［第 1 章］ しっくりこない数式の読み方とは？
1.1 青葉の疑問
1.2 しっくりこない理由
1.3 紙に書く習慣
1.4 平均値の総和
練習問題
［第 2 章］ 確率密度関数ってなに？
2.1 定義の読み方
2.2 具体例からの抽象化
2.3 具体例のつくり方
2.4 関数のグラフ
2.5 μの役割
2.6 σの役割
練習問題
［第 3 章］ 確率と積分の関係とは？
3.1 確率密度関数の値
3.2 確率密度関数の積分
3.3 積分と足し算
3.4 オリジナルな分布
［第 4 章］ モデルってなに？
4.1 価格と需要量
4.2 需要曲線のシフト
4.3 価格と供給量
4.4 均衡価格
4.5 独占モデル
4.6 独占モデルのインプリケーション
練習問題
［第 5 章］ 競争で損をしない戦略とは？
5.1 複占
5.2 複占モデルの定式化
5.3 ナッシュ均衡
5.4 均衡生産量の含意
5.5 裏切りの誘因
練習問題
［第 6 章］ 自分でモデルをつくる方法
6.1 モデルとカツカレー
6.2 プレイヤーが 3 人の場合
6.3 プレイヤーが n 人の場合
6.4 モデルのつくり方
［第 7 章］ 先手が有利な条件とは？
7.1 先んずれば人を制す
7.2 順番の導入
7.3 展開形ゲーム
7.4 展開形ゲームの戦略と均衡
［第 8 章］ 競争に負けない価格設定とは？
8.1 価格決定モデル
8.2 価格決定モデルのナッシュ均衡
8.3 商品の代替性
8.4 価格決定モデルのインプリケーション
8.5 モデルの評価
［第 9 章］ 売り上げを予測するには？
9.1 新店舗の候補地
9.2 記述統計としての OLS
9.3 微分と偏微分
9.4 残差 2 乗和の最小化
9.5 OLS 係数の一般式
9.6 2 次関数の OLS
9.7 微分という伏線
練習問題
［第 10 章］ 確率モデルでデータを分析するには？
10.1 確率変数
10.2 確率モデルとしての線形回帰モデル
10.3 線形回帰モデルの OLS 推定量
10.4 OLS 推定量の分布
10.5 正規分布を足すことの意味
10.6 OLS 推定量の平均と分散
練習問題
［第 11 章］ 仮説検定ってどうやるの？
11.1 仮定のもとでの珍しいこと
11.2 未知パラメータの代用品
11.3 t 分布のつくり方
11.4 検定結果の解釈で注意すること
11.5 乱数への回帰
［第 12 章］ 観測できない要因の影響を予想するには？
12.1 ライバル店の影響
12.2 欠落変数による推定量のバイアス
12.3 逆方向の影響がある場合
12.4 バイアスのパターン
12.5 固定効果モデル
12.6 未知の世界
［第 13 章］ アプリの利用者数を予測するには？
13.1 微分と微分方程式
13.2 置換積分法
13.3 確率変数と置換積分法
13.4 正規分布の標準化
13.5 利用者数の微分方程式
［第 14 章］ 広告で販売数を増やすには？
14.1 販売数の減少
14.2 広告モデルの定式化
14.3 広告モデルの解
14.4 広告モデルのバリエーション
14.5 広告タイプの比較
14.6 第 3 のタイプ
練習問題
