１論より数字，勘より統計〜私たちの身近で活躍する統計情報〜
- １．１現象を捉え将来の不確実性を科学する統計学
- １．２統計学が支える諸分野
- １．３統計学の構成
- １．４本書の構成
２データのばらつきの記述（質的データ）〜度数分布表とパレート図〜
- ２．１データの特徴
- ２．２データのばらつき（分布）の記述
- ２．３質的データの分布の記述
- ２．４分布を解釈する２つの視点
- ２．５ＡＢＣ分析（パレート分析）
３データのばらつきの記述（量的データ）〜度数分布表とヒストグラム〜
- ３．１度数分布表
- ３．２ヒストグラム
- ３．３ヒストグラムのチェックポイント
- ３．４分布を表すその他のグラフ
- ３．５統計数字は全体のばらつきの中で相対的に評価する
４データのばらつきを数字でまとめる〜平均値・中央値と箱ひげ図〜
- ４．１分布の特徴を表す基本統計量
- ４．２分布の中心の位置を示す指標〜平均値・中央値・最頻値〜
- ４．３平均値と中央値の性質と読み方
- ４．４分布の形と中心を測る指標との関係
- ４．５四分位範囲と箱ひげ図
- ４．６パーセント点（百分位数）
５ばらつきの大きさを測る〜シグマ（標準偏差）の活用〜
- ５．１偏差
- ５．２分散と標準偏差
- ５．３１シグマ２シグマ３シグマの法則
- ５．４標準得点（ｚスコア）と偏差値
６格差を測る〜ローレンツ曲線とジニ係数〜
- ６．１ばらつきの管理〜管理図と変動係数〜
- ６．２非対称性と外れ値検出のための指標〜歪度と尖度〜
- ６．３格差を測る〜ローレンツ曲線とジニ係数〜
７不確実な出来事を確率で考える〜２項分布〜
- ７．１確率〜経験的確率と大数の法則〜
- ７．２確率変数と確率分布
- ７．３２項分布（ｂｉｎｏｍｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）
８不確実な出来事を確率で考える〜正規分布〜
- ８．１正規分布（ｎｏｒｍａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）
- ８．２正規分布の確率計算
- ８．３右に歪んだ分布の対称化：対数変換
- ８．４中心極限定理（平均値の分布は正規分布）
- ８．５２項分布の正規近似
９統計を作る一部分から全体を知る〜標本調査〜
- ９．１データを作る
- ９．２標本調査
- ９．３調査の方法
１０調査結果の誤差を知る〜推定値と標本誤差〜
- １０．１標本分布〜推定量（推定値）のばらつき
- １０．２統計的推定
- １０．３平均と比率の区間推定
１１標本から仮説の真偽を判断する〜統計的仮説検定の考え方〜
- １１．１確率を使った推論と２つの仮説
- １１．２検定統計量とその標本分布
- １１．３検定に伴う２種類の過誤と過誤確率
- １１．４有意水準（危険率）と棄却域
- １１．５検定の手順（ルール）と有意確率（ｐ値）
- １１．６２項分布を利用した検定法
- １１．７母平均μに関する検定
１２データから関係を探る〜クロス集計表の読み方〜
- １２．１変数間の関連性の分析
- １２．２クロス集計表
- １２．３行（列）比率とセル比率
- １２．４関連性の分析（特化係数）
- １２．５関連性の分析（χ２値と連関係数）
- １２．６独立性のχ２検定
- １２．７新商品購入率の区間推定
- １２．８シンプソンのパラドックス
１３関係のパターンを読む〜相関関係と傾向線〜
- １３．１散布図で関係のパターンを見る
- １３．２相関関係の強弱と相関係数
- １３．３相関（係数）行列
- １３．４相関係数を読む上での注意点
- １３．５相関係数の有意性の検定と解釈
- １３．６傾向線（回帰直線）を利用した予測の方法
- １３．７寄与率
１４時系列データの分析〜変化の記述と将来の予測〜
- １４．１時系列データ
- １４．２時系列データのグラフ化と構成要素
- １４．３指数化
- １４．４伸び率と成長率
- １４．５寄与度
- １４．６移動平均と季節調整
１５デジタル社会の意思決定を支える統計〜全体のまとめ〜
- 第２章の要点と練習問題−質的データの記述−
- 第３章の要点と練習問題−量的データの記述−
- 第４章の要点と練習問題−平均値・中央値と箱ひげ図−
- 第５章の要点と練習問題−ばらつきの大きさを測る−
- 第６章の要点と練習問題−格差を測る−
- 第７章の要点と練習問題−２項分布−
- 第８章の要点と練習問題−正規分布−
- 第９章の要点と練習問題−標本調査−
- 第１０章の要点と練習問題−標本誤差−
- 第１１章の要点と練習問題−仮説検定−
- 第１２章の要点と練習問題−クロス集計表−
- 第１３章の要点と練習問題−相関関係と傾向線−
- 第１４章の要点と練習問題−時系列データの分析−
- 略解