内容説明
数学やプログラミングの予備知識が全くないことを前提に、現実世界のデータを分析してさまざまな疑問に答える手法を平易な解説で学ぶ。不可欠な概念や手法にフォーカスし、統計分析ソフトRにおける最小限のツールを駆使することで、誰もが着実にデータサイエンスの面白さを体感できる。初めての一冊にうってつけの入門書。
目次
1 イントロダクション
2 無作為化実験による因果効果の推定
3 社会調査研究による母集団の特徴の推論
4 線形回帰を用いた結果の予測
5 観察データによる因果効果の推定
6 確率
7 不確実性の数値化
著者等紹介
ローデ,エレーナ[ローデ,エレーナ] [Llaudet,Elena]
サフォーク大学政治学・法学部准教授。2000年バルセロナ大学卒業。ハーバード大学より修士号(2008年、政治学)および博士号(2014年、政治学)取得。専門・関心領域は、政治学方法論、選挙、教育。ニューヨーク大学スクール・オブ・ローのブレナン司法センターの博士研究員、ハーバード大学の計量社会科学研究所の研究員を経て、2016年よりサフォーク大学政治学・法学部助教授。2023年より現職
今井耕介[イマイコウスケ]
ハーバード大学政治学部、統計学部教授。1998年東京大学教養学部卒業。ハーバード大学より修士号(2002年、統計学)および博士号(2003年、政治学)取得。専門は、応用統計学、計量社会科学、政治学方法論。前任のプリンストン大学では2003年から15年間にわたり教鞭をとり、統計・機械学習プログラムの初代ディレクターを務めた。2017年から2019年まで国際政治学方法論学会会長。2018年より現職
原田勝孝[ハラダマサタカ]
東北大学大学院情報科学研究科准教授。シカゴ大学より博士号(公共政策)取得。専門は、計量政治学、歴史政治経済学。ニューヨーク大学スタインハート文科教育大学院博士研究員、政策研究大学院大学政策研究科助教授などを経て、2024年より現職(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
出版社内容情報
数学やプログラミングの予備知識が全くないことを前提に、現実世界のデータを分析してさまざまな疑問に答える手法を平易な解説で学ぶ。不可欠な概念や手法にフォーカスし、統計分析ソフトRにおける最小限のツールを駆使することで、誰もが着実にデータサイエンスの面白さを体感できる。初めての一冊にうってつけの入門書。