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目次

ビジネス統計学 Excelで学ぶ実践活用テクニック

ビジネス統計学 Excelで学ぶ実践活用テクニック

  • David M.Levine(著)/ Timothy C.Krehbiel(著)/ Mark L.Berenson(著)/ 前田 祐治(訳)
  • 序章 統計学とは
    • 0.1 データと変数
    • 0.2 統計学の基本用語
  • 第1章 データの整理と数値の尺度
    • 1.1 データの収集
    • 1.2 カテゴリーデータの整理
    • 1.3 数値データの整理
    • 1.4 カテゴリーデータの可視化
    • 1.5 数値データの可視化
    • 1.6 2つの数値変数の可視化
    • 1.7 数値で表現する記述的尺度:中心傾向
    • 1.8 数値で表現する記述的尺度:変動と形状
    • 1.9 母集団を数値で記述する尺度
    • 1.10 共分散と相関係数
  • 第2章 基本的な確率
    • 2.1 基本的な確率の考え方
    • 2.2 条件付確率
    • 2.3 ベイズの定理
    • 2.4 場合の数の数え方
  • 第3章 離散確率分布
    • 3.1 離散確率変数の確率分布
    • 3.2 二項分布
    • 3.3 ポアソン分布
  • 第4章 正規分布
    • 4.1 連続確率分布
    • 4.2 正規分布
  • 第5章 標本抽出と標本分布
    • 5.1 各種の標本抽出法
    • 5.2 調査の価値を評価する
    • 5.3 標本分布
    • 5.4 平均の標本分布
    • 5.5 比率の標本分布
  • 第6章 信頼区間の推定
    • 6.1 平均の信頼区間推定(σが既知の場合)
    • 6.2 平均の信頼区間推定(σが未知の場合)
    • 6.3 比率の信頼区間推定
    • 6.4 標本数を決定する
  • 第7章 仮説検定の基礎−1標本検定−
    • 7.1 仮説検定法の基礎
    • 7.2 平均の仮説のt検定(σが未知)
    • 7.3 片側検定
    • 7.4 比率の仮説のZ検定
  • 第8章 2標本検定と一元配置分散分析
    • 8.1 独立2母集団の平均を比較する
    • 8.2 関連2母集団の平均を比較する
    • 8.3 独立2母集団の比率を比較する
    • 8.4 2つの分散の比のF検定
    • 8.5 一元配置分散分析(ANOVA)
  • 第9章 カイ二乗(χ2)検定
    • 9.1 2つの比率の差のカイ二乗(χ2)検定
    • 9.2 3つ以上の比率の差のカイ二乗検定
    • 9.3 独立性のカイ二乗検定
  • 第10章 単純線形回帰分析
    • 10.1 回帰分析モデルの種類
    • 10.2 単純線形回帰式を求める
    • 10.3 変動量
    • 10.4 前提条件
    • 10.5 残差分析
    • 10.6 自己相関の測定:ダービン・ワトソン統計量
    • 10.7 傾きと相関係数に関する推論
    • 10.8 平均値の推定と個々の値の推定
    • 10.9 回帰分析における落し穴
  • 第11章 重回帰分析
    • 11.1 重回帰モデルを作成する
    • 11.2 r2、調整済みr2、全体のF検定
    • 11.3 重回掃モデルの残差分析
    • 11.4 母集団の回帰係数に関する推論
    • 11.5 回帰モデルにおけるダミー変数と交互作用項

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