7月15日に、本サイトの管理人が著しました『平均・分散から始める一般化線形モデル入門』という本が発売されます。
統計学基礎から一般化線形モデル(GLM)までを、データ解析環境「R」を併用して説明した入門書となります。
ここではその書籍の情報を記載します。

下記Amazonリンクから予約・購入が可能です。

 

8月2日現在、Amazon在庫が復活しました。
もし在庫がなければ、セブンネットなどでお買い求めいただければ幸いです。

たとえAmazonに在庫がなくても、出版社にはまだ在庫が残っておりますので、書店で取り寄せていただくと確実にお手元に届くかと思います。
お手数をおかけして申し訳ありません。
書籍の第1部(統計学の基礎と検定の考え方)の本文を公開しています。

 

★重要なお知らせ★
本第1部3章「Rの簡単な使い方」において載っていましたCRAN筑波大学ミラーサイトが6月で閉鎖されてしまいました。
Rは統計数理研究所のミラーサイトhttp://cran.ism.ac.jp/からダウンロードしてください。
お手数をおかけして申し訳ありません。

 

 基本情報

・出版社  : プレアデス出版
・著者   : 馬場真哉(このサイト、Logics of Blueの管理人です)
・タイトル : 平均・分散から始める一般化線形モデル入門
・ISBN番号 : 978-4-903814-74-2

発売は2015年7月15日を予定しています。
(一部では14日午後から書店に並びます)

 

書籍の内容

初学者を対象とした統計学の入門書です。
「統計学」の入門書ではありますが、現代において「統計モデル」という考えを用いずに解析を行うことは困難です。
そのため、一般化線形モデルの理解をひとまずのゴールと定めた入門書を執筆しました。

本書の第1部(統計学の基礎と検定の考え方)に関しては、ウェブ上に全文を公開しています。
こちらから閲覧可能です。
プレアデス出版、麻畑様のご厚意に感謝いたします。

詳細な目次のPDFファイルはこちらからダウンロードできます。
逆引きR関数、及び索引はこちらからダウンロードできます。

節を除いた簡易版の目次を以下に記します。

目次
まえがき i
本書の構成 ii
第1部 統計学の基礎と検定の考え方 1
‐1章 t検定(数式なし) 2
‐2章 t検定(数式あり) 13
‐3章 Rの簡単な使い方 24
第2部 統計モデル基礎:正規線形モデル 36
‐1章 分散分析(ANOVA) 37
‐2章 統計モデルから見た分散分析 53
‐3章 回帰分析 68
‐4章 正規線形モデル 91
第3部 正規線形モデルによるデータ解析 107
‐1章 Type II ANOVAとモデル選択 108
‐2章 Type II ANOVAの応用 118
第4部 確率と統計データ 137
‐1章 確率変数 138
‐2章 データが得られるプロセス 144
‐3章 データを解析するプロセス 150
第5部 確率分布と統計モデル 154
‐1章 確率密度関数 155
‐2章 正規分布 160
‐3章 統計モデルと確率分布 180
‐4章 パラメトリックブートストラップ検定 186
‐5章 正規分布から派生した確率分布 204
第6部 一般化線形モデル 216
‐1章 一般化線形モデルの長所
‐2章 尤度と最尤法 218
‐3章 一般化線形モデルの推定 227
‐4章 Devianceと尤度比検定 243
第7部 一般化線形モデルによるデータ解析 258
‐1章 ロジスティック回帰 259
‐2章 交互作用 277
‐3章 分割表に対するGLM(対数線形モデル) 285
‐4章 ゼロ切断モデル 297
第8部 情報理論と統計学 307
‐1章 AICの考え方 308
‐2章 AICを用いたデータ解析 310
‐3章 AICと相対エントロピー 320
目次をみればわかるように、平均や分散といった統計基礎から順を追って、一般化線形モデル(GLM)まで解説をします。

あくまでも初学者むきに書かれた入門書ですので、厳密性よりも分かりやすさを優先している点は、ご容赦ください。

 

書籍の特徴

●本書で学べる内容

1.平均値や分散といった「統計基礎」から「一般化線形モデル(GLM)」という応用までを体形的に学ぶことができる
2.目次が非常に細かいため、GLMへ至る流れを俯瞰しやすい
3.逆引きR関数を合わせて載せている。GLMだけでなく、Rの基礎も合わせて学ぶことができる

 

●本書に記述がないこと

1.一般化線形混合モデルや状態空間モデルといった複雑なモデルの解説
2.サンプリング理論
3.ベイズ統計

R言語に関しては、あくまでも初学者が読むことを想定して、ggplotなど比較的高度と思われる内容に関しては割愛しています。
初学者が知っておくべき必要最低限のみを伝えることを優先しました。
逆に、つまずきやすいp値や確率分布の解説には相当の紙数を割いています。

 

書籍で使用されたデータ

下記CSVファイルを保存してください(右クリック~名前を付けてリンク先を保存)。
data0_linearModel.csv
data1_typeII_anova.csv
data2_logistic.csv

Rのコードとサンプルデータをまとめたzipファイルは、下記リンクからダウンロードできます。
Rコードとデータ

 

新規作成:2015年7月11日
最終更新:2015年8月02日