第１章統計データの整理１
- １．１統計調査の方法と特性
- １．２統計データの視覚的表現の目的と種類
- １．３度数分布とヒストグラム
第２章統計データの整理２（散布図、クロス集計表）
- ２．１２つの変数間の相関関係を表す散布図
- ２．２クロス集計表
第３章標本分布の値の中心を示す特性値
- ３．１データの中心を示す特性値
- ３．２シグマ記号（Σ）
- ３．３平均からの偏差
- ３．４平均の計算
第４章標本分布の値のばらつきを示す特性値
- ４．１分散（ｖａｒｉａｎｃｅ）
- ４．２標準偏差（ｓｔａｎｄａｒｄｄｅｖｉａｔｉｏｎ）
- ４．３変動係数（ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆｖａｒｉａｔｉｏｎ）
- ４．４データの標準化
- ４．５分散の変形
- ４．６分散の計算
第５章確率分布（離散型）
- ５．１確率
- ５．２確率分布
第６章二項分布
- ６．１二項定理
- ６．２二項分布
第７章離散型確率変数の期待値と分散
- ７．１離散型確率変数の期待値と分散
- ７．２二項分布の期待値と分散
- ７．３ポアソン分布
- ７．４補論
第８章連続型確率変数の分布と、その期待値と分散
- ８．１連続型確率変数
- ８．２一様分布
- ８．３正規分布
第９章標本平均の分布
- ９．１標本平均の分布
- ９．２大数の法則と中心極限定理
- ９．３ｔ分布
- ９．４補論
第１０章標本分散の分布
- １０．１カイ２乗分布
- １０．２Ｆ分布
- １０．３補論
第１１章点推定と推定量の望ましい性質
- １１．１統計的推測とは何か
- １１．２推定とは何か
- １１．３点推定と推定量の特性
第１２章母平均の区間推定（１）：正規分布
- １２．１点推定と区間推定の違い
- １２．２比率の場合の区間推定
- １２．３信頼区間の持つ性質
第１３章母平均の区間推定（２）：ｔ分布
- １３．１ｔ分布の活用
- １３．２ｔ分布の有意水準について
- １３．３ｔ分布による信頼区間
- １３．４補論：母標準偏差の区間推定
第１４章母平均の区間推定（３）：標本数の求め方
- １４．１母平均μを推定するために必要な標本数
- １４．２誤差の大きさと標本数
第１５章仮説検定の基本的な考え方
- １５．１仮説検定の手順
- １５．２両側検定と片側検定
- １５．３補論：第１種の誤りと第２種の誤り
第１６章平均値に関する仮説検定（１）
- １６．１母分散がわかっている場合
- １６．２母分散が不明で標本の大きさが小さい場合
- １６．３母分散が不明で標本の大きさが大きい場合
第１７章平均値に関する仮説検定（２）：母平均の差の検定
- １７．１確率変数Ｘ、Ｙを同じ標本から得た場合（対応がある場合）
- １７．２確率変数Ｘ、Ｙが独立で母分散が等しいと仮定される場合
- １７．３確率変数Ｘ、Ｙが独立で母分散が異なると仮定される場合
第１８章分散に関する仮説検定
- １８．１母分散の検定
- １８．２分散比の検定
第１９章度数についての検定
- １９．１適合度検定
- １９．２独立性の検定
第２０章比率についての検定
- ２０．１母比率の検定
- ２０．２母比率の差の検定
第２１章ノンパラメトリック検定による２群間の比較
- ２１．１データに関連がある場合１（符号検定）
- ２１．２データに関連がある場合２（ウィルコクソンの検定）
- ２１．３データに関連がない２群間の差の検定（マン・ホイットニーの検定）
第２２章その他の検定方法と区間推定
- ２２．１異常値の除去に関する検定（グラブス・スミルノフの棄却検定法）
- ２２．２ポアソン分布を用いた区間推定
第２３章分散分析法と多重比較検定法
- ２３．１実験計画法（ｍｅｔｈｏｄｏｆｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｄｅｓｉｇｎ）
- ２３．２一元配置法による分散分析（ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｖａｒｉａｎｃｅ：ＡＮＯＶＡ）
- ２３．３分散分析後の検定（２標本における母平均の差の検定）
第２４章２次元データの特徴を示す特性値
- ２４．１２変数データ
- ２４．２相関係数
- ２４．３相関係数と散布図
- ２４．４相関係数に関する注意
- ２４．５相関係数の計算
- ２４．６相関係数の検定
- ２４．７補論：相関係数の式の展開
第２５章回帰分析の基本
- ２５．１回帰分析の理論
- ２５．２最小２乗法によるパラメータの推定
- ２５．３回帰直線の当てはまりの指標
第２６章回帰分析における係数の検定
- ２６．１ â、ｂの分布
- ２６．２パラメータの仮説検定