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商品説明
分析対象のデータが正規分布でない時やデータに異常値が含まれている時でも適用が可能な解析手法「ノンパラメトリック検定」。「Ｒ」を使って問題を解きながら、ノンパラメトリック検定について解説。ＲファイルはＤＬ可能。【「TRC MARC」の商品解説】
Rを使ってノンパラメトリック(non-parametric) 検定を学ぶ!
ノンパラメトリック(non-parametric) 検定はどのような母集団分布からのデータであっても適用可能なため、異常値が含まれているような場合でも正しい検定を与えることができる、頑健（robust）な検定とも言えます。
本書は、ノンパラメトリック検定に特化したもので、例題形式でRを使って問題を解きながら解説していきます。また正確確率検定、データ数の決め方について解説しています。
【商品解説】
Rを使ってノンパラメトリック(non-parametric) 検定を学ぶ!
ノンパラメトリック(non-parametric) 検定はどのような母集団分布からのデータであっても適用可能なため、異常値が含まれているような場合でも正しい検定を与えることができる、頑健（robust）な検定とも言えます。
本書は、ノンパラメトリック検定に特化したもので、例題形式でRを使って問題を解きながら解説していきます。特に正確確率検定、データ数の決め方について解説した書籍はあまりないので注目されるものと考えます。
【本の内容】
目次
- 第1章 仮説検定の概要
- 第2章 ノンパラメトリック検定の概要
- 第3章 二項検定
- 第4章 適合度検定
- 第5章 独立サンプルの比較
- 第6章 対応サンプルの比較
- 第7章 関係性の検定
- 付 録
- 1 ブートストラップ法
- 2 サンプルサイズの決定
著者紹介
内田治
- 略歴
- 〈内田治〉東京情報大学総合情報学部総合情報学科准教授。専門は統計学・実験計画法・多変量解析。著書に「ビジュアル品質管理の基本」など。
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