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読書ガイド
対象読者
統計を一通り学び、モデルの信頼性を判断したいビジネス分析の学生に向く。著者の想定は学部上級。ビジネス統計入門の先に置けるが、応用例は商業以外にも広がり、表計算中心の入門書より準備を要する。
前提知識
確率、数理統計、線形回帰、線形代数、多変数微積分が必要。簡単なR関数を読み書きできることを前提とする。
扱う内容
回帰の拡張から再標本化、潜在構造、グラフによる因果モデル、依存のあるデータへ進む。平滑化、一般化モデル、木、時系列も含まれる。分析の問いに合わせて章を選べる構成で、予測手法だけの手引きより範囲が広い。
使い方
単純な基準モデルを先に作り、評価用のデータを残してから複雑化の理由を考える。Rの例を再現したらデータや仮定を変え、違いを短い報告にまとめよう。予測性能と因果関係の主張は区別する。導出が追えない場合は回帰の基礎へ戻る。
版と出典
著者ページで全草稿、データ、Rファイルを公開している。刊行予定の草稿のため、出版済みのCambridge版、刊行年、ISBNは付さない。無料閲覧は再配布の許諾ではない。2025年春の授業は準備や演習の参考になるが、現在の草稿の特定版採用とは扱わない。
