数字に溢れています。
本書は、ビジネスでも日常生活でも役に立つ「数値化力」を鍛えるために、さまざまなシチュエーションを考えながら、段階的に身につけていく内容となっています。
そもそも数値化とはどのようなものなのか、どうやって行うのかという数値化の「いろは」から、「数値化を駆使すればこのような問題まで解決できる」というような発展形まで、幅広い問題や具体例を用意しました。
この本を読んで、ぜひ「数値化」の魅力を存分に感じてください！

高校数学Bの解説と例題。数学Bの「数列」（１．数列）の基本事項１７項目ごとに解説。例題により理解度を高めます。 　　　　基本事項１７項目は次の内容です。
　　１　数列
１－１　数列
１－２　等差数列
１－３　等差数列の和
１－４　等比数列
１－５　等比数列の和
１－６　複利計算
１－７　和の記号∑
１－８　分数の数列の和
１－９　数列　（等差）X（等比）の和
１－１０　階差数列
１－１１　和Sと一般項
１－１２　漸化式
１－１３　a(n+2)=p・a(n+1)+q・a(n)の漸化式
１－１４　図形と漸化式
１－１５　確率と漸化式
１－１６　数学的帰納法
１－１７　漸化式と数学的帰納法

高校数学Bの解説と例題。数学Bの「確率分布と統計的な推測」（２．確率分布と統計的な推測）の基本事項１８項目ごとに解説。例題により理解度を高めます。
　基本事項１６項目は次の内容です。
　　２　確率分布と統計的な推測
２－１　確率変数と確率分布
２－２　確率変数の期待値
２－３　確率変数の分散
２－４　確率変数の変換
２－５　確率変数の和と期待値
２－６　独立な確率変数と期待値・分散
２－７　二項分布
２－８　二項分布の性質
２－９　連続型確率変数とその分布
２－１０　正規分布
２－１１　二項分布と正規分布
２－１２　母集団と標本
２－１３　標本平均とその分布
２－１４　標本平均の分布と正規分布
２－１５　母平均の推定
２－１６　母比率の推定
２－１７　母平均の検定
２－１８　母比率の検定

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本書は、初版1998年から続く安心のロングセラーです。
三訂版までの刷り部数はシリーズ累計34万部になりました。
本書の問題は、数学IIIと数学Cの基礎的な問題246題（コア・エクササイズ）、それにプラスアルファの特別問題10題（スペシャル・エクササイズ）の合計256題です。
コア・エクササイズの246題をしっかり固めれば、試験の小問集合の対策ができます。つまり、短期間に基礎固めができる本になっています。

【著者の木部先生から一言】数学は、得点しにくい教科であると思われるかもしれませんが、
本当は簡単にしかも確実に得点できる教科なのです。なぜなら、試験に出題される内容は決まっているからです。
この本は、試験に最も出やすい内容を精選して配列してあります。皆さんを高校数学の最速コースにご案内しましょう。

高校数学Bの演習問題集。数学Bの「確率分布と統計的な推測」（２．確率分布と統計的な推測）の基本事項１６項目ごとに問題出題。理解度の自己判断で次ステップを選択可能。 　　　基本事項１６項目は次の内容です。
　　２　確率分布と統計的な推測
２－１　確率変数と確率分布
２－２　確率変数の期待値
２－３　確率変数の分散
２－４　確率変数の変換
２－５　確率変数の和と期待値
２－６　独立な確率変数と期待値・分散
２－７　二項分布
２－８　二項分布の性質
２－９　連続型確率変数とその分布
２－１０　正規分布
２－１１　二項分布と正規分布
２－１２　母集団と標本
２－１３　標本平均とその分布
２－１４　標本平均の分布と正規分布
２－１５　母平均の推定
２－１６　母比率の推定
２－１７　母平均の検定
２－１８　母比率の検定

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・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。

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マンガで統計をわかりやすく解説！
本書は統計の基礎から独立性の検定まで、マンガで理解！
統計の基礎である平均、分散、標準偏差や正規分布、検定などを押さえたうえで、アンケート分析に必要な手法の独立性の検定ができることを目標としている。
統計の基礎を、学びたい方に最適の一冊。

