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目次

理工系のための統計入門

理工系のための統計入門 (事例でわかる統計シリーズ)

  • 景山 三平(監修)/ 鎌倉 稔成(編修)/ 神保 雅一(編修)/ 竹田 裕一(編修)
  • 第1章 データの記述と要約
    • 1.1 データの分類
    • 1.2 度数分布とヒストグラム
    • 1.3 データ記述のための各種グラフ
    • 1.4 標本とは
  • 第2章 確率とは何だろう?〜確率の概念と条件付き確率
    • 2.1 確率とは
    • 2.2 確率の定義と基本定理
    • 2.3 条件付き確率
    • 2.4 ベイズの定理
  • 第3章 期待される値はいくつ?〜期待値・平均と分散
    • 3.1 確率変数と確率分布
    • 3.2 期待値(平均)と分散
  • 第4章 コイン投げからできる確率分布
    • 4.1 ベルヌーイ分布
    • 4.2 幾何分布
    • 4.3 二項分布
    • 4.4 負の二項分布
    • 4.5 ポアソン分布
  • 第5章 測定したデータが従う確率分布
    • 5.1 一様分布
    • 5.2 指数分布
    • 5.3 正規分布
    • 5.4 その他の分布
  • 第6章 点推定と区間推定
    • 6.1 平均の推定
    • 6.2 区間推定
    • 6.3 比率の推定
  • 第7章 仮説検定は背理法?〜仮説検定の考え方
    • 7.1 仮説検定の考え方
    • 7.2 仮説検定の手続き:有意水準
    • 7.3 第2種の過誤と検出力関数
  • 第8章 母平均を比較しよう〜正規母集団の場合
    • 8.1 1標本t検定−正規母集団の母平均の仮説検定−
    • 8.2 対標本の場合の2標本t検定
    • 8.3 対でない標本の場合の2標本t検定
  • 第9章 分散分析ってなに?
    • 9.1 一元配置
    • 9.2 多重比較
    • 9.3 二元配置
    • 9.4 要因計画と分散分析
  • 第10章 最も尤もらしい推定〜最尤法
    • 10.1 最尤法の考え方
    • 10.2 最尤法:連続分布の場合
    • 10.3 最尤推定量の性質
    • 10.4 尤度関数の最大化とニュートン法
  • 第11章 相関と回帰
    • 11.1 相関とは
    • 11.2 回帰分析
  • 第12章 寿命分布推定
    • 12.1 不完全データとは
    • 12.2 カプラン−マイヤー法
    • 12.3 指数分布のパラメータ推定
    • 12.4 ワイブル分布のパラメータ推定
  • 第13章 このサイコロは正しいの?〜適合度検定
    • 13.1 適合度検定
    • 13.2 分割表の独立性の検定
  • 第14章 シミュレーション技法を知ろう
    • 14.1 シミュレーションと統計手法
    • 14.2 与えられた確率分布に従う乱数の生成
    • 14.3 モンテカルロ法とシミュレーション
    • 14.4 シミュレーションの精度の向上
  • 第15章 統計解析ソフトR
    • 15.1 Rについて
    • 15.2 Rの基本的な使い方
    • 15.3 区間推定
    • 15.4 検定
    • 15.5 相関係数と回帰直線
    • 15.6 分散分析
    • 15.7 適合度検定

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