出版書誌データベース

確率・統計の分野では，すでに多くの教科書が出版されている。だが，「楽しさ」や「面白さ」と「使いやすさ」の両方に配慮されたものにはなかなか出会えなかった。そこで本書の登場となる。本書は，実用優先のポリシーに貫かれた教科書であり，「どのように応用されていくのか」という視点を常に忘れない。例題や問題には，解けて楽しくなるような具体的な問題や，歴史的に有名な問題を多く取り入れている。章末問題ではプログラミング課題も含めてある。「いま説明したことが，どこでどう使われるのか」という点にこだわって，たくさんのコメントを入れてある。また，途中から読んでも「どこに戻ればよいか」が分かるよう配慮した。

第0章　準備
0.1　データ処理の基本
0.2　集合
0.3　指数関数・対数関数
0.4　数列・級数
0.5　微分法
0.6　積分法
0.7　ベクトル・行列

第1章　確率
1.1　順列・組み合わせと数え上げ
1.2　確率
1.3　条件つき確率・Bayes（ベイズ）の定理

第2章　確率分布
2.1　確率変数と確率分布
2.2　確率分布を特徴づける量（1）：1次元の確率変数
2.3　確率分布を特徴づける量（2）：多次元の確率変数
2.4　確率分布を特徴づける量（3）：母関数・特性関数
2.5　離散型確率分布
2.6　連続型確率分布

第3章　大数の法則と中心極限定理
3.1　大数の法則
3.2　中心極限定理

第4章　標本分布・多変量解析
4.1　1変量のデータ処理
4.2　多変量のデータ処理
4.3　回帰分析
4.4　主成分分析
4.5　因子分析
4.6　判別分析
4.7　クラスター分析
4.8　標本がしたがう分布

第5章　推定
5.1　統計的推測（推定）とは
5.2　点推定
5.3　区間推定

第6章　検定
6.1　仮説の検定
6.2　統計量の検定
6.3　適合度の検定

第7章　確率過程
7.1　Brown（ブラウン）運動とランダム・ウォーク
7.2　確率過程
7.3　確率過程の応用例

参考文献

問題・章末問題の答

付表