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1.

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1. Sampling Algorithms
by Yves Tillé
出版情報: New York, NY : Springer Science+Business Media, Inc., 2006
シリーズ名: Springer Series in Statistics ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/0-387-34240-0
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2.

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2. Graphics of Large Datasets : Visualizing a Million
by Antony Unwin, Martin Theus, Heike Hofmann
出版情報: New York, NY : Springer Science+Business Media, LLC, 2006
シリーズ名: Statistics and Computing ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/0-387-37977-0
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3.

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3. Sampling Methods : Exercises and Solutions
by Pascal Ardilly, Yves Tillé
出版情報: New York, NY : Springer Science+Business Media, Inc., 2006
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/0-387-31075-4
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4.

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4. Modeling Financial Time Series with S-PLUS®. Second Edition
by Eric Zivot, Jiahui Wang
出版情報: New York, NY : Springer Science+Business Media, Inc., 2006
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/0-387-32348-1
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5.

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5. Handbook of Partial Least Squares : Concepts, Methods and Applications
edited by Vincenzo Esposito Vinzi, Wynne W. Chin, Jörg Henseler, Huiwen Wang
出版情報: Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010
シリーズ名: Springer Handbooks of Computational Statistics ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-32827-8
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6.

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6. Introducing Monte Carlo Methods with R
by Christian Robert, George Casella
出版情報: New York, NY : Springer Science+Business Media, LLC, 2010
シリーズ名: Use R ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-1576-4
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7.

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7. Numerical Analysis for Statisticians
by Kenneth Lange
出版情報: New York, NY : Springer Science+Business Media, LLC, 2010
シリーズ名: Statistics and Computing ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-5945-4
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8.

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8. R for Stata Users
by Robert A. Muenchen, Joseph Hilbe
出版情報: New York, NY : Springer Science+Business Media, LLC, 2010
シリーズ名: Statistics and Computing ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-1318-0
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9.

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9. Dependence in Probability and Statistics
edited by Paul Doukhan, Gabriel Lang, Donatas Surgailis, Gilles Teyssière
出版情報: Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010
シリーズ名: Lecture Notes in Statistics ; 200
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14104-1
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10.

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10. Evolutionary Statistical Procedures : An Evolutionary Computation Approach to Statistical Procedures Designs and Applications
by Roberto Baragona, Francesco Battaglia, Irene Poli
出版情報: Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011
シリーズ名: Statistics and Computing ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-16218-3
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11.

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11. Le logiciel R : Maîtriser le langage Effectuer des analyses statistiques
by Pierre Lafaye Micheaux, Rémy Drouilhet, Benoît Liquet
出版情報: Paris : Springer-Verlag France, 2011
シリーズ名: Statistique et probabilités appliquées ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0115-5
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12.

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12. A Tiny Handbook of R
by Mike Allerhand
出版情報: Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011
シリーズ名: SpringerBriefs in Statistics ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-17980-8
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13.

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13. Introduction to Stochastic Programming
by John R. Birge, François Louveaux
出版情報: New York, NY : Springer Science+Business Media, LLC, 2011
シリーズ名: Springer Series in Operations Research and Financial Engineering ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-0237-4
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14.

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14. New Perspectives in Statistical Modeling and Data Analysis : Proceedings of the 7th Conference of the Classification and Data Analysis Group of the Italian Statistical Society, Catania, September 9 - 11, 2009
edited by Salvatore Ingrassia, Roberto Rocci, Maurizio Vichi
出版情報: Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011
シリーズ名: Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-11363-5
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15.

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15. Excel 2010 for Business Statistics : A Guide to Solving Practical Business Problems
by Thomas Quirk
出版情報: New York, NY : Springer Science+Business Media, LLC, 2011
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-9934-4
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16.

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16. Régression avec R
by Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
出版情報: Paris : Springer-Verlag France S.A.R.L., 2011
シリーズ名: Collection Pratique R ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0184-1
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17.

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17. Séries temporelles avec R : Méthodes et cas
by Yves Aragon
出版情報: Paris : Springer Paris, 2011
シリーズ名: Pratique R ; 0
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0208-4
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18.

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18. Méthodes de Monte-Carlo avec R
by Christian P. Robert, George Casella
出版情報: Paris : Springer-Verlag France S.A.R.L., 2011
シリーズ名: Collection Pratique R ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0181-0
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19.

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19. R for SAS and SPSS Users
by Robert A. Muenchen
出版情報: New York, NY : Springer Science+Business Media, LLC, 2011
シリーズ名: Statistics and Computing ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-0685-3
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20.

