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目次

  • 第1章 統計学の基礎
    • 1.1 生命科学と統計学
    • 1.2 記述統計学と推測統計学
    • 1.3 データの分類と尺度
  • 第2章 データの表現方法
    • 2.1 データの代表値〜平均値,中央値,最頻値
    • 2.2 データのばらつき〜分散,標準偏差,クォータイル
    • 〈グラフによる視覚化〉
    • 2.3 棒グラフ
    • 2.4 ヒストグラム
    • 2.5 箱ヒゲ図
    • 2.6 円グラフ
    • 2.7 散布図
    • 2.8 デンドログラム(樹状図)
    • 2.9 ヒートマップ
    • 2.10 確率変数と確率分布
    • 〈代表的な離散型確率分布〉
    • 2.11 離散型一様分布
    • 2.12 二項分布
    • 2.13 ポアソン分布
    • 2.14 負の二項分布
    • 2.15 ベルヌーイ分布
    • 2.16 幾何分布
    • 2.17 多項分布
    • 〈代表的な連続型確率分布〉
    • 2.18 連続型一様分布
    • 2.19 正規分布
    • 2.20 指数分布
    • 2.21 t分布
    • 2.22 カイ二乗分布
    • 2.23 ガンマ分布
    • 2.24 ベータ分布
    • 2.25 F分布
    • 2.26 ロジスティック分布
    • 2.27 大数の法則
    • 2.28 中心極限定理
  • 第3章 検定と回帰分析
    • 3.1 有意差の検定
    • 〈代表的なパラメトリック検定〉
    • 3.2 t検定
    • 3.3 F検定
    • 3.4 分散分析と多重比較検定
    • 〈代表的なノンパラメトリック検定〉
    • 3.5 マン・ホイットニーのU検定
    • 3.6 カイ二乗検定とフィッシャーの正確確率検定
    • 〈回帰分析〉
    • 3.7 単回帰分析
    • 3.8 相関係数(ピアソンの積率相関係数)
    • 3.9 スピアマンの順位相関係数,ケンドールの順位相関係数
    • 3.10 重回帰分析
    • 3.11 ロジスティック回帰分析
    • 3.12 コックス比例ハザード回帰分析
  • 第4章 多変量解析
    • 4.1 多変量解析とは
    • 4.2 主成分分析
    • 4.3 判別分析
    • 4.4 階層的クラスター分析
  • 第5章 機械学習
    • 5.1 機械学習とは
    • 5.2 k‐means法
    • 5.3 自己組織化マップ(SOM)
    • 5.4 サポートベクトルマシン
    • 5.5 単純ベイズ分類器
    • 5.6 ランダムフォレスト
  • 第6章 無作為抽出法と計算機統計学
    • 6.1 モンテカルロ法
    • 6.2 ブートストラップ
    • 6.3 マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)
  • 補遺
    • 〈補遺1 統計学を理解するための確率論〉
    • 〈補遺2 統計学を理解するための微分積分〉
    • 〈補遺3 統計学を理解するための線形代数〉
    • 〈補遺4 統計学を理解するためのITツール〉