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2017年間ランキング

	ブックオフ宅本便ページ修正(2017/11/22~12/31)

目次

  • 1 データ分布の要約
    • 1.1 データの整理
    • 1.2 経験分布と理論分布
  • 2 事後分布とベイズの定理
    • 2.1 関連する重要な分布
    • 2.2 事後分布の導出
    • 2.3 3囚人問題
  • 3 1群の正規分布の分析
    • 3.1 事後分布の近似
    • 3.2 推定量・精度
    • 3.3 予測分布
    • 3.4 「知覚時間」のベイズ的推測
  • 4 生成量と研究仮説が正しい確率
    • 4.1 生成量1
    • 4.2 生成量2
    • 4.3 研究仮説が正しい確率
    • 4.4 論文・レポートでの報告文例
  • 5 2群の差の分析1
    • 5.1 2群のデータとは
    • 5.2 2群の正規分布モデル
    • 5.3 母平均の差
    • 5.4 分析
  • 6 差を解釈するための指標
    • 6.1 効果量
    • 6.2 非重複度
    • 6.3 優越率
    • 6.4 閾上率
    • 6.5 情報量規準
  • 7 相関と2変量正規分布
    • 7.1 2変量データ
    • 7.2 2変量正規分布
  • 8 2群の差の分析2
    • 8.1 2変数の基本的推測
    • 8.2 差得点の効果量
    • 8.3 差得点の優越率
    • 8.4 差得点の閾上率
  • 9 1要因実験の分析
    • 9.1 要因と水準
    • 9.2 水準と要因の考察
    • 9.3 水準間の考察
  • 10 2要因実験の分析
    • 10.1 2つの要因とは
    • 10.2 推測例1(交互作用の分析)
    • 10.3 推測例2(3水準以上の主効果の分析)
    • 10.4 推測例3(2水準の主効果の分析)
  • 11 2項分布による分析
    • 11.1 場合の数
    • 11.2 離散分布
    • 11.3 比率の推測(1つの2項分布)
    • 11.4 2×2のクロス表の推測(2つの2項分布の積)
    • 11.5 g×2のクロス表の推測(g個の2項分布の積)
  • 12 多項分布による分析
    • 12.1 多項分布
    • 12.2 比率の推測(1つの多項分布)
    • 12.3 対応ある2×2のクロス表の推測
    • 12.4 対応あるa×bのクロス表の推測
  • 13 単回帰分析
    • 13.1 単回帰モデル
    • 13.2 生成量と予測分布
    • 13.3 分析結果
  • 14 重回帰分析
    • 14.1 多変量データ
    • 14.2 重回帰モデル
    • 14.3 分析結果
  • 15 発展的学習によせて
    • 15.1 総括と展望
    • 15.2 相関関係の分析
    • 15.3 基準変数の予測
    • 15.4 その他の有用な心理統計手法

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