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目次

  • 第1章 記述統計
    • 1.1 中央値
    • 1.2 分散と標準偏差
    • 1.3 四分位範囲と箱ヒゲ図
    • 1.4 平均値と中央値から見た宝くじの真実
  • 第2章 相関
    • 2.1 散布図と相関係数
    • 2.2 相関係数の数学的背景
    • 2.3 相関係数の誤用
    • 2.4 データがクロス集計表で与えられている例
  • 第3章 回帰分析
    • 3.1 Excelによる回帰分析
    • 3.2 回帰分析の数学的背景
    • 3.3 『回帰』の由来
    • 3.4 時系列の回帰分析
  • 第4章 標本調査
    • 4.1 標本調査の方法
    • 4.2 RDD方式による標本抽出
    • 4.3 偏った標本抽出の諸例
  • 第5章 モンテカルロ法
    • 5.1 最も単純な試行のシミュレーション(硬貨投げ)
    • 5.2 複雑な試行のシミュレーション
    • 5.3 非復元抽出のシミュレーション
  • 第6章 確率の基礎
    • 6.1 事象と確率
    • 6.2 条件つき確率
    • 6.3 事象の独立
    • 6.4 確率の計算
  • 第7章 確率変数と確率分布
    • 7.1 確率分布
    • 7.2 期待値
    • 7.3 分散と標準偏差
    • 7.4 期待値と分散の簡単な性質
  • 第8章 社会統計に登場する期待値たち
    • 8.1 合計特殊出生率
    • 8.2 平均余命
  • 第9章 典型的な確率分布
    • 9.1 2項分布
    • 9.2 超幾何分布
  • 第10章 正規分布
    • 10.1 度数分布の実例
    • 10.2 正規分布
  • 第11章 2項分布の正規分布による近似
    • 11.1 スターリングの公式
    • 11.2 2項分布の正規分布による近似
    • 11.3 大数の法則
  • 第12章 統計量の確率分布
    • 12.1 カイ2乗分布
    • 12.2 標本平均と標本標準偏差の確率分布
    • 12.3 t分布
    • 12.4 F分布
  • 第13章 区間推定
    • 13.1 区間推定の考え方
    • 13.2 母平均の区間推定
    • 13.3 母集団比率の区間推定
    • 13.4 母平均の差の信頼区間
  • 第14章 一様性の検定
    • 14.1 一様性の検定の考え方
    • 14.2 仮説検定の論理
    • 14.3 一様性の検定の数学的背景
    • 14.4 Excelによるカイ2乗検定
  • 第15章 独立性の検定
    • 15.1 いくつかの実例
    • 15.2 独立性の検定の処方箋
    • 15.3 独立性検定の数学的背景
    • 15.4 カイ2乗統計量の自由度
    • 15.5 クロス集計表が2行2列である場合
    • 15.6 Fisherの精密検定
  • 第16章 オッズ比とリスク比
    • 16.1 オッズ比とリスク比
    • 16.2 コホート研究の実例
    • 16.3 信頼区間

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