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20. Analyse statistique des risques agro-environnementaux : Études de cas
by David Makowski, Hervé Monod
出版情報: Paris : Springer Paris, 2011
シリーズ名: Collection Statistique et probabilités appliquées ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0251-0
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21.

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21. Business Statistics for Competitive Advantage with Excel 2010 : Basics, Model Building, and Cases. 2nd ed. 2012
by Cynthia Fraser
出版情報: Boston, MA : Springer US, 2012
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-9857-6
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22.

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22. Excel 2007 for Social Science Statistics : A Guide to Solving Practical Problems
by Thomas J. Quirk
出版情報: New York, NY : Springer New York, 2012
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3622-5
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23.

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23. Excel 2010 for Social Science Statistics : A Guide to Solving Practical Problems
by Thomas J. Quirk
出版情報: New York, NY : Springer New York, 2012
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3637-9
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24.

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24. Handbook of Data Visualization
by Chun-houh Chen, Wolfgang Härdle, Antony Unwin
出版情報: Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag, 2008
シリーズ名: Springer Handbooks Comp.Statistics ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-33037-0
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25.

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25. COMPSTAT 2008 : Proceedings in Computational Statistics
edited by Paula Brito
出版情報: Heidelberg : Physica-Verlag Heidelberg, 2008
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-7908-2084-3
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26.

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26. SAS for Data Analysis : Intermediate Statistical Methods
by Mervyn G. Marasinghe, William J. Kennedy
出版情報: New York, NY : Springer Science+Business Media, LLC, 2008
シリーズ名: Statistics and Computing ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-77372-8
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27.

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27. Computational Statistics
by James E. Gentle
出版情報: New York, NY : Springer-Verlag New York, 2009
シリーズ名: Statistics and Computing ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-98144-4
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28.

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28. A Beginner's Guide to R
by Alain F. Zuur, Elena N. Ieno, Erik Meesters
出版情報: New York, NY : Springer-Verlag New York, 2009
シリーズ名: Use R ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-93837-0
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29.

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29. Computation of Multivariate Normal and t Probabilities
by Alan Genz, Frank Bretz
出版情報: Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2009
シリーズ名: Lecture Notes in Statistics ; 195
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-01689-9
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30.

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30. Functional Data Analysis with R and MATLAB
by James Ramsay, Giles Hooker, Spencer Graves
出版情報: New York, NY : Springer-Verlag New York, 2009
シリーズ名: Use R ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-98185-7
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31.

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31. R for SAS and SPSS Users
by Bob München
出版情報: New York, NY : Springer-Verlag New York, 2009
シリーズ名: Statistics and Computing ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-09418-2
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32.

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32. Medical Applications of Finite Mixture Models
by Peter Schlattmann
出版情報: Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2009
シリーズ名: Statistics for Biology and Health ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-68651-4
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33.

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33. Handbook of Financial Time Series
edited by Thomas Mikosch, Jens-Peter Kreiß, Richard A. Davis, Torben Gustav Andersen
出版情報: Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2009
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-71297-8
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34.

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34. Cooperation in Classification and Data Analysis : Proceedings of Two German-Japanese Workshops
edited by Wolfgang Gaul, Hans-Hermann Bock, Tadashi Imaizumi, Akinori Okada
出版情報: Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2009
シリーズ名: Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-00668-5
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35.

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35. R Through Excel : A Spreadsheet Interface for Statistics, Data Analysis, and Graphics
by Richard M. Heiberger, Erich Neuwirth
出版情報: New York, NY : Springer Science+Business Media, LLC, 2009
シリーズ名: Use R ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-0052-4
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36.

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36. Maîtriser l’aléatoire : Exercices résolus de probabilités et statistique. Deuxième edition
by Eva Cantoni, Philippe Huber, Elvezio Ronchetti
出版情報: Paris : Springer-Verlag Paris, 2009
シリーズ名: Statistique et probabilités appliquées ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-2-287-99671-9
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37.

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37. Data Modeling for Metrology and Testing in Measurement Science
edited by Franco Pavese, Alistair B. Forbes
出版情報: Boston : Birkhäuser Boston, 2009
シリーズ名: Modeling and Simulation in Science, Engineering and Technology ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-0-8176-4804-6
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38.

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38. Proceedings of COMPSTAT'2010 : 19th International Conference on Computational StatisticsParis France, August 22-27, 2010 Keynote, Invited and Contributed Papers
edited by Yves Lechevallier, Gilbert Saporta
出版情報: Heidelberg : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-7908-2604-3
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39.

