資料詳細

目次

第1章 データの記述と要約統計量

  1.1 データの考え方

  1.2 データの分類

  1.3 1次元量的データの記述統計

  1.4 箱ひげ図

  1.5 1次元質的データの記述統計と可視化

  1.6 2次元・多次元量的データの可視化と記述統計量

  1.7 多次元データの可視化

  1.8 2次元・多次元質的データの集計と可視化

  1.9 時系列データの可視化と統計量

第2章 統計的推測と確率

  2.1 統計的推測と確率の必要性

  2.2 確率の準備

  2.3 事象と集合

  2.4 確率

第3章 確率変数

  3.1 確率変数

第4章 確率分布

  4.1 確率分布

  4.2 確率分布のパラメータ

  4.3 確率変数の期待値と分散

  4.4 さまざまな離散型確率分布

  4.5 連続確率分布

第5章 確率変数の独立性と条件付き期待値

  5.1 同時分布と周辺分布

  5.2 2次元確率変数の期待値と共分散

  5.3 確率変数の独立と条件付き確率

  5.4 条件付き期待値

  5.5 ベイズの定理

第6章 確率変数の変換

  6.1 確率変数の和の性質

  6.2 モーメント母関数

  6.3 確率変数の変換

第7章 中心極限定理

  7.1 チェビシェフの不等式

  7.2 大数の法則

  7.3 中心極限定理

第8章 サンプリングと統計的推測

  8.1 推測統計学と記述統計学の違い

  8.2 サンプリングと実現

  8.3 母集団分布と推定量

  8.4 モーメント法

  8.5 最尤法

  8.6 ベイズ主義によるパラメータ推論

  8.7 事後確率最大化法

第9章 点推定

  9.1 点推定と各種推定量

  9.2 点推定量の性質

  9.3 ベイズ主義における点推定

第10章 区間推定

  10.1 点推定と区間推定

  10.2 さまざまな区間推定

  10.3 ベイズ主義における区間推定

第11章 検定

  11.1 仮説検定とは

  11.2 仮説検定の考え方

  11.3 1群のt検定

  11.4 対応のある2群のt検定

  11.5 対応のない2群のt検定

  11.6 F検定

  11.7 適合度検定

  11.8 質的データ分析における分割表の独立性の検定

  11.9 検定の多重性について

第12章 回帰モデル

  12.1 回帰分析とは

  12.2 単回帰分析

  12.3 重回帰分析

  12.4 決定係数

  12.5 質的データとダミー変数

  12.6 モデル選択

第13章 多変量解析

  13.1 主成分分析

  13.2 因子分析

  13.3 分類・判別分析

第14章 サンプリングとモンテカルロ法

  14.1 サンプリングとモンテカルロ法

  14.2 分布に従う確率変数の実現値の生成

  14.3 多変量正規分布に従う乱数の生成

  14.4 モンテカルロ法による各種統計量・分布の計算

  14.5 発展的な方法

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