◆プロローグ　トキメキ統計学
◆第1章　データの種類をたしかめよう
1.　カテゴリ－データと数量データ
2.　 カテゴリ－データの注意すべき例
3　. 実務における「とてもおもしろかった」～「とてもつまらなかった」の扱い
例題と解答
まとめ
◆第2章　データ全体の雰囲気をつかもう！
＜数量データ編＞
1.　 度数分布表とヒストグラム
2.　 平均
3.　 中央値
4.　 標準偏差
5.　 度数分布表の「階級」の幅
6.　 推測統計学と記述統計学
例題と解答
まとめ
◆第3章　データ全体の雰囲気をつかもう！
＜カテゴリーデータ編＞
1.　 単純集計表
例題と解答
まとめ
◆第4章　基準値と偏差値
1.　 基準化と基準値
2.　 基準値の特徴
3.　 偏差値
4.　 偏差値の解釈
例題と解答
まとめ
◆第5章　確率を求めよう！
1.　 確率密度関数
2.　 正規分布
3.　 標準正規分布
4.　 カイ二乗分布
5.　 ｔ分布
6.　 Ｆ分布
7.　 「××分布」とExcel
例題と解答
まとめ
◆第6章　2変数の関連を調べよう！
1.　 単相関係数
2.　 相関比
3.　 クラメールの連関係数
例題と解答
まとめ
◆第7章　独立性の検定をマスターしよう！
1.　 「検定」とは
2.　 独立性の検定
3.　 帰無仮説と対立仮説
4.　 P値と「検定」の手順
5.　 独立性の検定と同一性の検定
6.　 「検定」における結論の表現
例題と解答
まとめ
◆付録　Excelで計算してみよう！
■1　度数分布表の（一部の）作成
■2　平均・中央値・標準偏差の算出
■3　「単純集計表」の（一部の）作成
■4　基準値・偏差値の算出
■5　標準正規分布の確率の算出
■6　カイ二乗分布の横軸の目盛りの算出
■7　単相関係数の値の算出
■8　独立性の検定

参考文献
索引

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【当社の「眠れなくなるほど面白い 図解」シリーズをよりわかりやすく解説する「マンガ図解」シリーズの第１弾！】

我々の日常に深く入り込んでいる「確率」。朝の天気予報で「降水確率」を確認したり、野球シーズンには勝率や打率をチェックしたりする方もいると思います。ジャンケンやサイコロの目、ゲームのガチャやくじなどの当たる確率、人生の節目にあたる受験の合格確率やプロポーズの成功確率など、実にさまざまなシーンで「確率」の話になるのです。そんな「確率」をマンガと図で解説し、面白く読み進めながら知識を得られる一冊。「運命の出会い」を確率にするとどのくらいになるのか、最低でも一校は合格するための受験の仕方など、勉強としてではなく実際に役立つ確率の話ばかりなので、ぜひご一読ください。

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線形代数をマンガとわかりやすい解説で理解できる!!
本書は「マンガでわかる」シリーズの一冊として線形代数をとり上げる。主人公が難しいことをセリフで言っているだけではないスタイルのマンガと補足の文章および例題により、学部1年生程度の読者を想定して線形代数の基礎を理解させる。行列やベクトルの計算だけでなく、本来の線形代数の肝である線形空間や線形写像、固有値、固有ベクトルについてもきちんと解説する。

序章　押忍！ 線形代数
第1章　線形代数とは
1. 線形代数
2. 学問として重要な単元とテストに出題される単元
3. 数学者から見た線形代数
　3.1　数学者から見た線形代数
　3.2　線形代数と公理
第2章　基礎知識
1. 数の分類
2. 必要十分条件
　2.1　命題
　2.2　必要条件と十分条件
　2.3　必要十分条件
3. 集合
　3.1　集合
　3.2　集合の表記
　3.3　部分集合
4. 写像
　4.1　写像
　4.2　像
　4.3　値域と定義域
　4.4　全射と単射と全単射
　4.5　逆写像
　4.6　線形写像
5. ギリシャ文字
6. 理系特有の言回し
7. 組み合わせと順列
8. 主将の命令と写像
第3章　行列
1. 行列
2. 行列の計算
3. 特別な行列
第4章　行列（続）
1. 逆行列
2. 逆行列の求め方
3. 行列式
4. 行列式の値の求め方
5. 余因子を利用する方法で逆行列を求める
　5.1　第(I, j) 小行列式
　5.2　第(I, j) 余因子
　5.3　余因子を利用する方法で逆行列を求める
6. クラメールの公式で連立1 次方程式を解く
第5章　ベクトル
1. ベクトル
2. ベクトルの計算
3. ベクトルによる表現
第6章　ベクトル（続）
1. 線形独立
2. 基底
3. 次元
　3.1　部分空間
　3.2　基底と次元
4. 座標
第7章　線形写像
1. 線形写像
2. 何のために線形写像を勉強するのか
3. 特別な線形写像
　3.1　拡大
　3.2　回転
　3.3　平行移動
　3.4　透視投影
4. 核と像空間と次元定理
5. ランク
　5.1　ランク
　5.2　ランクの求め方
6. 線形写像と行列の関係
第8章　固有値と固有ベクトル
1. 固有値と固有ベクトル
2. 固有値と固有ベクトルの求め方
3. n 次正方行列のp 乗の求め方
4. 重解の存在と対角化
　4.1　重解が存在する場合の表現可能例
　4.2　重解が存在する場合の表現不可能例
付録1　練習問題
参考文献
索引
以下、ダウンロード
付録2　内積
1. 内積
　1.1　長さ
　1.2　内積
　1.3　なす角
　1.4　数学者から見た内積
2. 正規直交基底
　付録3　外積
1. 外積
2. 外積と平行四辺形
3. 外積と内積
　付録4　行列式の性質