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39. Complex Data Modeling and Computationally Intensive Statistical Methods
edited by Pietro Mantovan, Piercesare Secchi
出版情報: Milano : Springer-Verlag Milan, 2010
シリーズ名: Contributions to Statistics ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-88-470-1386-5
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40.

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40. Statistical Signal Processing : Frequency Estimation
by Debasis Kundu, Swagata Nandi
出版情報: India : Springer India, 2012
シリーズ名: SpringerBriefs in Statistics ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-81-322-0628-6
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41.

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41. Exploring Research Frontiers in Contemporary Statistics and Econometrics : A Festschrift for Léopold Simar
edited by Ingrid Van Keilegom, Paul W. Wilson
出版情報: Heidelberg : Physica-Verlag HD, 2012
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-7908-2349-3
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42.

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42. Excel 2010 for Educational and Psychological Statistics : A Guide to Solving Practical Problems
by Thomas Quirk
出版情報: New York, NY : Springer Science+Business Media, LLC, 2012
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-2071-2
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43.

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43. Six Sigma with R : Statistical Engineering for Process Improvement
by Emilio L. Cano, Javier M. Moguerza, Andrés Redchuk
出版情報: New York, NY : Springer New York : Imprint: Springer, 2012
シリーズ名: Use R! ; 36
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3652-2
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目次情報: 続きを見る
Part I Basics
Six Sigma in a Nutshell
R from the Beginning
Part II R Tools for the Define phase
Process Mapping with R
Loss Function Analysis with R
Part III R Tools for the Measure phase
Measurement System Analysis with R
Pareto Analysis with R
Process Capability Analysis with R
Part IV R Tools for the Analyze phase
Charts with R
Statistics and Probability with R
Statistical Inference with R
Part V R Tools for the Improve phase
Design of Experiments with R
Part VI R Tools for the Control phase
Process Control with R
Part VII Further and Beyond
Other Tools and Methodologies
Part I Basics
Six Sigma in a Nutshell
R from the Beginning
44.

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44. Excel 2007 for Educational and Psychological Statistics : A Guide to Solving Practical Problems
by Thomas J. Quirk
出版情報: New York, NY : Springer New York : Imprint: Springer, 2012
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3725-3
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目次情報: 続きを見る
Sample Size, Mean, Standard Deviation, and Standard Error of the Mean
Random Number Generator
Confidence Interval About the Mean Using the TINV Function and Hypothesis Testing
One-Group t-Test for the Mean
Two-Group t-Test of the Difference of the Means for Independent Groups
Correlation and Simple Linear Regression
Multiple Correlation and Multiple Regression
One-Way Analysis of Variance (ANOVA)
Appendix A:  Answers to End-of-Chapter Practice Problems
Appendix B:  Practice Test
Appendix C:  Answers to Practice Test
Appendix D:  Statistical Formulas
Appendix E:  t-table
Index
Sample Size, Mean, Standard Deviation, and Standard Error of the Mean
Random Number Generator
Confidence Interval About the Mean Using the TINV Function and Hypothesis Testing
45.

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45. Excel 2007 for Business Statistics : A Guide to Solving Practical Business Problems
by Thomas J. Quirk
出版情報: New York, NY : Springer New York : Imprint: Springer, 2012
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3734-5
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目次情報: 続きを見る
Sample Size, Mean, Standard Deviation, and Standard Error of the Mean
Random Number Generator
Confidence Interval About the Mean Using the TINV Function and Hypothesis Testing
One-Group t-Test for the Mean
Two-Group t-Test of the Difference of the Means for Independent Groups
Correlation and Simple Linear Regression
Multiple Correlation and Multiple Regression
One-Way Analysis of Variance (ANOVA).-  Appendix A:  Answers to End-of-Chapter Practice Problems
Appendix B:  Practice Test
Appendix C:  Answers to Practice Test.- Appendix D:  Statistical Formulas.- Appendix E:  t-table
Index
Sample Size, Mean, Standard Deviation, and Standard Error of the Mean
Random Number Generator
Confidence Interval About the Mean Using the TINV Function and Hypothesis Testing
46.

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46. Modeling Psychophysical Data in R
by Kenneth Knoblauch, Laurence T. Maloney
出版情報: New York, NY : Springer New York : Imprint: Springer, 2012
シリーズ名: Use R! ; 32
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-4475-6
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目次情報: 続きを見る
A First Tour through R by Example
Modeling in R
Signal Detection Theory (SDT)
The Psychometric Function: Introduction
The Psychometric Function: Continuation
Classification Images
Maximum Likelihood Difference Scaling (MLDS)
Maximum Likelihood Conjoint Measurement (MLCM)
Mixed-Effect Models
Some Basics of R
Statistical Background
References
Index
A First Tour through R by Example
Modeling in R
Signal Detection Theory (SDT)
47.

