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目次

統計学:Rを用いた入門書 改訂第2版

統計学:Rを用いた入門書 改訂第2版

  • Michael J.Crawley(著)/ 野間口 謙太郎(訳)/ 菊池 泰樹(訳)
  • 第1章 基本
    • すべては変動する
    • 有意性
    • 良い仮説,悪い仮説
    • 帰無仮説
    • p値
    • 解釈
    • モデル選択
    • 統計モデル
    • 最大尤度
    • 実験計画
    • 節約の原則(オッカムの剃刀)
    • 観測,理論,実験
    • 管理
    • 反復:「平均」を正当化するn個のもの
    • 何回の反復が必要か?
    • 検出力
    • 無作為化
    • 強い推測
    • 弱い推測
    • どこまで続けるか?
    • 擬似反復
    • 初期状態
    • 直交計画と非直交観測データ
    • 別名表記
    • 多重比較
    • Rにおける統計モデルのまとめ
    • 作業の組織化
    • Rでの段取り
    • 参考文献
    • 発展
  • 第2章 データフレーム
    • データフレームの一部分を選択する:添字選択
    • ソート(並べ替え)
    • データフレームの要約
    • 説明変数による要約
    • 最初にすべきことは真っ先に:自分のデータをまず知ろう
    • 関係
    • 連続変数間の交互作用を探る
    • 重回帰分析を補助してくれるグラフィックス
    • カテゴリカル型変数を含む交互作用
    • 発展
  • 第3章 さまざまな中心値
    • 発展
  • 第4章 分散
    • 自由度
    • 分散
    • 分散:計算例
    • 分散と標本数
    • 分散を用いる
    • 非信頼度の指標
    • 信頼区間
    • ブートストラップ
    • 分散の非均一性
    • 発展
  • 第5章 1標本データ
    • 1標本データの要約
    • 正規分布
    • 正規分布のz変換を用いた計算
    • 1標本問題における正規性検定のためのプロット
    • 1標本データに関する推測
    • 1標本仮説検定問題におけるブートストラップ法
    • スチューデントのt分布
    • 高次のモーメント
    • 歪度
    • 尖度
    • 参考文献
    • 発展
  • 第6章 2標本データ
    • 2つの分散の比較
    • 2つの平均の比較
    • スチューデントのt検定
    • ウィルコクソンの順位和検定
    • 対標本データの検定
    • 2項検定
    • 2つの比率を比較する2項検定
    • 分割表データに関するχ2検定
    • フィッシャーの正確確率検定
    • 相関と共分散
    • 変数間の差の相関と分散
    • 階層に依存した相関
    • 参考文献
    • 発展
  • 第7章 回帰
    • 線形回帰
    • Rでの線形回帰
    • 線形回帰に関係する計算
    • 回帰における平方和の分解:SSY=SSR+SSE
    • 適合度の指標:r2
    • モデル検査
    • 変換
    • 多項式回帰
    • 非線形回帰
    • 一般化加法モデル
    • 影響
    • 発展
  • 第8章 分散分析
    • 1元配置分散分析
    • 簡便な計算式
    • 処理効果の大きさ
    • 1元配置分散分析を解釈するためのプロット
    • 要因実験
    • 擬似反復:入れ子の計画と分割区画
    • 分割区画実験
    • 変量効果と入れ子の計画
    • 固定効果それとも変量効果?
    • 擬似反復の除去
    • 経時データの解析
    • 要約変数の分析
    • 擬似反復の取り扱い
    • 分散成分分析
    • 参考文献
    • 発展
  • 第9章 共分散分析
    • 発展
  • 第10章 重回帰
    • モデル単純化の各段階
    • 警告
    • 除去の順番
    • 重回帰の例
    • さらに扱いにくい例
    • 発展
  • 第11章 対比
    • 対比係数
    • Rでの対比の取扱い例
    • 事前対比
    • 処理対比
    • 段階的に減少させるモデル単純化
    • 対比平方の和の手計算
    • 3種類の対比の比較
    • 参考文献
    • 発展
  • 第12章 いろいろな応答変数
    • 一般化線形モデルの導入
    • 誤差構造
    • 線形予測子(Linear Predictor)
    • 適合値
    • 変動の一般的な指標
    • 連結関数
    • 標準連結関数
    • モデル適合度を測る赤池情報量規準(AIC)
    • 発展
  • 第13章 計数データ
    • ポアソン誤差を仮定した回帰
    • 計数データの逸脱度分析
    • 分割表のもつ危険性
    • 計数データにおける共分散分析
    • 頻度分布
    • 発展
  • 第14章 比率データ
    • 1標本あるいは2標本比率データの解析
    • 比率データの平均
    • 比率としての計数データ
    • オッズ(Odds)
    • 過分散と仮説検定
    • 応用
    • 2項誤差を仮定したロジスティック回帰
    • カテゴリカル型の説明変数を複数個もつ比率データ
    • 2項データの共分散分析
    • 発展
  • 第15章 2項応答変数
    • 発生関数
    • 2項応答変数の共分散分析
    • 発展
  • 第16章 死亡および故障データ
    • 打ち切りをもつ生存解析
    • 発展
  • 付録A R言語の基礎
    • 電卓としてのR
    • 組込み関数
    • 指数部をもつ数値
    • modと整数部
    • 付値(代入)
    • 数値の丸め
    • 無限大と数ではないもの(NaN)
    • 欠測値(NA)
    • 演算子
    • ベクトルの生成
    • ベクトル内の要素の名前
    • ベクトル関数
    • ベクトルの要素を群別して要約する
    • 添字と添字選択
    • ベクトルに対する論理的添字選択の例
    • ベクトル内の番地
    • 負の添字選択によるベクトル要素の削除
    • 論理計算
    • 繰返しの生成
    • 要因水準の生成
    • 等差数列の生成
    • 行列
    • 文字列
    • Rでの関数の作成
    • 1標本データの算術平均
    • 1標本データの中央値
    • ループと反復
    • ifelse関数
    • apply関数を利用した関数計算
    • 等号の検出
    • 型の検査と強制変換
    • 日付と時刻(日時データ)
    • 日付と時刻データを使った計算
    • str関数を用いてRオブジェクトの構造を理解する
    • 参考文献
    • 発展

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