Data Science
for Environment and Quality

環境と品質のためのデータサイエンス


環境と品質のためのデータサイエンスは、 総合的な科学のハブです。 いろいろな分野につながっています。

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環境と品質のためのデータサイエンス入門
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Rによるデータ分析
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更新履歴
2024/07/15 : 「対数尤度情報量分析」、「対数尤度と情報量の関係」、「Rによる対数尤度情報量分析」を追加
2024/07/12 : 「質的変数の分布」を追加
2024/07/12 : 「ナラティブ」を追加
2024/07/10 : 「ベイジアンネットワークによるデータの構造解析」を再編
2024/07/09 : 「管理会計」、「圏論」に本を追加
2024/07/05 : 「産業連関分析」を追加
2024/07/05 : 「人の質的研究」に加筆
2024/06/28 : 「追加学習と再学習」を追加
2024/06/26 : 「抜き取り検査による歩留の予測」を独立して加筆
2024/06/26 : 「抜き取り検査」を書き直し
2024/06/24 : 「有向比例分散分析」、「Rによる有向比例分散分析」、「歪度と尖度」を追加

スタート時からの、古い更新履歴はこちら

R-EDA1のリリースノート


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データサイエンス

見つける(1) 統計学ビッグデータ , 21世紀の検定 , 信頼区間 , ベイズ統計

見つける(2) 多変量解析比例分散の回帰分析 , ロジスティック回帰分析 , MT法 , 主成分

見つける(3) データマイニングEDA , 決定木 , アソシエーション , 高次元可視化

見つける(4) グラフ統計折れ線グラフ , 言葉の散布図 , ネットワーク

つなぐ・整理する データリテラシー特徴量エンジニアリング , 外れ値と欠損値

導く 予測とシミュレーション統計モデル , 数理モデル , 異常モデル

集める 測定誤差 , 実験計画法 , 有効数字と分解能 , フェルミ推定 , 測度論

考える 人工知能(AI)機械学習 , 説明可能性 , ベイジアンネット , ディープラーニング

見つける(5) 現象の分析因果推論 , システム理論 , 時系列

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