| ■ | 本シリーズについて |
| ■ | 特 徴 |
| ■ | 最新刊 |
| ■ | シリーズ全巻の構成 |
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 編集：甘利俊一，麻生英樹，伊庭幸人
A5判，上製，平均240ページ |
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確率・情報の「応用基礎」にあたる部分を，多変量解析，機械学習，社会調査，符号，乱数，ゲノム解析，生態系モデリング，統計物理などの具体例に即して，ひとつのまとまった領域として提示する．また，その背景にある数理の基礎概念についてもユーザの立場に立って説明し，未知の課題にも拡張できるように配慮する．好評シリーズ「統計科学のフロンティア」につづく新企画． |
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定型的・抽象的に「確率」「情報」を論じるのではなく，最新の具体的な話題を扱う． |
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各論的な技術や知識に留まらず，背後にある概念や考え方を重視することでそれぞれの手法や分野を大きな流れの中で位置づける． |
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| ■理論から実践まで文字列データ解析の最先端 | |
| 高速文字列解析の世界 ――データ圧縮・全文検索・テキストマイニング 岡野原大輔 |
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| ○ | カーネル多変量解析――非線形データ解析の新しい展開 赤穂昭太郎 |
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| ○ | 調査観察データの統計科学――因果推論・選択バイアス・データ融合 星野崇宏 |
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| ○ | データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC 久保拓弥 |
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| ○ | 高速文字列解析の世界――データ圧縮・全文検索・テキストマイニング 岡野原大輔 |
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| ○ | テキストモデリング――階層ベイズによるアプローチ 持橋大地 |
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| ○ | 多変量解析と因果推論――「統計入門」の新しいかたち 狩野 裕 |
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| ○ | 帰納推論機械――確率モデルと計算アルゴリズム 田邉国士 |
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| ○ | 強化学習――理論と実践 石井 信 |
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| ○ | 確率モデルと知識処理 佐藤泰介・亀谷由隆 |
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| ○ | 確率モデルのグラフ表現とアルゴリズム 池田思朗 |
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| ○ | 符号理論と統計物理 田中利幸 |
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| ○ | 乱数生成と計算理論 小柴健史 |
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| ○ | 情報幾何入門――エントロピーとダイバージェンス 江口真透 |
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| ○ | 正定値行列の情報幾何――多変量解析・数理計画・制御理論を貫く視点 小原敦美・土谷 隆 |
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| ○ | マイクロアレイ解析で探る遺伝子の世界 伊藤陽一 |
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| ○ | 生命のかたちをはかる――生物形態の数理と統計学 三中信宏 |
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| ○ | 機械学習入門――統計モデルによる発見と予測 鹿島久嗣 |
