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目次

やさしい統計 いかにして統計データを有効利用するか

やさしい統計 いかにして統計データを有効利用するか

  • 吉原 健一(共著)/ 金川 秀也(共著)
  • 1.資料の整理
    • 1.1 統計学とは
    • 1.2 標本調査
    • 1.3 データの種類・整理
    • 1.4 代表値
    • 1.5 散布度
    • 1.6 筆算による平均・標準偏差の求め方
    • 1.7 統計グラフ
    • 1.8 コンピュータを用いたヒストグラムの作成
  • 2.確率密度関数
    • 2.1 折れ線グラフの変化と確率密度関数
    • 2.2 正規密度関数
    • 2.3 正規曲線と確率
    • 2.4 t−分布
    • 2.5 χ2−分布
    • 2.6 F−分布
  • 3.正規分布表を用いた確率の計算
    • 3.1 標単正規分布関数Φ(z)と確率
    • 3.2 一般の正規分布の場合
    • 3.3 偏差値
    • 3.4 中心極限定理
    • 3.5 二項分布の正規近似
    • 3.6 α点(または100αパーセント点)
    • 3.7 コンピュータを用いた確率の計算
  • 4.パラメトリック推測
    • 4.1 パラメトリック推測とは
  • 5.正規母集団の未知の母数の推定
    • 5.1 正規母集団の母平均μの推定
    • 5.2 正規母集団の標準偏差σの区間推定
    • 5.3 2つの母平均の差μ1−μ2の区間推定
    • 5.4 コンピュータを用いた信頼区間の求め方
  • 6.仮説検定
    • 6.1 仮説検定の方式
    • 6.2 パラメトリック検定
    • 6.3 正規母集団の母平均μの検定
    • 6.4 正親母集団の母分散σ2の検定
    • 6.5 2つの正規母集団の母数の比較
    • 6.6 一対比較の問題
    • 6.7 二項母集団の母数の推測
    • 6.8 コンピュータを用いた検定
  • 7.ノンパラメトリック推測
    • 7.1 核関数による確率密度関数の推測法
    • 7.2 適合度検定
    • 7.3 分割表による独立性の検定
    • 7.4 コンピュータを用いた適合度検定
  • 8.回帰分析
    • 8.1 相関係数
    • 8.2 相関係数の推定・検定
    • 8.3 順位相関
    • 8.4 回帰直線
    • 8.5 コンピュータを用いた相関係数の検定と回帰直線
  • 9.分散分析
    • 9.1 1元分類
    • 9.2 2元分類
  • 10.ブートストラップ法
    • 10.1 ブートストラップ法
    • 10.2 Excelによるリサンプリングの例