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【HB】丸善丸の内本店×hontoブックツリー こんな気分に浸りたい!秋と寂しさを楽しむ60冊(~11/1)

目次

  • 第1章 統計学の役割と全体像
    • なぜ統計学に関心を持つのか
    • データを見てみよう:経済データの特徴
    • データを科学的に読むときの注意点:統計学と主観
    • データを読む難しさの根源(1):不確実性
    • データを読む難しさの根源(2):データのクセ
    • データから何が取り出せるか:科学が示す特性値
    • 「統べるとズレる」こともある:統計学と生活実感のズレ
    • 統計学の全体像とストーリー(1):分析の流れ
    • 統計学の全体像とストーリー(2):統計学と確率論
    • 分かりにくいのには訳がある:統計学が難しい理由
  • 第2章 データの種類と収集方法
    • あらゆるものがデータ:データの種類
    • 整頓されていないと使えない:データの形式
    • データをセットで使うとより便利:データのセット
    • 収集方法は結構重要:調査とその難しさ
    • データを何らかの関係性で集める:有意抽出
    • データを偶然という「ルール」で集める:無作為抽出
    • 偶然はデタラメか:偶然の活用法
    • 偶然も結構大変:いろいろな無作為抽出法
    • 偶然を使うか否か:記述統計と推測統計
    • 手間が省ける公表データ:統計資料の長所と短所
    • 自然科学と社会科学の統計学の違い
  • 第3章 基本的な統計手法
    • データを統べる方法の要:核となる情報を表現するか
    • 図にすることも統計:図やグラフによる表現
    • 表にすることも統計:分割表による表現
    • 数値による統計表現:データの状態で大きな違い
    • 調査対象の情報を全て集められたら:記述統計
    • 統べるとはいえ,一つではない:平均の意味
    • 数値の計算と特殊な定規:多様性の特性値
    • 変数の関係も見る:相関の特性値
    • 実際に特性値を求めよう
    • 図,表,数値,それぞれの長所と短所
    • 「全て」が無理な現実では:推測統計と確率論
  • 第4章 確率論の基礎
    • 確率論とは何だろう
    • 確率論と統計学の違い
    • 確率論の基本作法:まずは基本用語から
    • 確率の考え方:ベン図から加法定理まで
    • 確率変数では期待値と確率分布が大事
    • 関係を表す確率の表現:同時確率,周辺確率,独立性
    • 確率変数とその計算:関数,期待値,平均,分散,共分散
    • 期待値の意味
    • 無相関と独立の違い
    • 離散確率変数の分布:二項分布,一様分布,ポワソン分布
    • 連続確率変数の分布:正規分布,t分布,χ2分布,F分布
    • 連続確率変数の分布の見方(1)
    • 連続確率変数の分布の見方(2)
    • 現実離れした分布を使う意味
  • 第5章 統計と確率の関係
    • 対象とするデータと特徴の名前:統計学の基本用語
    • 確率現象と標本抽出の相似
    • 模型の役割,本物との違い:母集団と標本
    • 算術平均の不思議
    • 特徴が模型と一致するか:大数の法則
    • 分布はどうなるのか:中心極限定理
    • 2つの定理が示す意味:標本数は多いほどよい
    • 推測統計の限界と妥当性
  • 第6章 推定
    • 「推し定める」とは何か:推定
    • 推し定める2つの方法:点推定と区間推定
    • 一点で推定する:点推定
    • 平均値の推定
    • 分散の推定(1):母平均が分かっている場合
    • 分散の推定(2):母平均が分からない場合
    • 記述統計と違う分散の推定方法
    • 標本の数と自由度の意味
    • 幅をもって推定する:区間推定
    • 区間推定の手続
    • 母分散が分かる場合の平均値の区間推定(1)
    • 母分散が分かる場合の平均値の区間推定(2)
    • 母分散が分からない場合の平均値の区間推定
    • 推定量も確率変数
    • 望ましさはなぜ必要か:推定量の望ましさ
    • 望ましい推定の意味
    • ◆簡易復習クイズ
  • 第7章 仮説検定
    • 様々な説をテストしよう:仮説
    • 仮説はもどかしくて分かりにくい:帰無仮説と対立仮説
    • 仮説をどのように確率を使って評価するか
    • 棄却できない仮説=正しい仮説なのか
    • 基準を使って判定しよう:有意水準
    • 仮説検定の手続
    • 母分散が分かる場合の平均値の仮説検定(1)
    • 母分散が分かる場合の平均値の仮説検定(2)
    • 母分散が分からない場合の平均値の仮説検定
    • 片側検定による平均値の仮説検定
    • 望ましい仮説検定とは:第1種のエラーと第2種のエラー
    • ◆簡易復習クイズ
  • 第8章 相関を推測する回帰分析
    • より強力な統計手法:回帰分析
    • 相関関係の表現:回帰モデル
    • 回帰分析で具体的に何ができるのか
    • 鍵は誤差項にあり:推定
    • 誤差項に関する仮定
    • 仮定する理由
    • 原理という考え方
    • 推定の仕方:最小二乗推定量
    • 仮説検定の方法:t値
    • 実際に回帰分析をしてみよう
    • 有用な指標:決定係数
    • なぜ計量経済学が必要か
    • それ以外の統計手法