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目次

  • 第1章 Rの導入とデータ入力
    • 1.1 統計処理ソフトの選択
    • 1.2 データ入力
    • 1.3 欠損値について
    • 1.4 Rでの読み込みと基本操作
    • 1.5 課題
  • 第2章 基本的な図示
    • 2.1 尺度と変数
    • 2.2 名義尺度(nominal scale)
    • 2.3 順序尺度(ordinal scale)
    • 2.4 間隔尺度(interval scale)
    • 2.5 比尺度(ratio scale)
    • 2.6 データの図示の目的
    • 2.7 名義尺度や順序尺度をもつ変数の図示
    • 2.8 連続変数の場合
    • 2.9 塗り分け地図
    • 2.10 課題
  • 第3章 記述統計量
    • 3.1 データを記述する2つの方法
    • 3.2 中心傾向(Central Tendency)
    • 3.3 ばらつき(Variability)
    • 3.4 まとめ
    • 3.5 課題
  • 第4章 標本統計量と母数推定
    • 4.1 標本統計量と母数
    • 4.2 標本抽出
    • 4.3 中心極限定理
    • 4.4 信頼区間
    • 4.5 自由度
    • 4.6 課題
  • 第5章 データの分布と検定の概念
    • 5.1 はじめに
    • 5.2 ベルヌーイ試行と2項分布
    • 5.3 2項分布のシミュレーション
    • 5.4 2項分布の理論分布
    • 5.5 正規分布
    • 5.6 χ2分布
    • 5.7 t分布
    • 5.8 F分布
    • 5.9 検定の考え方と第1種,第2種の過誤
    • 5.10 両側検定と片側検定
    • 5.11 分布の正規性の検定
    • 5.12 課題
  • 第6章 2群の平均値の差の検定
    • 6.1 母平均と標本平均の差の検定
    • 6.2 独立2標本の平均値の差の検定
    • 6.3 対応のある2標本の平均値の差の検定
    • 6.4 課題
  • 第7章 一元配置分散分析と多重比較
    • 7.1 多群の平均値を比較する2つの思想
    • 7.2 一元配置分散分析
    • 7.3 検定の多重性を調整する「多重比較」
    • 7.4 課題
  • 第8章 相関と回帰
    • 4.1 相関と回帰の違い
    • 4.2 相関
    • 4.3 回帰
    • 4.4 課題
  • 第9章 計数データと比率の解析
    • 9.1 母比率を推定する方法
    • 9.2 推定値の確からしさ
    • 9.3 母比率の信頼区間
    • 9.4 カテゴリ2つの場合の母比率の検定
    • 9.5 カテゴリが3つ以上ある場合の母比率の検定
    • 9.6 サイコロの正しさの検定
    • 9.7 2群間の比率の差
    • 9.8 3群以上の比率の差
    • 9.9 課題
  • 第10章 クロス集計
    • 10.1 複数のカテゴリ変数を分析するために
    • 10.2 2つのカテゴリ変数の独立性の検定
    • 10.3 研究デザインと疫学指標
    • 10.4 スクリーニングにおけるROC分析
    • 10.5 交絡を考える
    • 10.6 課題
  • 第11章 量的データのノンパラメトリックな分析
    • 11.1 2群の分布の位置の差に関するノンパラメトリックな検定
    • 11.2 多群間の分布の位置の差の検定
    • 11.3 課題
  • 第12章 一般化線型モデル
    • 12.1 一般化線型モデルとは?
    • 12.2 モデルの記述法
    • 12.3 変数の種類と数の違いによる線型モデルの分類
    • 12.4 重回帰分析についての留意点
    • 12.5 多重共線性(multicolinearity)
    • 12.6 モデルの評価
    • 12.7 変数選択
    • 12.8 採択されたモデルを使った予測
    • 12.9 共分散分析
    • 12.10 ロジスティック回帰分析
    • 12.11 課題
  • 第13章 生存時間解析
    • 13.1 生存時間解析概論
    • 13.2 カプラン=マイヤ法:survfit()関数
    • 13.3 ログランク検定:survdiff()関数
    • 13.4 コックス回帰−比例ハザードモデル:coxph()関数
    • 13.5 課題