Python3品質のばらつき、アンケート結果の判断など、データ分析の初歩を身につけたいビジネスマン・学生は、この一冊から。機械学習Box-Jenkins法から状態空間モデルまで、基礎から丁寧に解説。分析のフレームワークを体系的に学べる格好の書。「ベイズ統計」は、最近、統計学やデータ解析の分野で名が知られるようになってきたテーマです。ベイズ統計が迷惑メールフィルターに応用されていることを知っている人もいるでしょう。本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。傾向スコア情報化社会の進展とともに大量のデータが得られるようになり、また社会科学でも実証志向の高まりから調査研究が盛んに行われている。「因果推論」を行なう際のデータの偏りや「選択バイアス」を無視してしまうと、いくら大量のデータがあっても真実とは逆の結論が導かれることすらある。本書は大学教養課程学生を対象とした演習用テキストおよび参考書である。統計教育に造詣の深い著者の教育理念である"統計学の本来の目的はデータの正しい解釈と判断にある"ということから、統計的センスを養うための良質の問題が精選されている。超基本を理解するだけで、マーケティング調査のデータ分析、金融商品のリスクとリターン、株・為替相場のボラティリティ、選挙の出口調査までわかる。近年,確率分布を使った数理モデルをデータにあてはめることで現象の理解と予測を促す「統計モデリング」が注目されている。既存の手法と比べた時の利点は解釈のしやすさと予測のよさの両立である。解釈がしやすいので,モデルに含まれる値を推定した後で次のアクションにつなげやすい。変数選択問題は統計学における重要な問題の一つである。この問題に対して,近年,変数選択とモデルの推定を同時に行うスパース正則化を用いる方法が開発された。