みんなのR 第2版 Jared P. Lander(著/文) - マイナビ出版 【利用不可】
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出版者情報
みんなのR 第2版
- 書店発売日
- 2018年12月28日
- 登録日
- 2017年11月8日
- 最終更新日
- 2018年12月11日
紹介
Rの基礎からモダンなデータ分析までわかりやすく解説
統計、線形代数、機械学習―データサイエンスのタスクをこなすのに重宝する「R」。
本書はオープンソースの統計解析ソフトRの解説書です。データサイエンスに興味があるけれども、何からはじめたらよいか迷っている方を対象に、理論的な説明・数式だけでなくRのコードを多く引用して解説していますので、データ分析・ビジュアル化からレポートまで、実際にコードを動かしながら学ぶことができます。
Rのインストール、RStudioの使い方、Rの文法、データハンドリング、グラフィックス、確率分布、基礎統計、回帰、重回帰、一般化線形モデル、モデル評価、オーバーフィッティングを防ぐ方法、クラスタリング、時系列、レポーティングなどを網羅。第2版ではdplyr、purrr、Tidyverse、Caret、RMarkdown、Shinyの章が追加されました。
実務でデータサイエンスを用いビジネスにインパクトを与えたい方、データサイエンティストを抱えている部署のマネジメントの方など、様々な用途で・自分の読み方で活用してもらえればと思います。
目次
翻訳者より
0.1 : はじめに
0.2 : まえがき
0.3 : 第2版への謝辞
0.4 : 第1版への謝辞
1章 Rを手に入れる
1.1 : Rのダウンロード
1.2 : Rのバージョン
1.3 : 32bitと64bit
1.4 : インストール
1.5 : Microsoft R Open
1.6 : まとめ
2章 Rの環境
2.1 : コマンドラインインターフェイス（CLI）
2.2 : RStudio
2.3 : Microsoft Visual Studio
2.4 : まとめ
3章 Rパッケージ
3.1 : インストールパッケージ
3.2 : パッケージのロード
3.3 : パッケージの作成
3.4 : まとめ
4章 Rの基本
4.1 : 基本的な数学
4.2 : 変数
4.3 : データ型
4.4 : ベクトル
4.5 : 関数（Function）の呼び出し
4.6 : 関数ドキュメント
4.7 : 欠損値
4.8 : パイプ
4.9 : まとめ
5章 高度なデータ構造
5.1 : データフレーム（data.frame）
5.2 : リスト（List）
5.3 : マトリックス（Matrix）
5.4 : アレイ（Array）
5.5 : まとめ
6章 Rへのデータ取り込み
6.1 : CSVの読み込み
6.2 : Excelの読み込み
6.3 : データベースからの読み込み
6.4 : 他社統計ツールからの読み込み
6.5 : Rバイナリファイル
6.6 : Rに入っているデータ
6.7 : Webサイトからの抽出
6.8 : Reading JSON Data
6.9 : まとめ
7章 統計グラフ
7.1 : 基本グラフィクス
7.2 : ggplot2
7.3 : まとめ
8章 Rの関数を書く
8.1 : ハロー、ワールド！
8.2 : 関数の引数
8.3 : 値の返却
8.4 : do.call
8.5 : まとめ
9章 コントロール文
9.1 : if とelse
9.2 : switch
9.3 : ifelse
9.4 : 複合テスト
9.5 : まとめ
10章 ループ・Rの方法ではない反復方法
10.1 : for ループ
10.2 : while ループ
10.3 : ループの制御
10.4 : まとめ
11章 グルーピング操作
11.1 : Applyファミリー
11.2 : aggregate
11.3 : plyr
11.4 : data.table
11.5 : まとめ
12章 dplyrによる高速なグルーピング操作
12.1 : パイプ演算子
12.2 : tbl
12.3 : select
12.4 : filter
12.5 : slice
12.6 : mutate
12.7 : summarize
12.8 : group_by
12.9 : arrange
12.10 : do
12.11 : dplyr によるデータベース操作
12.12 : まとめ
13章 purrrによる反復処理
13.1 : map
13.2 : 型を指定するmap
13.3 : data.frame に対する反復処理
13.4 : 複数入力に対するmap
13.5 : まとめ
14章 データ整形
14.1 : cbind とrbind
14.2 : Join
14.3 : reshape2
14.4 : まとめ
15章 Tidyverseでのデータ整形
15.1 : 行や列の結合
15.2 : dplyr を使ったJoin
15.3 : データ形式を変換する
15.4 : まとめ
16章 文字列操作
16.1 : paste
16.2 : sprintf
16.3 : テキストの抽出
16.4 : 正規表現
16.5 : まとめ
17章 確率分布
17.1 : 正規分布
17.2 : 二項分布
17.3 : ポアソン分布
17.4 : その他の分布
17.5 : まとめ
18章 基本統計
18.1 : 要約統計
18.2 : 相関と共分散
18.3 : t検定
18.4 : 分散分析
18.5 : まとめ
19章 線形モデル
19.1 : 単回帰
19.2 : 重回帰
19.3 : まとめ
20章 一般化線形モデル
20.1 : ロジスティック回帰
20.2 : ポアソン回帰
20.3 : その他の一般化線形モデル
20.4 : 生存時間分析
20.5 : まとめ
21章 モデル評価
21.1 : 残差
21.2 : モデル比較
21.3 : クロスバリデーション
21.4 : ブートストラップ
21.5 : ステップワイズ変数選択法
21.6 : まとめ
22章 正則化と縮小（ シュリンケージ）
22.1 : Elastic Net
22.2 : Bayesian縮小
22.3 : まとめ
23章 非線形モデル
23.1 : 非線形最小二乗法
23.2 : スプライン
23.3 : 一般化加法モデル
23.4 : 決定木
23.5 : Boosted Trees
23.6 : ランダムフォレスト
23.7 : まとめ
24章 時系列と自己相関
24.1 : 自己回帰移動平均
24.2 : VAR
24.3 : GARCH
24.4 : まとめ
25章 クラスタリング
25.1 : K-means
25.2 : PAM
25.3 : 階層型クラスタリング
25.4 : まとめ
26章 caret を用いたモデルの当てはめ
26.1 : caretの基本
26.2 : caretのオプション
26.3 : ブースティング木をチューニングする
26.4 : まとめ
27章 knitrパッケージによる再現性とレポート
27.1 : LaTeXプログラムのインストール
27.2 : LaTeX 入門
27.3 : LaTeXを使ったknitr
27.4 : まとめ
28章 RMarkdownを用いたリッチなドキュメント
28.1 : ドキュメントのコンパイル
28.2 : ドキュメントのヘッダー
28.3 : マークダウンの基礎
28.4 : マークダウンのコードチャンク
28.5 : htmlwidgets
28.6 : RMarkdownのスライドショー
28.7 : まとめ
29章 Shinyを用いたインタラクティブなダッシュボード
29.1 : RMarkdownにおけるShiny
29.2 : ShinyにおけるReactive Expressions
29.3 : ServerとUI
29.4 : まとめ
30章 Rパッケージの構築
30.1 : フォルダ構成
30.2 : パッケージファイル
30.3 : パッケージドキュメンテーション
30.4 : テスト
30.5 : チェック、構築とインストール
30.6 : CRANへの登録
30.7 : C++コード
30.8 : まとめ
付録A 実生活での情報リソース
A.1 : Meetup
A.2 : Stack Overflow
A.3 : Twitter
A.4 : カンファレンス
A.5 : Webサイト
A.6 :ドキュメント
A.7 : 書籍
A.8 : まとめ
付録B 用語集
索引
上記内容は本書刊行時のものです。
