計量社会科学に不可欠な３要素である，研究の背景知識，プログラミング，統計手法を初歩から解説したテキスト。

計量社会科学に不可欠な３要素である、研究の背景に関する知識、プログラミング、統計手法を初歩から丁寧に解説したテキスト。実際の論文で使われたデータを、統計ソフトＲを使って分析することで、データ分析と結果の解釈、得られた知見の効果的な公表の仕方を実践的に学ぶ。下巻はテキスト・ネットワーク・地理情報の探索的分析、確率・統計理論、推定、仮説検定、回帰分析の基礎を取りあげる。
もくじ情報：５　発見（テキストデータ；ネットワークデータ　ほか）；６　確率（確率；条件付き確率；確率変数と確率分布　ほか）；７　不確実性（推定；仮説検定；不確実性を伴う線形回帰モデル　ほか）；８　次の一歩

今井　耕介(イマイ　コウスケ)
プリンストン大学政治学部、統計・機械学習センター教授。１９９８年東京大学教養学部卒業。ハーバード大学より修士号（２００２年、統計学）および博士号（２００３年、政治学）取得。専門は応用統計学、計量社会科学、政治学方法論。発表論文は因果推論、世論調査、ベイズ統計など多岐にわたる。プリンストン大学の統計・機械学習プログラムの初代ディレクターを務め、２０１７年より国際政治学方法論学会会長