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目次

  • 基本編
  • 第1章 データの要約
    • 1.1 統計=棒グラフ・平均の計算か?
    • 1.2 データの種類
    • 1.3 データのグラフ化
    • 1.4 データの縮約値
    • 1.5 データの散らばり
    • 1.6 変動係数・歪度・尖度
    • 1.7 多次元データの縮約
    • 1.8 相関と回帰直線
    • 1.9 章末問題
  • 第2章 確率
    • 2.1 標本空間と事象
    • 2.2 確率の定義・性質
    • 2.3 条件付確率
    • 2.4 独立性
    • 2.5 ベイズの定理
    • 2.6 章末問題
  • 第3章 確率変数
    • 3.1 確率変数とは
    • 3.2 離散型確率変数
    • 3.3 連続型確率変数
    • 3.4 積率
    • 3.5 確率変数の不等式
    • 3.6 共分散と相関係数
    • 3.7 章末問題
  • 第4章 確率分布
    • 4.1 ベルヌーイ分布
    • 4.2 二項分布
    • 4.3 幾何分布
    • 4.4 超幾何分布
    • 4.5 ポアソン分布
    • 4.6 一様分布
    • 4.7 正規分布
    • 4.8 ガンマ分布(指数分布)
    • 4.9 カイ二乗分布
    • 4.10 ベータ分布
    • 4.11 t分布
    • 4.12 F分布
    • 4.13 章末問題
  • 第5章 正規分布からの標本
    • 5.1 標本平均・標本分散の分布
    • 5.2 大数の法則
    • 5.3 中心極限定理
    • 5.4 章末問題
  • 第6章 標本調査
    • 6.1 全数調査と標本調査
    • 6.2 母集団と標本
    • 6.3 標本抽出法
    • 6.4 乱数
    • 6.5 章末問題
  • 第7章 統計的推測
    • 7.1 点推定
    • 7.2 点推定の基準
    • 7.3 区間推定
    • 7.4 章末問題
  • 第8章 統計的仮説検定
    • 8.1 仮説検定とは
    • 8.2 母平均の仮説検定
    • 8.3 母分散の仮説検定
    • 8.4 仮説検定の多重性
    • 8.5 母比率の仮説検定
    • 8.6 相関係数の仮説検定
    • 8.7 いろいろなカイ二乗検定
    • 8.8 過誤と検出力
    • 8.9 章末問題
  • 応用編
  • 第9章 ノンパラメトリック検定
    • 9.1 母集団の位置の違いの検定
    • 9.2 散らばりの違いの検定法
    • 9.3 位置と散らばりの違いの検定法
    • 9.4 章末問題
  • 第10章 ブートストラップ法とモデル選択
    • 10.1 パーミュテーション検定
    • 10.2 ブートストラップ信頼区間
    • 10.3 ブートストラップ検定
    • 10.4 モデル選択
    • 10.5 章末問題

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