【AI・データサイエンスで必須の基礎数学をやさしく学べる！】

　本書は「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム」の「1-6. 数学基礎」に準拠し、データやAIを活用するための数学・統計学の土台となる基礎知識を学ぶことをねらいとしています。15回分の授業で使うことを想定し、各章が授業1回相当になるよう構成。文章途中の空欄を埋めながら読み進めることで自ら考える力が付き、Excel演習でも手を動かしながら学ぶことで感覚的に数学を理解することができます。中学や高校では数学が苦手だった、という方のための一冊です。

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【感染症からSNS投稿まで！ 時系列現象の解析ツール】

　統計スポットライト・シリーズの第6巻。感染症や地震、SNSの投稿といった自然現象や社会現象を時系列のイベントととらえ、その起き方をモデル化して各現象の解析や将来予測につなげる主な手法に「点過程」と呼ばれる確率過程と「状態空間モデル」がある。
　本書は主に点過程について、大学初年度で学ぶ数学知識のみで理解できるよう解説した入門書であり、状態空間モデルについても概略を述べる。その応用として、COVID-19の感染拡大/ 収束の指標値を推定する方法についても紹介。イベント解析手法を身に付けたい初学者の方は必読！

【線形代数で、希少動物の生存可否を見極める！】

　統計スポットライト・シリーズ第5巻となる本書は、個体群（ある同種の動物もしくは植物の集団）の生息数の推移を「個体群行列モデル」で予測する方法を解説する。このモデルにより、野外調査で得られる個体数データから希少動物の生存の可否などが予測可能になる。
　このモデルで使う数学は線形代数の基礎に限られ、その都度丁寧に説明するため数学が苦手な読者でも挫折しにくい。また、現実的な個体数推移を保証するために仮定する、生態学を基にした統計推論についても適宜解説する。統計ソフトRによる計算結果も一部掲載。

統計学の重要な概念 相関係数を集中的に学ぶ!
相関係数とは2つの確率変数の間の相関（類似性の度合い）を示す統計学的指標をいう。本書ではPearsonの相関係数およびそれから派生もしくは発展した概念の理解や、手法の適用範囲を理解する助けとなるように、式の導出過程や手法が持つ諸性質を丁寧に解説している。確かな理論的裏付けのもと、相関係数を使用して得た解析結果について自信をもって述べることができるようになることが、本書を読み進める上での目標となる。

統計モデリングのテクニックを理解する！
ISMシリーズ：進化する統計数理の第8巻。本書は統計モデルの発想、練り上げ、検証、改良にかかわる「統計モデリング」の過程について読者が理解し、扱えるようになることを目的としている。第1章では基礎論としてデータの関係を統計モデルの形で記述する方法を解説し、第2章から4章までは時系列解析（過去と将来のデータの因果関係）、空間統計学（測定した位置とそれ以外の位置との関係性）、医療統計（診断における統計的検定の使い方）の分野における統計モデリングの具体例を詳述する。

手を動かして統計を理解する!
多くの大学が教科書として採用している『看護・リハビリ・福祉のための統計学』の改訂版である。今回の改訂では、第6章の内容を精査してより理解しやすくした。
また、Excel形式の演習データと、統計分析ソフトウェア「R」のパッケージ(R2.7.0)が、著者作成のサイトからダウンロードでき、医療系のデータで手を動かしながら統計を学ぶことができる。統計学の素養がなくても統計を理解することができるので、初学者には最適の書である。

P値をしっかり理解し、正しく適用する ！
　今日，P値は統計を使用する分野で日常的に使用されいるが、その使用には間違った理解のもと誤用される場合が増えている．特に医系分野ではデータの不確実性は深刻である．2016年にはUSA統計協会が，P値の間違った理解や誤用に対して注意喚起した．わが国でも2017年度統計関連学会連合大会で，P値の誤用や誤解に対して警鐘を鳴らしている．
本書は、このP値の誤用を防ぐためには何が必要か？データの見方・扱い方の基本からP値を解説したわが国最初のテキストである（近代科学社調べ）．

方向統計学を体系的に学べる！
　本書は，ISMシリーズ：進化する統計数理の第7巻であり，方向統計学全般について解説する本である．
　方向統計学とは，風向のような角度観測値を含むデータの科学を指す．
　本書では，角度データの取扱いの説明から始めて，円周の拡張である球面，トーラス，シリンダー，ディスクといった各種座標上でもデータが扱えるように実例を示しながら解説する．いわば方向や角度に着目した統計学の専門書である．
　気象学・環境科学・生態学・生物学・地質学などの研究者，技術者には，必携必読の書である．

徹底的にポアソン分布を理解する！
　ポアソン分布を，その起源から徹底的に学習し，理解することを目指した本書．要となる，「ランダムな点配置の点の個数や，ランダムに起こるイベントの回数を数えると，自然にポアソン分布が現れる」，このことをパソコンの計算ソフトでシミュレーションし，実際にポアソン分布が現れる場面を実体験することにより，数式だけでは理解できない数学を学習する．
　確率・統計を活用する読者には必携の書である．