これが売れてる【数学】
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するときーカテゴリデータとパーセンテージ／第2章　数値データを要約して伝えるー数値がたくさんある場合／第3章　データから学ぶためデータについて考えるー母集団と測定値／第4章　何が何の原因か？／第5章　回帰を使って関係性をモデリング／第6章　アルゴリズム、分析、予測／第7章　標本調査の結果にどれほど確信が持てるか？ー推定値と区間／第8章　確率とは何か？ー不確実性と変動性を伝える手段／第9章　確率と統計をまとめる／第10章　問いに答えるのに必要なことー発見の意味を知る／第11章　ベイズ統計学による推論の方法ー経験から学ぶ／第12章　統計学の誤用・悪用・誤解釈／第13章　統計学をよりよくするには？／第14章　おわりに 英国ベストセラー！元・英国統計学会会長による統計学入門書の最新決定版。
旧来の統計学の教え方・学び方を刷新！数式は最小限。
図表70点余、興味深い実例は満載。
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ゴラス、ニュートンからオイラーまでーー＜br /＞ 珠玉の数式を味わい尽くす！＜/p＞ ＜p＞分数の和の極限、ピタゴラスの定理、ヘロンの公式、オイラーの多面体定理、フィボナッチ数列、平方根の連分数展開、オイラーの等式、複利計算の式、3次方程式の解、ゼータ関数、テイラー展開、運動方程式、素数定理、フェルマーの最終定理、リーマン予想…＜/p＞ ＜p＞さらに、気軽な数学の学び直しにも。
＜br /＞ 「楽しい数遊びやパズル」「現代社会を支える重要定理」＜br /＞ 「世界の驚くべき真実を示す世紀の難問」が満載！　＜/p＞ ＜p＞ピタゴラス、ヘロン、オイラー、フィボナッチ、パスカル、リュカ、カルダノ、アーベル、アインシュタイン、ロピタル、ニュートン、マクスウェル、ラマヌジャン、フェルマー、リーマン…＜br /＞ ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。
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る／中2で習う図形の「？」を解決する／中3で習う図形の「？」を解決する／関数の「？」を解決する／確率の「？」を解決する／データの活用の「？」を解決する 負の数と負の数をかけると、なぜ正の数になるのか？平方根の計算は、どうやってするのか？三平方の定理は、なぜ成り立つのか？数学と数学者の歴史も学べる！新学習指導要領に完全対応！2021年に新たに加えられた要素を含む章を新設し、既存の章もコラムも大幅にアップ！数学を教えるプロの講師が疑問を一つ一つ丁寧に解決。
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の関連も示しているのも特徴である。
また、スペクトル解析に関連して、最近新しく展開したカオス、フラクタル、ウェーブレットについても紹介することができた。
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ana） 科学ライター。
プリンストン大学で数学の博士号を取得。
サイエンス誌やディスカバー誌などに寄稿する 松尾豊（マツオユタカ） 東京大学大学院工学系研究科教授、日本ディープラーニング協会理事長。
東京大学工学部電子情報工学科卒業、同大学院博士課程修了。
博士（工学）。
産業技術総合研究所、スタンフォード大学を経て、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） 序章　「因果推論」という新しい科学／第1章　因果のはしご／第2章　シューアル・ライトが起こした革命ー因果推論創世記／第3章　結果から原因へーベイジアンネットワークの真価と限界／第4章　交絡を取り除くーランダム化比較試験と新しいパラダイム／第5章　タバコは肺がんの原因か？ー喫煙論争の煙を吹き飛ばす／第6章　パラドックスの詰め合わせー因果のレンズで世界を見る／第7章　介入ー険しい山を登るための強力な道具一式／第8章　反事実ー「こうであったかもしれない」世界を考える／第9章　媒介ー因果関係の背後にはどんな仕組みがあるのか？／第10章　ビッグデータ、AI、ビッグクエスチョン チューリング賞受賞「人工知能の巨人」が史上最大の難問「なぜ？」の問題に挑む。
この商品が売れた理由は？感染症が広まった理由は？従来の統計学やデータ分析からだけでは、この「なぜ？」という問いには答えられない。
しかし、「なぜ？」という問いに人工知能が答えられれば、人間のように考える。
“強いAI”をつくることができる。
統計やデータを超えた「因果関係」は、いかにして得られるか。
そもそも私たち人間は、どのように「因果関係」を考えているか。
ーまずは3段の「因果のはしご」を登ってみよう。
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均・分散・標準偏差・自由度／正規分布と統計理論の初歩　ほか）／第3部　母平均μに対する統計解析（関連2群のt検定（対応のあるt検定）／独立2群のt検定（対応のないt検定）　ほか）／第4部　2つの変数xとyの間の関係（相関分析／単回帰分析） 本 科学・技術 数学