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好評の既刊書『マンガでわかる統計学』の因子分析編登場！
　本書は『マンガでわかる統計学』、『マンガでわかる統計学　回帰分析編』に続く第３弾。統計分析の一手法である因子分析の基礎から応用まで、マンガと文章と例題で理解させる。因子分析は、非常に人気のある分析手法で、特に心理学をはじめ、いろいろな分野で活用されている。

プロローグ　あなたと私の因子分析
第1章　アンケートの基礎知識
1.標本抽出法
2.調査方法
3.標本の大きさの目安
4.無作為抽出法と有意抽出法
5.量的調査と質的調査
6.データ分析の取り組み方
第2章　調査票と質問
1.調査票の構成
2.質問の分類
3.避けるべき質問
4.避けるべき質問（続）
5.｢真ん中｣の存在
第3章　数学的な基礎知識
1.相関行列
2.単位行列
3.回転
4.固有値と固有ベクトル
5.対称行列
6.行列の補足
7.偏差平方和・分散・標準偏差
第4章　主成分分析
1.主成分分析とは
2.主成分分析の注意点
3.主成分分析の具体例
4.変数の選択と第1主成分
5.第1主成分と総合力
6.累積寄与率の目安
7.第2以降の主成分
8.分散と固有値
第5章　因子分析
1.因子分析とは
2.因子分析の注意点
3.因子分析の具体例
4.本章の例における標本
5.注意点の補足
6.因子負荷量の値が小さな変数の処遇
7.最尤法
8.なぜ回転というとバリマックス法ばかりなのか
9.因子負荷量行列と因子構造行列
10.ブロマックス法
11.仮定できる共通因子の個数の上限
12.主因子法とバリマックス法を｢過去の遺物｣扱いすることに対する疑念
13.因子分析における用語
付 録　さまざまな分析手法
1.多変量解析
1.1　多変量解析の概要
1.2　重回帰分析
1.3　ロジスティック回帰分析
1.4　クラスター分析
1.5　コレスポンデンス分析と数量化Ⅲ類
1.6　構造方程式モデリング
2.その他
2.1　統計的仮説検定
2.2　カプラン・マイヤー法
参考文献
索引

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好評の既刊書『マンガでわかる統計学』の回帰分析編登場！
本書は好評の既刊書『マンガでわかる統計学』の回帰分析編である。回帰分析の基本から類書で解説されることの少ないロジスティック回帰分析まで、喫茶店を舞台にマンガでやさしく解説した。

プロローグ　ノルンへようこそ！
第1章　基礎知識
1. 表記のルール
2. 逆関数
3. 指数関数と自然対数関数
4. 指数関数と対数関数の特徴
5. 微分
6. 行列
7. 数量データとカテゴリーデータ
8. 偏差平方和・分散・標準偏差
9. 確率密度関数
第2章　回帰分析
1. 回帰分析とは
2. 回帰分析の具体例
3.「回帰分析の流れ」の注意
4. 標準化残差
5. 内挿と外挿
6. 系列相関
7. 直線以外の回帰式
第3章　重回帰分析
1. 重回帰分析とは
2. 重回帰分析の具体例
3.「重回帰分析の流れ」の注意
4. 標準化残差
5. マハラノビスの汎距離と重回帰分析における信頼区間と予測区間
6. 説明変数に“測れない”データが存在する場合の重回帰分析
7. 多重共線性
8.「目的変数に対する各説明変数の影響度」と重回帰分析
第4章　ロジスティック回帰分析
1. ロジスティック回帰分析とは
2. 最尤法
3. 目的変数の捉え方
4. ロジスティック回帰分析の具体例
5.「ロジスティック回帰分析の流れ」の注意
6. オッズ比
7.「検定」の名称
8. バブルチャート
付録　Excelで計算してみよう！
1. 自然対数の底
2. 指数関数
3. 自然対数関数
4. 行列の掛け算
5. 逆行列
6. カイ二乗分布の横軸の目盛り
7. カイ二乗分布の確率
8. F分布の横軸の目盛り
9. F分布の確率
10.（重）回帰式の（偏）回帰係数
11. ロジスティック回帰式の回帰係数
参考文献
索引

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Wolfram|Alpha，Python，R，Mathematicaをフル活用して，大学教養レベルの統計，微分積分，線形代数の全体像を把握する．学び直しにも最適な一冊．
コンピュータ（Wolfram|Alpha，Python，R，Mathematica）を活用して，数学の学びの質を高めましょう．

本書の具体的な目標は，線形回帰分析を理解することです．そのために必要な微分積分と線形代数も学びます．微分積分は多変数の微分積分まで，線形代数は特異値分解までです．これで，大学教養レベルの数学はほぼ網羅できます．

