目次
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第1部 統計学の基本
第1章 統計学
第2章 標本が得られるプロセス
第3章 標本が得られるプロセスの抽象化
第4章 記述統計の基礎
第5章 母集団分布の推定
第6章 確率質量関数と確率密度関数
第7章 統計量の計算
第8章 確率論の基本
第9章 確率変数と確率分布
第2部 PythonとJupyter Notebookの基本
第1章 環境構築
第2章 Jupyter Notebookの基本
第3章 Pythonによるプログラミングの基本
第4章 numpy・pandasの基本
第3部 Pythonによるデータ分析
第1章 Pythonによる記述統計：1変量データ編
第2章 Pythonによる記述統計：多変量データ編
第3章 matplotlib・seabornによるデータの可視化
第4章 母集団からの標本抽出シミュレーション
第5章 標本の統計量の性質
第6章 正規分布とその応用
第7章 推定
第8章 統計的仮説検定
第9章 平均値の差の検定
第10章 分割表の検定
第11章 検定の結果の解釈
第4部 統計モデルの基本
第1章 統計モデル
第2章 統計モデルの作り方
第3章 データの表現とモデルの名称
第4章 パラメタ推定：尤度の最大化
第5章 パラメタ推定：損失の最小化
第6章 予測精度の評価と変数選択
第5部 正規線形モデル
第1章 連続型の説明変数を1つ持つモデル（単回帰）
第2章 分散分析
第3章 複数の説明変数を持つモデル
第6部 一般化線形モデル
第1章 さまざまな確率分布
第2章 一般化線形モデルの基本
第3章 ロジスティック回帰
第4章 一般化線形モデルの評価
第5章 ポアソン回帰
第7部 統計学と機械学習
第1章 機械学習の基本
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