導きます．前提にするのは，高校1〜2 年で学ぶ数学まで，です．※本データはこの商品が発売された時点の情報です。
目次第1部 統計的仮説検定の論理（検定の論理（二項検定を教材として）/検定統計量（Wilcoxon‐Mann‐Whitney検定を教材として） ほか）/第2部 統計学の理論的基礎（平均・分散・標準偏差・自由度/正規分布と統計理論の初歩 ほか）/第3部 母平均μに対する統計解析（関連2群のt検定（対応のあるt検定）/独立2群のt検定（対応のないt検定） ほか）/第4部 2つの変数xとyの間の関係（相関分析/単回帰分析）

点群レジストレーション（位置合わせ）第5章 点群からの物体認識第6章 深層学習による3次元点群処理第7章 点群以外の3次元データ処理※本データはこの商品が発売された時点の情報です。
目次第1章 はじめに/第2章 点群処理の基礎/第3章 特徴点・特徴量の抽出/第4章 点群レジストレーション（位置合わせ）/第5章 点群からの物体認識/第6章 深層学習による3次元点群処理/第7章 点群以外の3次元データ処理

い、あなたのための算数力講義。
　＜/p＞ ＜p＞【主な内容】＜br /＞ 第1章 数と計算＜br /＞ 1　整数　3≦7は正しい、では3≦3は？＜br /＞ 2　四則計算、計算規則および計算法則　40ー16÷4÷2の計算ルール＜br /＞ 3　小数と分数　小数同士の割り算の注意点＜br /＞ 4　倍数・約数と素数　最大公約数、最小公倍数の求め方＜/p＞ ＜p＞第2章 量および比と割合＜br /＞ 1　もとにする量と比べられる量　食塩水の濃度、その落とし穴＜br /＞ 2　理科の単位と速さ・時間・距離　旅人算と通過算と流水算＜br /＞ 3　平均とは何か　行き時速30キロ、帰り時速50キロ、往復の平均速度は＜br /＞ 4　比例と反比例　「外項の積は内項の積に等しい」とは＜/p＞ ＜p＞第3章 図形＜br /＞ 1　図形の導入　平行四辺形は台形なのか＜br /＞ 2　多角形の面積　五角形の内角の和は何度か＜br /＞ 3　円の面積　なぜ「半径×半径×π」になるのか＜br /＞ 4　空間図形　円錐の体積公式に1/3が現れる訳＜/p＞ ＜p＞第4章 場合の数と確率・統計＜br /＞ 1　場合の数　樹形図で素朴かつ正確に数える＜br /＞ 2　確率の考え方　3人でじゃんけん。
あいこになる確率は＜br /＞ 3　期待値の考え方　利益を最大化させる仕入れ数＜br /＞ 4　統計の考え方　ジニ係数を計算して経済格差を調査＜/p＞ ＜p＞第5章 論理＜br /＞ 　　「すべての生徒は携帯をもっている」の否定文＜/p＞ ＜p＞【著者略歴】＜br /＞ 芳沢光雄（よしざわ・みつお）　＜br /＞ 1953年、東京生まれ。
東京理科大学理学部教授（理学研究科教授）、桜美林大学リベラルアーツ学群教授を経て現在、桜美林大学名誉教授。
理学博士。
専門は数学・数学教育。
＜br /＞ 『中学生から大人まで楽しめる　算数・数学間違い探し』（講談社＋α新書）、『新体系・高校数学の教科書（上・下）』『新体系・中学数学の教科書（上・下）』『新体系・大学数学入門の教科書（上・下）』『群論入門』『離散数学入門』（以上、講談社ブルーバックス）、『数学的思考法』（講談社現代新書）、『数学の苦手が好きに変わるとき』 (ちくまプリマー新書)など著書多数＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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