すべてが線形回帰分析につながるので，何の役に立つのかと疑うことはありません．面倒な計算はコンピュータにまかせるので，計算に迷い込んでしまうこともありません．

線形回帰分析はデータサイエンス（人工知能・機械学習）の出発点です．本書を読んで，データサイエンスにおいて必要とされる数学力とプログラミング力を身に付けましょう．

大学教養レベルの数学の全体像の把握，学び直しにも最適な一冊です．

コードは全てウェブで公開されます．

第I部　入門
第1章　実行環境
第2章　数と変数
第3章　データ構造
第4章　可視化と方程式
第5章　論理式
第II部　統計
第6章　1次元のデータ
第7章　2次元のデータ
第8章　確率変数と確率分布
第9章　多次元の確率分布
第10章 推測統計
第11章　線形回帰分析
第III部　微分積分
第12章 関数の極限と連続性
第13章 微分
第14章 積分
第15章 多変数関数の微分積分
第IV部　線形代数
第16章 ベクトル
第17章 行列
第18章 ベクトル空間
第19章 固有値と固有ベクトル
第20章 特異値分解と擬似逆行列

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読んでいるうちに，数学が得意になる！ 中学の復習ができて，入試対策にもつながる！ 一冊に何冊分もの内容が詰まった，画期的で効率的な入門書が登場しました。

2つの学習ルートがあるから，これから数学I・Aを学び始める人にも，数学を学びなおしたい人にもおすすめです。

【本書の５つの特長】
1. 基礎から始めて入試問題も解けるようになる！
中学範囲も扱っている一方で，国立大二次試験の入試問題も載せています。
基礎から始めて，気づかないうちに入試対策もできます。

2. 語りかける形式だからこそ，数学が得意になる！
語りかける文体で，日本語での解説を重視しています。数式の羅列を避けた本書ならば楽しく読み進められ，数式が苦手でも数学が得意になります。

3. 2025年度からの新課程入試にしっかり対応！
「仮説検定の考え方」や「数学と人間の活動」も詳しく解説しています。

4. 「数学I・Aまるわかりチャート図」を掲載！
単元同士のつながりがわかる独自のチャート図を掲載！ 学んでいる単元の位置づけがわかるから，知識や知恵が頭の中でつながっていきます。

5. 別冊「問題集」つき！
問題集を繰り返し解いて「考え方」を身につけましょう。

本書の目標は代数学と幾何学の間に橋を架けることである．加群の生成元や昇鎖律といった代数の概念とともに，空間上の関数環としての可換環という幾何学的なとらえ方についても詳しく述べる．その出発点となるのが零点定理であり，多様体の幾何学とその座標環の代数に密接な関係を与える．環と体の初歩を学んだ読者に勧める．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きな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，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

フェルマーの大定理の証明にも不可欠な楕円曲線論，とくに楕円曲線の有理点の局所－大域原理について明快に説く．問題はすべて有理数体上で扱われ，初心者の入門に最適．二次曲線での局所－大域原理の証明に続き，モーデル－ヴェイユの定理を証明する．素因数分解への応用なども紹介され，豊富な例を読んでいくだけでも面白い．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きな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，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

基礎となるベクトル解析から，なかなか手ごわいテンソル解析の応用まで，理工系の学生にとって必須の数学をていねいに，あざやかに解説．力学，電磁気学，相対性理論といった物理学の基本問題を解きながら，スカラー，ベクトルから一般化されたテンソルに至る考え方と使い方を，スムーズかつ体系的に学べる一冊．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きな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，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

〈逆転の発想〉でマクスウェル方程式からスタートし，電磁気学の物理的・数学的な基礎と全体像が自然に学べる，新しい入門書．式の意味と本質が一目でわかる斬新な〈拡張表示〉，豊富な図と例題で，ベクトル解析から「場」の考え方まで，ていねいに解説．「なんとなくわかる」から，「わかって使える」電磁気学へ．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きな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，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

物理学における波の定義，数学的な表現方法，波動方程式の考え方とその性質，フーリエの理論と便利な使い方などを，学生に寄り添う独特の語り口で基礎からていねいに解説．古典力学，電磁気学，量子力学に現れる特徴的な波動現象を波動方程式で理解し，多くの演習問題を解くことで，波動の物理と数学を体系的に学べる入門書．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きな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，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

シュレーディンガー方程式に焦点を絞り，数学的な基礎から学べる入門書．ベクトル，固有関数などの概念を，量子力学との関係を示して解説し，方程式の物理的意味，不確定性原理，ポテンシャル問題への応用に進む．理解度を確かめられる「クイズ」，応用を通して力がつく「演習問題」を収録．解答付きで自習にも最適．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きな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，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

天文学の基礎から最新宇宙論の入り口まで，「いまさら人に聞けない」レベルからていねいに解説．重力や光の基本法則，望遠鏡で観測できる仕組み，恒星やブラックホールの理論などが，簡単な計算だけで驚くほどよくわかる．豊富な授業経験をもとに，つまずきやすいポイントを意識して書かれた，読者にやさしい入門テキスト．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きな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，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

