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目次

経済・経営のための統計学(有斐閣アルマ)

経済・経営のための統計学 (有斐閣アルマ Specialized)

  • 牧 厚志(著)/ 和合 肇(著)/ 西山 茂(著)/ 人見 光太郎(著)/ 吉川 肇子(著)/ 吉田 栄介(著)/ 濱岡 豊(著)
  • 第1章 データの整理と見方
    • 1 統計的なものの見方
    • 2 度数分布とヒストグラム
    • 3 分布の特徴
    • 4 2変量の相関と回帰
  • 第2章 確率変数と分布
    • 1 イントロダクション
    • 2 確率変数
    • 3 分布関数,確率関数,密度関数
    • 4 分布の特性値
    • 5 2つの確率変数の間の関係
    • 6 よく使われる離散型の分布
    • 7 よく使われる連続型の分布
    • 8 統計学の2つの基本定理
  • 第3章 推定と検定
    • 1 イントロダクション
    • 2 推定
    • 3 検定の考え方
    • 4 よく使われる検定
    • 5 検定結果の信頼性
  • 第4章 回帰分析と予測
    • 1 はじめに
    • 2 最小二乗法
    • 3 正規回帰モデル
    • 4 重回帰モデル
    • 5 応用例:家計調査の横断面データ
    • 6 予測
  • 第5章 経営学
    • 1 はじめに
    • 2 実験と分散分析
    • 3 実験計画についての知識
    • 4 研究例
  • 第6章 会計学
    • 1 はじめに
    • 2 問題設定からデータ収集
    • 3 変数の操作化
    • 4 調査結果
  • 第7章 経済学
    • 1 問題設定
    • 2 分析に使うデータ
    • 3 理論モデル
    • 4 モデルの推定
    • 5 構造変化テスト
  • 第8章 マーケティング
    • 1 はじめに
    • 2 消費者の意思決定の5段階モデル
    • 3 確定的効用モデル
    • 4 ランダム効用モデル
    • 5 ロジット・モデル
    • 6 Rを使ったロジット・モデルの推定
    • 7 分析のまとめ
    • 8 さらなる学習のために
    • 9 おわりに
  • 第9章 ベイズ統計学による分析
    • 1 はじめに
    • 2 ベイズ統計学
    • 3 ベイズ統計的推論
    • 4 事前分布の設定
    • 5 仮説検定
    • 6 線形回帰モデルの推定
    • 7 ギブス・サンプリング
    • 8 回帰分析におけるギブス・サンプリングの例
  • 補章 Rの解説
    • 1 Rの入手方法
    • 2 起動と終了
    • 3 データ型と基本演算
    • 4 分布,モデル式,統計分析
    • 5 グラフの描画
    • 6 関数の定義
    • 7 ファイルの入出力