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目次

統計学:Rを用いた入門書

統計学:Rを用いた入門書

  • Michael J.Crawley(著)/ 野間口 謙太郎(訳)/ 菊池 泰樹(訳)
  • 第1章 基本
    • すべては変動する
    • 有意性
    • 良い仮説,悪い仮説
    • 帰無仮説
    • p値
    • 解釈
    • 統計モデル
    • 最大尤度
    • 実験計画
    • 節約の原則(オッカムの剃刀)
    • 観測,理論,実験
    • 管理
    • 反復:「平均」を正当化するn個のもの
    • 何回の反復が必要か?
    • 検出力
    • 無作為化
    • 強い推測
    • 弱い推測
    • どこまで続けるか?
    • 擬似反復
    • 初期状態
    • 直交計画と非直交観測データ
  • 第2章 データフレーム
    • データフレームの一部分を選択する:添字選択
    • ソート(並べ替え)
    • 作業の保存
    • 後処理
  • 第3章 さまざまな中心値
    • Rでヘルプを用いる
  • 第4章 分散
    • 自由度
    • 分散
    • 例題
    • 分散と標本数
    • 分散を用いる
    • 非信頼度の指標
    • 信頼区間
    • ブートストラップ
  • 第5章 1標本データ
    • 1標本データの要約
    • 正規分布
    • 正規分布のz変換を用いた計算
    • 1標本問題における正規性検定のためのプロット
    • 1標本データに関する推測
    • 1標本仮説検定問題におけるブートストラップ法
    • スチューデントのt分布
    • 高次のモーメント
    • 歪度
    • 尖度
  • 第6章 2標本データ
    • 2つの分散の比較
    • 2つの平均の比較
    • スチューデントのt検定
    • ウィルコクソンの順位和検定
    • 対標本データの検定
    • 符号検定
    • 2つの比率を比較する2項検定
    • 分割表データに関するχ2検定
    • フィッシャーの正確確率検定
    • 相関と共分散
    • データ底ざらえ
    • 偏相関係数
    • 変数間の差の相関と分散
    • 階層に依存した相関
    • コルモゴロフ・スミルノフ検定
  • 第7章 統計モデル
    • モデル単純化の各段階
    • 警告
    • 除去の順序
    • Rにおけるモデル式
    • 説明変数間の交互作用
    • 多重的な誤差の指定
    • 切片は1で表わす
    • モデル単純化に用いられるupdate関数
    • Rのモデル式の例
    • 回帰に対するモデル式
    • GLMs:一般化線形モデル
    • 誤差構造
    • 線形予測子
    • 適合値
    • 連結関数
    • 自然な連結関数
    • 比率データと2項誤差
    • 計数データとポアソン誤差
    • GAMs:一般化加法モデル
    • モデル評価
    • Rにおける統計モデルの一覧
    • モデル検査
    • 分散の非均一性
    • 誤差の非正規性
    • 影響度
    • てこ比
    • 誤って選ばれたモデル
  • 第8章 回帰
    • 線形回帰
    • Rでの線形回帰
    • 回帰における誤差分散
    • 適合度の指標:r2
    • モデル検査
    • 多項式回帰
    • 非線形回帰
    • 山型の関係に関する検定
    • 一般化加法モデル(GAMs)
  • 第9章 分散分析
    • 1元配置分散分析
    • 簡便な計算式
    • 処理効果の大きさ
    • 1元配置分散分析を解釈するためのプロット
    • 要因実験
    • 擬似反復:入れ子の計画と分割区画
    • 分割区画実験
    • 変量効果と入れ子の計画
    • 固定効果それとも変量効果?
    • 擬似反復の除去
    • 経時データの解析
    • 要約変数分析
    • 分散成分分析
    • 分割区画標本と階層計画標本の違い
  • 第10章 共分散分析
  • 第11章 重回帰
    • 簡単な例
    • さらに複雑な例
    • step関数を用いるモデルの自動的単純化
    • AIC(赤池情報量規準,Akaike’s Information Criterion)
  • 第12章 対比
    • 対比係数
    • Rでの対比の取扱い例
    • 事前対比
    • 段階的に減少させるモデル単純化
    • 対比平方の和の手計算
    • 3種類の対比の比較
    • 別名表記
    • 共分散分析モデルでの母数と対比
    • 多重比較
  • 第13章 計数データ
    • ポアソン誤差を仮定した回帰
    • 計数データの逸脱度分析
    • 分割表のもつ危険性
    • 計数データにおける共分散分析
    • 頻度分布
  • 第14章 比率データ
    • 1標本あるいは2標本比率データの解析
    • 比率としての計数データ
    • オッズ
    • 過分散と仮説検定
    • 応用
    • 2項誤差を仮定したロジスティック回帰
    • カテゴリカル型の説明変数を複数個もつ比率データ
    • 2項データの共分散分析
  • 第15章 死亡および故障データ
    • 打切りをもつ生存解析
  • 第16章 2項応答変数
    • 発生関数
    • 2項応答変数の共分散分析
  • 付録 R言語の基礎
    • 電卓としてのR
    • 変数への代入(付値)
    • 反復の生成
    • 要因の水準の生成
    • グラフィクス表示の変更
    • ファイルからのデータの読込み
    • Rにおけるベクトル関数
    • 添字選択:ベクトルの部分抽出
    • 論理式と添字選択
    • 配列の添字選択
    • リストの添字選択
    • Rにおける関数の記述
    • 並べ替え(ソート)と順序付け
    • 配列の中の要素の数え上げ
    • tapply関数
    • cut関数を用いて連続型変数をカテゴリカル型変数へ
    • split関数
    • 格子プロット
    • xyplot関数
    • 3次元プロット
    • 行列演算
    • 線形方程式の解法

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