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多様体上の最適化理論の数理を、詳しく丁寧に解説！
本書は、多様体上の最適化理論について、基礎となる数理から応用例までを解説するものです。
多様体上の最適化理論を学ぶ、あるいは研究する読者は、
・ユークリッド空間上の連続最適化を一通り学んでおり、その抽象化の仕方の一つとして多様体上への拡張について学ぶ
・多様体論をはじめとした幾何学に慣れ親しんでおり、そうした理論の応用の一つとして幾何学的な最適化を学ぶ
・最適化と多様体に馴染みがあり、両者の融合について学ぶ
・最適化と多様体のいずれにも馴染みがなくとも、具体的な応用問題に興味をもったことをきっかけに、多様体上の最適化理論を学ぶ
などのように、背景知識が様々であることを想定し、本書の執筆に際しては丁寧な論理展開による数学的記述を行うことを心がけました。
また、位相空間や多様体およびその周辺の様々な概念については、最適化において必要なもの（ないと困るもの）を挙げながら議論を進めていくスタイルで記述しました。多様体や、多様体上の関数の微分や勾配など種々の概念を定義する際には、最適化において何が必要となるかを随所で強調し、常に多様体上の最適化を目標として読み進められるよう注意しました。
本書の通読の前提とする知識は線形代数および解析学（特に微分法）の基礎的な事柄のみにとどめるとともに、読者の利便性に資するよう、付録で本書の通読に必要な知識をまとめています。また、各種アルゴリズムの数学的背景となる定理や命題の多くについて、その証明を本文や付録（一部は演習問題）で論じています。

第I部　最適化理論からの準備

第1章　多様体上の最適化の概論
第2章　ユークリッド空間上の最適化の基礎と無制約最適化
第3章　ユークリッド空間上の制約付き最適化

第II部　多様体からの準備
第4章　位相空間
第5章　多様体
第6章　リーマン多様体

第III部　多様体上の最適化
第7章　多様体上の最適化の基礎と無制約最適化の理論
第8章　リーマン多様体上の無制約最適化手法
第9章　多様体上の無制約最適化の応用
第10章　多様体上の制約付き最適化の理論と応用

付録A　集合と写像・線形代数・微分法・群論の基礎
付録B　定理と命題の証明

【内容紹介】
世界は一変した。
われわれは適応する必要がある。
『「超」勉強法』の野口悠紀雄氏が、ChatGPTを活用した「学び」の最新メソッドを完全公開。
「超」勉強法の「学びの3原則」＋生成AIで、あなたの勉強は革命的に進化する。 AIのポジティブな可能性のみならず、そのリスクも冷徹に分析し、独自の方法論、および教育・社会提言として書き下ろさた、2024年の必読書。
【著者紹介】
［著］野口 悠紀雄（のぐち・ゆきお）
1940年、東京に生まれる。63年、東京大学工学部卒業。64年、大蔵省入省。72年、エール大学Ph.D.（経済学博士号）。一橋大学教授、東京大学教授（先端経済工学研究センター長）、スタンフォード大学客員教授、早稲田大学大学院ファイナンス研究科教授などを経て、一橋大学名誉教授。専攻は日本経済論。
近著に『どうすれば日本経済は復活できるのか』（SB新書）、『日本が先進国から脱落する日』（岡倉天心賞）、『超「超」勉強法』（以上、プレジデント社）、『2040年の日本』（幻冬舎新書）、『日銀の責任』（PHP新書）、『プア・ジャパン』（朝日新書）ほか多数。

【目次抜粋】
はじめに ChatGPTが勉強に革命を起こす

第1部 理想的な家庭教師の登場
第1章 「超」勉強法が求めていた手段が出現
1．ChatGPTで「フレーム問題」を解決
2．ChatGPTは知りたいことに答えてくれる
3．好奇心が満たされると、楽しい
4．ChatGPTで個別教育が可能に
第2章 ハルシネーションという大問題を克服する
1．緊急警告：ChatGPTで誤った知識を学ぶ危険
2．大阪万博について、ChatGPTが奇妙な答えをした
3．ChatGPTの数学力は低い
4．ChatGPTはなぜ間違う？　シンボル・グラウンディング問題
5．ハルシネーションを避ける安全な使い方
6．ChatGPTの博識をなんとか使いたい（1）検索で確認
7．ChatGPTの博識をなんとか使いたい（2）聞き方を工夫
8．ChatGPTの博識をなんとか使いたい（3）ブラウジングとプラグイン
第3章 ChatGPTは知りたいことに辿り着くためのガイド
1．検索エンジンだけでは不十分
2．ChatGPTは読書や検索を助けるガイド
3．質問力が結果を決める

第2部 ChatGPTで勉強力が大躍進
第4章 外国語の勉強が根底から変わる
1．外国語の教師はもう必要ない？
2．ChatGPT＋丸暗記は、魔法の玉手箱：丸暗記法の（1）
3．文章を読む訓練を、ChatGPTで行なう：丸暗記法の（2）
4．話す訓練より、書いて聞く訓練を：丸暗記法の（3）
5．基本的な専門用語も教えない日本の外国語教育は、何のため？
6．そもそも、外国語を勉強する必要があるか？
第5章 ChatGPTは国語の勉強の強力な助け
1．適切な表現を教えてもらう
2．例や比喩で「グラウンド」させる
3．敬語の使い方を教えてもらう
4．分かりやすい文章のアドバイスを得られるか？
5．頭が痛い文語体・口語体変換問題
6．初等的な論理の誤りをおかす場合がある
第6章 ChatGPTは数学に弱い
1．ChatGPTが連発した数々の奇妙な間違い
2．ChatGPTは数学的思考をできるのか？
3．依然として正しい「数学は暗記だ」
4．数学を勉強するヘリコプターとして使う
第7章 世界は不思議で一杯　興味が尽きない歴史と物理の勉強
1．「？」とストーリーで、歴史を勉強する
2．ChatGPTで経済の勉強ができるか？
3．実体験に基づく理解だけでよいのか？
4．科学の発展は、実体験からの脱却で実現した（その1：コペルニクス）
5．科学の発展は、実体験からの脱却で実現した（その2：ガリレオとニュートン）
6．自然の不思議をChatGPTで解き明かす
7．AIは創造活動ができるか？