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47. Handbook of Computational Statistics : Concepts and Methods. 2nd ed. 2012. revised and updated
edited by James E. Gentle, Wolfgang Karl Härdle, Yuichi Mori
出版情報: Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg : Imprint: Springer, 2012
シリーズ名: Springer Handbooks of Computational Statistics ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-21551-3
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目次情報: 続きを見る
Part I  Computational Statistics
Part II  Statistical Computing
Part III  Statistical Methodology
Part IV  Selected Applications
Part I  Computational Statistics
Part II  Statistical Computing
Part III  Statistical Methodology
48.

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48. Modeling Dose-Response Microarray Data in Early Drug Development Experiments Using R : Order-Restricted Analysis of Microarray Data
edited by Dan Lin, Ziv Shkedy, Daniel Yekutieli, Dhammika Amaratunga, Luc Bijnens
出版情報: Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg : Imprint: Springer, 2012
シリーズ名: Use R! ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-24007-2
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目次情報: 続きを見る
Introduction
Part I: Dose-response Modeling: An Introduction
Estimation Under Order Restrictions
The Likelihood Ratio Test
Part II: Dose-response Microarray Experiments
Functional Genomic Dose-response Experiments
Adjustment for Multiplicity
Test for Trend
Order Restricted Bisclusters
Classification of Trends in Dose-response Microarray Experiments Using Information Theory Selection Methods
Multiple Contrast Test
Confidence Intervals for the Selected Parameters
Case Study Using GUI in R: Gene Expression Analysis After Acute Treatment With Antipsychotics
Introduction
Part I: Dose-response Modeling: An Introduction
Estimation Under Order Restrictions
49.

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49. Campionamento da popolazioni finite : Il disegno campionario
by Pier Luigi Conti, Daniela Marella
出版情報: Milano : Springer Milan : Imprint: Springer, 2012
シリーズ名: Unitext ;
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-88-470-2577-6
所蔵情報: loading…
50.

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50. Astrostatistical Challenges for the New Astronomy
edited by Joseph M. Hilbe
出版情報: New York, NY : Springer New York : Imprint: Springer, 2013
シリーズ名: Springer Series in Astrostatistics ; 1
オンライン: http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-3508-2
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
Joseph Hilbe, Jet Propulsion Laboratory and Arizona State University, Astrostatistics: A brief history and view to the future
Thomas Loredo, Cornell Univ, Bayesian astrostatistics: A backward look to the future
Stefano Andreon, INAF-Osservatorio Astronomico di Brera, Italy, Understanding better (some) astronomical data using Bayesian methods
Martin Kunz, Institute for Theoretical Physics, Univ of Geneva, BEAMS: separating the wheat from the chaff in supernova analysis
Benjamin Wandelt, Institut d'Astrophysique de Paris, Université Pierre et Marie Curie, France, Cosmostatistics
Roberto Trotta, Astrophysics Group, Dept of Physics, Imperial College London  (with Farhan Feroz (Cambridge), Mike Hobson (Cambridge), and Roberto Ruiz de Austri (Univ of Valencia, Spain), Recent advances in Bayesian inference in cosmology and astroparticle physics thanks to the Multinest Algorithm
Phillip Gregory, Department of Astronomy, Univ of British Columbia, Canada, Extrasolar planets via Bayesian model fitting
Marc Henrion, Dept of Mathematics, Imperial College, London, UK (with Daniel Mortlock (Imperial), Axel Gandy (Imperial), and David J. Hand (Imperial)), Subspace methods for anomaly detection in high dimensional astronomical databases
Asis Kumar Chattopadhyay, Dept of Statistics, Univ of Calcutta, India (with Tanuka Chattyopadhyay, Tuli De, and Saptarshi Mondal), Independent Component Analysis for dimension reduction classification: Hough transform and CASH Algorithm
Marisa March, Astrophysics Group, Dept of Physics, Imperial College London (with Roberto Trotta), Improved cosmological constraints from a Bayesian hierarchical model of supernova type Ia data
Joseph Hilbe, Jet Propulsion Laboratory and Arizona State University, Astrostatistics: A brief history and view to the future
Thomas Loredo, Cornell Univ, Bayesian astrostatistics: A backward look to the future
Stefano Andreon, INAF-Osservatorio Astronomico di Brera, Italy, Understanding better (some) astronomical data using Bayesian methods