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目次

  • 第1章 統計学をどうして学ぶのか?
    • 1.1 統計データを正しく見る
    • 1.2 統計データの誤差と意思決定
    • 1.3 統計分析は専門家を超えることができるのか
    • 1.4 統計学とは何か
  • 第2章 統計分析とデータ
    • 2.1 市場分析とデータ
    • 2.2 誤差の構造を知る
    • 2.3 統計データの分類
    • 2.4 統計分析の限界
  • 第3章 経済市場の変動を捉える1
    • 3.1 市場の代表性を表す統計量
    • 3.2 市場の変動を捕捉する:幾何平均
    • 3.3 残された問題:市場の代表性
  • 第4章 経済市場の変動を捉える2
    • 4.1 市場変動を捕捉する
    • 4.2 物価指数の計算
    • 4.3 不動産価格指数と市場動向
  • 第5章 経済指標のばらつきを知る
    • 5.1 「散らばり」を調べる
    • 5.2 「散らばり」を表す統計量の見方
    • 5.3 「散らばり」の大きさが意味するもの
  • 第6章 分布の形と不平等度を調べる
    • 6.1 度数分布から記述統計を計算する
    • 6.2 「不平等度」を表す統計量:ジニ係数
    • 6.3 統計分布から何を読み取るべきか?
  • 第7章 相関関係を測定する
    • 7.1 相関関係と因果関係
    • 7.2 相関係数を計算する
    • 7.3 相関分析
    • 7.4 相関分析の注意点
  • 第8章 因果関係を測定する
    • 8.1 直線の当てはめ:最小二乗法
    • 8.2 単回帰モデルの信頼性
    • 8.3 回帰分析の応用
  • 第9章 複雑な因果関係を測定する
    • 9.1 直線の当てはめ:最小二乗法(重回帰の場合)
    • 9.2 重回帰モデルの信頼性
    • 9.3 回帰分析の応用
  • 第10章 回帰分析の実際
    • 10.1 回帰係数はどういうときに信じていいのか?
    • 10.2 構造変化テストについて
    • 10.3 構造変化問題への対応方法
  • 第11章 回帰分析におけるモデルの評価
    • 11.1 モデルの当てはまりのよさの調べ方
    • 11.2 推計された回帰係数は信じていいのか?
    • 11.3 ビジネスでの統計分析の活用
  • 第12章 回帰分析における残された課題
    • 12.1 回帰分析の修正
    • 12.2 説明変数間に相関がある場合:多重共線性の問題
  • 第13章 回帰分析を超えて
    • 13.1 ビッグデータ分析とデータマイニング
    • 13.2 ニューラルネットワークによる不動産価格関数の推定
    • 13.3 住宅価格データによる予測精度の比較
    • 13.4 ビッグデータ分析の可能性と限界