第3部 教育制度に突きつけられた大問題
第8章 ChatGPTは教育制度の基本を変える
1．ChatGPTで教師の役割が大きく変わる
2．ChatGPTを禁止・制約するのではなく、活用すべきだ
3．エントリーシートはChatGPTで書けるから、もうやめにしよう
第9章 生成AIが知の独占を破壊する──大学は生き延びられるか？
1．生成AIの利用コストはなぜ低い？
2．教会と大学という「ギルド」が知識を独占した
3．技術進歩による知のギルドの解体
4．ChatGPTが大学を解体する
第10章 社会生活の訓練が学校の最終的役割
1．『ハリー・ポッター』に見る学校の役割
2．社会に出た後の勉強も重要

索引

※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。

【内容紹介】
大学受験で文系を選んだ人にとって、線形代数は学ぶ機会がなくなってしまいますが、理系の人は全員が1年次に「線形代数」を学びます。線形代数は理工学分野のコメ（基礎）であり、「知っておくべき学問」「あらゆる分野に応用できる道具」として位置付けられています。つまり、文系の人間が理工学を学ぶとき、まず最初に理解しておくべき基本であるわけです。
本書だけで、ベクトル、行列、線型空間、写像、線形変換、固有値などの線形代数の基本が文系の人間にもわかるように丁寧に解説します。
その特徴は以下のとおりです。
●リスキリング的な仕事のための学習とは異なり、自己研鑽する志学を応援します
●文系出身の編集者が理解できるよう、中身を噛み砕いて記述しています
●他の参考書は不要です。本書1冊だけで線形代数が理解できます
●数学、物理学、化学、工学、経済学、社会科学の基礎を身に付けることができます
●学びのなかで、数学の美しさが体感でき、心震える体験ができます

【目次】
はじめに

第1章　ベクトル
1．ベクトルとは
2．ベクトルの計算
3．ベクトルの成分
4．内積
第1章　解答

第2章　行列
1．行列とは
2．行列の加法・減法および実数倍
3．行列の乗法
4．単位行列
5．掛け算の不思議な性質
6．行列の除法
7．2元連立1次方程式
8．基本変形
第2章　解答

第3章　行列式
1．3元連立1次方程式の解
2．行列式とは
3．行列式の性質
4．逆行列
5．n元連立1次方程式のクラメルの公式
第3章　解答

第4章　線形空間と線形写像
1．平面ベクトルのつくる世界
2．空間ベクトルのつくる世界
3．線形空間
4．線形写像
5．平面から平面への線形写像
6．線形写像と行列
7．直線を線形写像でうつす
8．合成写像と行列式
9．空間から空間への線形写像
10．m次元線形空間からn次元線形空間への線形写像
第4章　解答

第5章　線形空間と線形写像
1．線形変換
2．固有値と固有ベクトル
3．楕円の標準化
4．3次正方行列の固有値
第5章　解答

第6章　データの分析
1．バラツキの度合い
2．関係の度合い
3．データの特徴を調べる
第6章　解答

仕事ができる人は、みな「数学的」だった！

生産性・評価・信頼、すべてが爆上がり！
「事実から考える・仮定から考える・読む・書く・話す・資料をつくる」すべてのビジネスパーソンの仕事が劇的に変わる、「数学的なビジネススキル」を徹底的に解説！

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・数字に弱い
・論理的に考えられない
・社内の膨大なデータの使い方がわからない
・伝わらないメールをダラダラ書いてしまう
・説明しても「何が言いたいかわからない」と言われてしまう
・魅力的なプレゼンテーションができない

初学者でもすばやく効率的に合格できる！
最新の出題傾向を分析して改訂した、日商簿記3級の最短攻略書！

本書は、「7日間で読める」シンプルで的確な解説と、
丁寧なルビと豊富な図解、
そしてオリジナルの学習メソッドによって、
初学者でも合格に必要な知識を短期間で身に付けられる
テキスト＆問題集です。

最新の出題傾向を分析し、実務性重視の傾向に合わせて内容を改訂。
ネット試験（CBT試験）にも対応し、攻略法をしっかり解説しています。

さらに、学習をサポートする読者限定特典をネットで豊富に提供。
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（新刊購入者限定特典の利用は、インプレスの無料読者会員システムへの登録が必要になります。
提供予定期間は、発売から1年間となります。全文電子版は印刷できません）

