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目次

確率統計学

確率統計学 (IT Text)

  • 須子 統太(共著)/ 鈴木 誠(共著)/ 浮田 善文(共著)/ 小林 学(共著)/ 後藤 正幸(共著)/ 情報処理学会(編集)
  • 第1章 データのまとめ方
    • 1.1 データの分類と尺度
    • 1.2 度数分布表とヒストグラム
    • 1.3 データの中心を表す統計量
    • 1.4 データのばらつきを表す統計量
    • 1.5 2変量データの整理
    • 1.6 母集団と標本
  • 第2章 集合と事象
    • 2.1 集合
    • 2.2 事象
    • 2.3 順列と組合せ
    • 2.4 標本空間
  • 第3章 確率
    • 3.1 確率
    • 3.2 確率の公理
    • 3.3 確率計算の基本定理
    • 3.4 事象の独立と従属
  • 第4章 確率分布と期待値
    • 4.1 確率変数と確率分布
    • 4.2 期待値
    • 4.3 2項分布
    • 4.4 正規分布
    • 4.5 確率変数の標準化
  • 第5章 標本分布とその性質
    • 5.1 母集団と標本
    • 5.2 母数と統計量
    • 5.3 大数の法則
    • 5.4 モーメント
    • 5.5 中心極限定理
  • 第6章 正規母集団からの標本分布
    • 6.1 正規母集団からの標本
    • 6.2 母分散が既知のときの標本平均の標本分布
    • 6.3 χ2分布
    • 6.4 t分布
    • 6.5 F分布
  • 第7章 統計的推定
    • 7.1 点推定
    • 7.2 区間推定
  • 第8章 仮説検定
    • 8.1 仮説検定の考え方
    • 8.2 母平均μの仮説検定
    • 8.3 比率の仮説検定
    • 8.4 平均の差の仮説検定
    • 8.5 適合度検定
    • 8.6 独立性の検定
    • 8.7 検出力と標本数の求め方
  • 第9章 多変量データの分析
    • 9.1 二次元正規分布
    • 9.2 多次元正規分布
    • 9.3 相関と回帰
    • 9.4 判別分析
    • 9.5 主成分分析
  • 第10章 確率モデルと学習
    • 10.1 確率モデル
    • 10.2 統計的学習の方法
    • 10.3 ベイズ学習
    • 10.4 モデル選択
    • 10.5 事例〜Treeモデルの学習と予測
  • 付録 統計数値表
    • A.1 正規分布表(上側確率)
    • A.2 正規分布表(パーセント点)
    • A.3 χ2分布表(パーセント点)
    • A.4 t分布表(パーセント点)
    • A.5 F分布表(パーセント点) α=0.01
    • A.6 F分布表(パーセント点) α=0.025
    • A.7 F分布表(パーセント点) α=0.05