目次
横浜発確率・統計入門
- 今野 紀雄（著）／ 井手 勇介（著）／ 瀬川 悦生（著）／ 竹居 正登（著）／ 大塚 一路（著）
- 第１章 集合と事象
- １．１ 集合と事象の関係
- １．２ 事象の極限
- 第２章 確率空間
- ２．１ σ‐加法族
- ２．２ 確率空間
- 第３章 条件付き確率，独立性
- ３．１ 条件付き確率
- ３．２ 独立性
- ３．３ ベイズの公式
- ３．４ 破産の問題
- ３．５ 三囚人問題
- ３．６ モンティ・ホール問題
- 第４章 確率変数
- ４．１ 確率変数と分布関数の定義
- ４．２ 分布関数の性質といくつかの例
- ４．３ 同時分布と同時分布関数
- 第５章 離散型確率変数
- ５．１ 定義
- ５．２ 独立性
- ５．３ 例
- ５．４ 誕生日問題
- 第６章 連続型確率変数
- ６．１ 定義
- ６．２ 独立性
- 第７章 平均と分散
- ７．１ 平均
- ７．２ 結合分布
- ７．３ モーメントの計算
- ７．４ Ｆｕｓｓ‐Ｃａｔａｌａｎ数
- ７．５ 母関数，特性関数
- 第８章 条件付き期待値・確率変数の和
- ８．１ 離散型確率変数の条件付き期待値
- ８．２ 連続型確率変数の条件付き期待値
- ８．３ 確率変数の和
- 第９章 確率変数列の収束
- ９．１ 様々な収束
- ９．２ 不等式
- 第１０章 極限定理
- １０．１ ボレル−カンテリの補題
- １０．２ 中心極限定理
- １０．３ 極値理論
- 第１１章 標本と統計量
- １１．１ 母集団と標本
- １１．２ 標本の整理
- 第１２章 推定（その１）
- １２．１ 母数の推定
- １２．２ 最尤法
- １２．３ 不偏推定量
- 第１３章 推定（その２）
- １３．１ 区間推定
- １３．２ 正規母集団の区間推定（分散既知の場合）
- １３．３ 正規母集団の区間推定（分散未知の場合）
- 第１４章 検定（その１）
- １４．１ 仮説検定
- １４．２ 正規母集団の検定
- 第１５章 検定（その２）
- １５．１ 適合度検定
- １５．２ 独立性の検定
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