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※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

情報理論の基盤をなす離散数学がしっかり学べる教科書、待望の改訂！
離散数学は、ディジタル時計の数値のように「とびとび」の値をもつ量や現象を扱う数学であり、情報理論の基盤をなします。例えば、次の問いに正確に答えるには、いずれも離散数学の知識を要します。
・コンピュータを使って計算するとはどういうことか
・コンピュータの設計を見通し良く行うにはどうすべきか
・コンピュータを効率良く使うにはどうすべきか
・コンピュータネットワークにはどのような性質があるか
本書は、情報系の学部・学科の学生が確実に押さえておくべき離散数学の基礎を効率良くしっかり学べる教科書として発行された『IT Text 離散数学』の改訂版です。改訂にあたり、グラフ理論やネットワークの内容を充実させたほか、オートマトンの分野を中心として問題演習量の増加、古い記述の見直し、情報科学の理解を深めるコラムの追加など、本書の特長「丁寧でわかりやすい解説」「豊富な図表と問題演習」がさらに実感いただける内容としました。
情報科学を学ぶ学生や若手社会人におすすめの教科書です。

第1章　集合・写像・関係
第2章　論理と証明
第3章　数え上げ
第4章　グラフと木
第5章　オートマトン
第6章　アルゴリズムと計算量
第7章　数論

中学3年間の学習内容を，読みやすく使いやすい形で構成したハイレベル参考書。例題解説＆練習問題形式で，学びを深めながら実戦力も身につく。豊富な問題量で日常学習～高校入試対策まで，3年間ずっと使える。【学習指導要領対応】

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2乗するとマイナス1になる数「i」を虚数といいます。プラス×プラスはプラスになり、マイナス×マイナスもプラスになるという事実を私たちは数学の授業で習いました。それなのに、2乗してマイナスになるとはどういうことでしょうか？そんな数、存在するのでしょうか？そもそも数が「存在する」ということ自体、考え方にもよりますが、1とか２とか３が存在するというのであれば、虚数も存在すると言えるのです。そして、そんな“常識外”の数でありながら、単に数学の世界の中だけでの話でなく、思いっきり現実世界で使われているものなのです。本書では、半導体エンジニアとして虚数・複素数を実際に“使っている”著者が、それがどのように使われているのかと、その数学的美しさについて、易しく解説していきます。

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「数学を学びなおしたい」「用語の意味がわからず困っている」「何のために計算しているのか理解したい」といった方に向けて、中学や高校で習う数学の用語100項目をざっくり解説！【大学入試でも使う算数用語】【√にまつわる数学用語】【数と式にまつわる数学用語】【方程式にまつわる数学用語】【関数にまつわる数学用語】【複素数にまつわる数学用語】【数列にまつわる数学用語】【確率にまつわる数学用語】【統計にまつわる数学用語】【微分積分にまつわる数学用語】【ベクトルにまつわる数学用語】【図形にまつわる数学用語】の全12章。著者は、『世界が面白くなる！身の回りの数学』（あさ出版）や『いちばんやさしいベイズ統計入門』（SBクリエイティブ）、『図解かけ算とわり算で面白いほどわかる微分積分』（ソーテック社）などが人気の佐々木淳先生。ざっくり理解から、本質的な理解へと導く、数学の基礎体力がつく「数学用語事典」！

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のべ500匹の可愛い猫ちゃんが算数ドリルに！
大人も子どもも楽しめて、癒されながら楽しく脳活！

計算という「作業」には、繰り上げ・繰り下げなど、一時的に「記憶」しなければならない数字がたくさんあります。
つまり、算数ドリルは、脳のメモ機能を活発に働かせる、ワーキングメモリを鍛えるのに最適なトレーニングです。

本書は、猫好きなら思わず目で追ってしまう、かわいいにゃんこが満載です。
でも、にゃんこは単なるイメージキャラクターではありません。
読者を勇気づける心強いサポーターなのです。
にゃんこの写真を見ることで「オキシトシン」という神経伝達物質の分泌を増やします。
オキシトシンの分泌がドーパミンの分泌を促し、ドーパミンが大脳の「線条体」という部位でキャッチされると、「快感」が「行動」につなげられ、やる気に火がつきます。
気分的な高揚感だけでなく、実際に記憶効率が高まり、身体的なスキルアップも容易になることがわかっています。

本書は、
1. 計算問題
2. 筆算問題
3. さんかく計算問題
4. ぴったり計算問題
5. てんびん計算問題
の５つのパートに分かれています。
それぞれ、初級・中級・上級の3 つの難易度があります。

さあ、可愛いにゃんこたちと一緒に脳活を始めましょう！

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学生の頃までの計算といえば、間違えてはいけないものでした。ほんのわずかな間違いも０点となってしまうものでした。しかし大人になった今、実は学生の頃よりも身のまわりには数字があふれていて、生活でも仕事でも、何かしらの“計算”を求められる場面は多いのですが、100％正確に答えを出さなければならない場面は限られています。多くの場面では、ざっくりと計算し、その全体像を把握できればよいのです。本書では、そのざっくりとした計算である概算とそれにともなう暗算のコツや考え方を理解しながら実際の問題に触れていきます。日常の買い物のポイント計算、自社の商品の原価率、はたまた国家予算規模の兆の値まで、社会人が日ごろ接するあらゆる数字の意味をパッと掴む力を身につけられる一冊です。

