目次

第1章 Rの基本的な操作

  1.1 Rの概要

  1.2 基本的な使い方

  1.3 データ構造

  1.4 制御文

  1.5 練習問題

第2章 データの加工,入出力と整理

  2.1 データの抽出

  2.2 ファイルを用いたデータの読み書き

  2.3 記述統計量によるデータの要約

  2.4 質的データの整理

  2.5 その他

  2.6 練習問題

第3章 データのプロット

  3.1 基本的な描画

  3.2 散布図

  3.3 ヒストグラム

  3.4 箱ひげ図

  3.5 棒グラフ

  3.6 練習問題

第4章 シミュレーションと極限定理

  4.1 乱数

  4.2 先験的確率と経験的確率

  4.3 確率論の基礎事項

  4.4 大数の法則

  4.5 中心極限定理

  4.6 練習問題

第5章 確率分布

  5.1 確率変数と確率分布

  5.2 離散分布

  5.3 連続分布

  5.4 多次元確率変数と多変量分布

  5.5 多変量正規分布

  5.6 練習問題

第6章 点推定

  6.1 確率分布の平均と分散

  6.2 平均の点推定

  6.3 分散の点推定

  6.4 最尤法

  6.5 練習問題

第7章 区間推定

  7.1 分位点

  7.2 正規母集団の場合の区間推定

  7.3 漸近正規性による区間推定

  7.4 練習問題

第8章 検定

  8.1 統計的仮説検定の考え方

  8.2 正規母集団に対する検定(1標本)

  8.3 正規母集団に対する検定(2標本)

  8.4 その他の検定

  8.5 練習問題

第9章 分散分析

  9.1 一元配置

  9.2 二元配置

  9.3 その他

  9.4 練習問題

第10章 回帰分析

  10.1 回帰モデル

  10.2 回帰係数の推定

  10.3 標準誤差

  10.4 有意性の検定

  10.5 回帰係数の解釈,交絡因子

  10.6 決定係数

  10.7 予測

  10.8 質的データの利用

  10.9 変数の交互作用・非線形変換

第11章 主成分分析

  11.1 目的

  11.2 計算法

  11.3 バイプロット

  11.4 寄与率

  11.5 その他

  11.6 練習問題

第12章 判別分析

  12.1 目的

  12.2 ベイズの公式

  12.3 線形判別分析

  12.4 二次判別分析

  12.5 分析の評価

  12.6 練習問題

第13章 時系列解析

  13.1 目的

  13.2 自己相関

  13.3 偏自己相関

  13.4 (弱)定常過程

  13.5 代表的な時系列モデル

  13.6 モデルのあてはめ

  13.7 予測

  13.8 練習問題

A 数学的補遺

  A.1 第4章

  A.2 第5章

  A.3 第6章

  A.4 第7章

  A.5 第8章

  A.6 第9章

  A.7 第10章

  A.8 第11章

  A.9 第12章

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