出版書誌データベース

　本書は、筆者が担当してきた文系大学2年生向けの講義ノートを基に書かれており、統計学の基本的な考え方やデータ解析の方法を一通り学べる書籍である。

　大事な事項は「公式」としてまとめ、具体的な「例題」と「解説」を通してどのように役立つのかがわかるように構成されている。また、「基本問題」と「発展問題」に分けられた豊富な演習問題は100題を超える。さらに、既刊本同様、演習問題すべての解答例、使用した統計分析ソフトRのコードやデータに加えて、本書の内容理解に必要な数学的な事柄についても、著者のサポートページで参照できる。

　難易度は既刊の2冊『現代数理統計学の基礎』、『データ解析のための数理統計入門』よりも易しく、統計検定®2級レベルに相当する。大学に入って統計学を学ぼうとする学生や、データ解析に携わろうとする様々な分野の方に広く薦められる書籍である。

※ 「統計検定」は、一般財団法人 統計質保証推進協会の登録商標です。

第1章　データの整理と分布の特徴
1.1　データの可視化
1.2　分布の特性値
1.3　不平等度とローレンツ曲線・ジニ係数
1.4　加重平均
1.5　データの分類と収集

第2章　2次元データの整理
2.1　散布図，クロス集計表，相関係数
2.2　回帰分析
2.3　主成分分析＊
2.4　時系列分析

第3章　確率
3.1　事象と確率
3.2　初等的な確率計算
3.3　条件付き確率と独立性
3.4　全確率の公式とベイズの定理

第4章　離散確率分布
4.1　離散確率変数と確率関数
4.2　離散確率変数の期待値と離散確率分布の平均・分散
4.3　代表的な離散確率分布

第5章　連続確率分布
5.1　連続確率変数と確率密度関数
5.2　連続確率変数の期待値と連続確率分布の平均・分散
5.3　代表的な連続確率分布
5.4　分布の歪度・尖度とモーメント
5.5　線形変換と確率密度関数＊

第6章　多変数の確率分布
6.1　2変数の確率分布
6.2　期待値の性質と共分散・相関係数
6.3　条件付き確率分布と独立性
6.4　2次元正規分布
6.5　確率変数の和の分布

第7章　統計モデルと推定
7.1　統計モデルの考え方
7.2　パラメータの推定
7.3　大数の法則
7.4　中心極限定理
7.5　モーメント法

第8章　信頼区間
8.1　正規分布から導かれる分布
8.2　正規分布に基づいた信頼区間
8.3　中心極限定理を用いた近似的な信頼区間

第9章　仮説検定
9.1　仮説検定とは
9.2　仮説検定の手続き
9.3　仮設検定の2種類の誤りと有意確率
9.4　正規分布に基づいた仮説検定
9.5　中心極限定理を用いた近似的な仮説検定

第10章　2標本の仮説検定
10.1　2つの正規分布の比較
10.2　対応のあるデータの同等性検定
10.3　中心極限定理を用いた近似的な仮説検定と信頼区間

第11章　カイ2乗適合度検定と応用例
11.1　カイ2乗適合度検定
11.2　正規性の検定
11.3　クロス集計表データの独立性検定

第12章　線形回帰モデル
12.1　線形単回帰モデル
12.2　回帰分析の妥当性と留意点
12.3　線形重回帰モデル
12.4　重回帰モデルの解析例

第13章　分散分析とロジスティック回帰モデル
13.1　実験データと1元配置の分散分析モデル
13.2　多重比較検定
13.3　2元配置の分散分析モデル
13.4　ロジスティック回帰モデル＊

第14章　発展的補足事項＊
14.1　応用上役立つ離散確率分布
14.2　有限母集団の枠組み
14.3　クロス集計表と相関係数の仮説検定

数値表
ギリシャ文字
数学記号

索引


※ ＊は発展的な内容を表す．