出版書誌データベース

本書は数理科学の基礎から最前線までを網羅して好評を博した『第2版　現代数理科学事典』（2009年刊行）を分冊化（全8巻）し、普及版としてお求めやすい価格で再出版した書籍となります。第5巻では、「数理統計学」（編集幹事：⽵村彰通、企画委員：楠岡成雄）と「認知と学習」（編集幹事：⿇⽣英樹、企画委員：⽢利俊⼀）を収録いたしました。

数理統計学
1. 　統計的推測
　1.1　推定
　1.2　検定
　1.3　推測の漸近理論
　1.4　ノンパラメトリック法
　1.5　統計的決定理論
2. 　統計的モデルの特定化と解析
　2.1　統計的モデル
　2.2　線形モデルの推測
　2.3　一般化線形モデル
　2.4　ベイズ統計法
　2.5　モデル選択
　2.6　寿命データの解析
　2.7　欠測値の解析
3. 　実験計画法と標本調査
　3.1　実験計画法
　3.2　標本調査法
4. 　多変量解析
　4.1　多変量データの記述法
　4.2　多変量分布論
　4.3　多変量モデルの推測
　4.4　離散多変量解析
　4.5　グラフィカルモデル
5. 　時系列解析
　5.1　時系列解析
　5.2　非線形時系列モデル
　5.3　確率過程の解析
6. 　統計計算
　6.1　確率分布の近似
　6.2　モンテカルロ法
　6.3　マルコフ連鎖モンテカルロ法
　6.4　ブートストラップ法

認知と学習
1.　認知過程の数理
　1.1 視覚認知過程の数理
　1.2 聴覚認知過程の数理
　1.3 リカレントニューラルネットによる決定論力学系にもとづく高次認知モデル
2.　パターン情報の数理
　2.1 視覚情報の数理
　2.2 聴覚情報の数理
　2.3 パターン情報の展開
　2.4 パターン認識の数理
3.　学習過程の数理
　3.1 学習過程のモデル
　3.2 認知発達のモデル
　3.3 統計的学習理論
　3.4 情報論的学習理論
　3.5 特異モデルの学習理論
　3.6 情報統計力学
4.　学習モデル
　4.1 ニューラルネットワーク
　4.2 サポートベクトルマシン
　4.3 ベイジアンネットワーク

コラム
　データマイニング
　変分ベイズ法
　ブースティング