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丸善のおすすめ度
高次元の統計学(統計学One Point 11)
青嶋 誠,
矢田 和善
著
発行年月 |
2019年04月 |
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言語 |
日本語 |
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媒体 |
冊子 |
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ページ数／巻数 |
8p,110p |
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大きさ |
21cm |
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ジャンル |
和書／理工学／数学／確率論・数理統計学 |
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ISBN |
9784320112636 |
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商品コード |
1029839892 |
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NDC分類 |
417 |
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本の性格 |
テキスト |
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新刊案内掲載月 |
2019年06月2週 |
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商品URL
| https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1029839892 |
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著者紹介
青嶋 誠（著者）：筑波大学数理物質系教授。博士(理学)。専門は、統計科学、数理統計学、高次元統計解析。
矢田 和善（著者）：筑波大学数理物質系准教授。博士(理学)。専門は、数理統計学、高次元統計解析。
内容
高次元統計解析は，高次元データを解析するための新しい統計学です。本書は，その高次元統計解析に関する本邦初の解説書です。学部３，４年生から大学院生，そして技術者や研究者を対象に，高次元の統計学へといざなう，待望の入門書です。
高次元データを扱うには，これまでの統計学にあった多変量解析や機械学習とは異なる，新しい発想が必要となります。そこで考案されたのが，高次元統計解析です。本書は，初学者にも親しみやすい内容で，高次元統計解析の基本的な考え方が学べ，高次元の統計学のイメージが掴めるように工夫されています。高次元ならではの問題点や，それを解決するための手法が，分かりやすく解説されています。
本書の特長をワンポイントあげるとすれば，内容のオリジナリティーにあります。例えば，一般に高次元データを扱うときには，とかく次元の呪いをすぐにでも回避したくなるものです。しかし，本書では，高次元データの特徴を理論的に捉えて，高次元空間に浮かび上がるパターンを見出すことから始めます。遠回りのように見えるかもしれませんが，この前処理こそが，少ない標本数であっても高次元データなどのビッグデータに高精度で高速な解析を可能にしてくれる，本書オリジナルの極意となっています。
本書『高次元の統計学』は，高次元統計解析の入門として，必携の書といえるでしょう。