なんとなく苦手意識を抱えたまま、オトナになってしまった人へ、
「数学のお兄さん」として活動する横山明日希が代表を務める、
算数・数学の楽しさを伝えるプロ集団math channel（マスチャンネル）が、
算数・数学を楽しむコツを紹介

物理や数学が高度に発達した中、工学者にとって現代科学を理解し具体的に応用することはなかなかむずかしい。本書はそのギャップを埋めるための一冊。自然現象を支配する運動法則を精密に解くことがなぜ難しいのか、その問題解決の一助となる。
●目次
第1章　アフィン空間と点外積
第2章　運動群の表現
第3章　外微分と接続・ユニタリー群
第4章　正準変換とSymplectic群
第5章　電磁場とLorentz群

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本書は「階層構造（マルチスケール）」の基礎を、流体力学の視点から議論したものである。
内容は下記の通り。
●目次
第1章　Newton-Hamiltonの方程式
第2章　分子動力学（分子個々の運動）
第3章　Boltzmann方程式（粒子の集団の運動-散逸系）
第4章　Liouvilleの方程式（粒子の集団の運動-保存系）
第5章　schrödingerの方程式（電子・原子・分子の運動）

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統計検定3級と4級の2013年～2015年の問題と解説を収録。
日本統計学会認定、唯一の問題集です。

【目次】
PART１　統計検定　受験ガイド
PART２　３級　2015年11月　問題／解説
PART３　３級　2015年６月　問題／解説
PART４　３級　2014年11月　問題／解説
PART５　３級　2014年６月　問題／解説
PART６　３級　2013年11月　問題／解説
PART７　４級　2015年11月　問題／解説
PART８　４級　2015年６月　問題／解説
PART９　４級　2014年11月　問題／解説
PART10　４級　2014年６月　問題／解説
PART11　４級　2013年11月　問題／解説

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統計検定3級と4級の2015年～2017年の問題と解説を収録。
日本統計学会認定、唯一の問題集です。

【目次】
PART１　統計検定　受験ガイド
PART２　３級　2017年11月　問題／解説
PART３　３級　2017年６月　問題／解説
PART４　３級　2016年11月　問題／解説
PART５　３級　2016年６月　問題／解説
PART６　３級　2015年11月　問題／解説
PART７　３級　2015年６月　問題／解説
PART８　４級　2017年11月　問題／解説
PART９　４級　2017年６月　問題／解説
PART10　４級　2016年11月　問題／解説
PART11　４級　2016年６月　問題／解説
PART12　４級　2015年11月　問題／解説
PART13　４級　2015年６月　問題／解説

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統計検定3級と4級の2014年～2016年の問題と解説を収録。
日本統計学会認定、唯一の問題集です。

【目次】
PART１　統計検定　受験ガイド
PART２　３級　2016年11月　問題／解説
PART３　３級　2016年６月　問題／解説
PART４　３級　2015年11月　問題／解説
PART５　３級　2015年６月　問題／解説
PART６　３級　2014年11月　問題／解説
PART７　３級　2014年６月　問題／解説
PART８　４級　2016年11月　問題／解説
PART９　４級　2016年６月　問題／解説
PART10　４級　2015年11月　問題／解説
PART11　４級　2015年６月　問題／解説
PART12　４級　2014年11月　問題／解説
PART13　４級　2014年６月　問題／解説

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統計検定3級と4級の2012年～2014年の問題と解説を収録。
日本統計学会認定、唯一の問題集です。

【目次】
PART１　統計検定　受験ガイド
PART２　３級　2014年11月　問題／解説
PART３　３級　2014年６月　問題／解説
PART４　３級　2013年11月　問題／解説
PART５　３級　2012年11月　問題／解説
PART６　４級　2014年11月　問題／解説
PART７　４級　2014年６月　問題／解説
PART８　４級　2013年11月　問題／解説
PART９　４級　2012年11月　問題／解説

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「エンジニア」のための超関数解説書。
●目次
第1章　関数の概念とその拡張
第2章　超関数の微分
第3章　超関数の直積・乗法・合成積
第4章　デルタ関数
第5章　超関数の応用
第6章　Fourier変換への応用
付録　plemeljの公式と特異積分方程式

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統計検定3級と4級の2011年～2013年の問題と解説を収録。
日本統計学会認定、唯一の問題集です。

【目次】
PART１　統計検定　受験ガイド
PART２　３級　2013年11月　問題／解説
PART３　３級　2012年11月　問題／解説
PART４　３級　2011年11月　問題／解説
PART５　４級　2013年11月　問題／解説
PART６　４級　2012年11月　問題／解説
PART７　４級　2011年11月　問題／解説

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めくるめく信号処理の世界へようこそ
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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。
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