統計学大百科事典 仕事で使う公式・定理・ルール113(石井俊全)|翔泳社の本
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統計学大百科事典 仕事で使う公式・定理・ルール113 新刊


形式:
書籍
発売日:
ISBN:
9784798162805
価格:
本体2,300円+税
仕様:
A5・328ページ
分類:
数学・統計

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実は身近な統計学の理論が効率的に学べる

【本書の特徴】
●さまざまな分野で登場する可能性の高い統計学の公式・定理を解説しています
●統計学を必要としている人が効率的に・要領よく学ぶことができます
●充実した索引を活用し、リファレンスとしても利用できます
●各項目に「難易度」「実用」「試験」それぞれの重要性を星5段階で示しています
●「Business」という項目で、その統計学の知識を利用した身近な例を紹介しています
●項目ごとに想定される読者の統計学のレベル・数式リテラシーに
 合わせて記述しているので、学習時間と内容にムダがありません。

現代において統計学の知識は、
あらゆる分野で必要不可欠なものになっています。
最近では理系・文系の垣根も崩れ、
「経営学」や「経済学」、「医学」など、さまざまな分野で
統計学の素養が求められています。

しかし統計手法を普段実務で使っている方でも、
どの手法を選んだらよいか迷ったり、
場面が異なると手順がわからなかったりと、
応用が利かないものになっているのではないでしょうか。

そして、いざ学ぼうと思っても、
統計学の参考書は厳密に解説し過ぎていて学習に時間がかかってしまったり、
個別の例に沿いすぎていて応用が利かなかったりします。
そのため本書では、統計学の知識を効率的に学びたい人のために、
重要な公式・定理などに絞って、その手法の理論や特徴を解説しています。
巻末にAppendixとして付けている統計学の数値表もご参照ください。

【こんな方におすすめ】
・実務や試験で統計分析を行う方。
・統計検定の受験を考えている方。
・高校や大学で学んだ数学の知識を活用したいと考えている方。
(各節ごとのレベル感は、★で示しています)

<本書の構成>
Chapter 01 記述統計
Chapter 02 相関関係
Chapter 03 確率
Chapter 04 確率分布
Chapter 05 推定
Chapter 06 検定
Chapter 07 ノンパラメトリック検定
Chapter 08 回帰分析
Chapter 09 分散分析と多重比較法
Chapter 10 多変量解析
Chapter 11 ベイズ統計
Appendix


Chapter 01 記述統計
Introduction
01 データの尺度
02 度数分布表とヒストグラム
03 パレート図
04 添え字とシグマ記号
05 平均・分散・標準偏差
06 度数分布表と平均・分散
07 代表値
08 変量の標準化
09 歪度・尖度
10 四分位数・箱ひげ図
11 クロス表
12 円グラフ・帯グラフ・折れ線グラフ
13 散布図
14 ローレンツ曲線
15 Q-Qプロット
Column|幹葉図からデータの代表値を読み取る

Chapter 02 相関関係
Introduction
01 ピアソンの相関係数
02 スピアマンの順位相関係数
03 ケンドールの順位相関係数
04 クラメールの連関係数
05 相関係数の推定・検定
06 自己相関係数
Column|疑わしい相関はいくらでもある

Chapter 03 確率
Introduction
01 事象と確率
02 包含と排除の原理
03 離散型確率変数
04 連続型確率変数
05 累積分布関数
06 期待値・分散
07 事象の独立・確率変数の独立
08 確率変数の和・積
09 2次元の確率変数(離散型)
10 2次元の確率変数(連続型)
11 期待値・分散の公式
12 大数の法則・中心極限定理
13 チェビシェフの不等式
Column|クラスの中に誕生日が同じ2人がいる確率を求める

Chapter 04 確率分布
Introduction
01 ベルヌーイ分布・二項分布
02 幾何分布・負の二項分布
03 ポアソン分布
04 超幾何分布
05 一様分布・指数分布
06 正規分布
07 c2分布・t分布・F分布(概説)
08 c2分布・t分布・F分布(詳説)
09 ワイブル分布・パレート分布・対数正規分布
10 多項分布
11 多次元正規分布
Column|確率分布の値をソフトで求める

Chapter 05 推定
Introduction
01 復元抽出・非復元抽出
02 標本の抽出法
03 最尤法
04 区間推定の仕組み
05 正規母集団の母平均の区間推定
06 母比率の区間推定
07 推定量の評価基準
08 不偏推定量
Column|紛らわしい標準偏差と標準誤差の違い

Chapter 06 検定
Introduction
01 検定の原理と手順
02 検定統計量
03 検定の誤り
04 正規母集団の母平均の検定
05 正規母集団の母分散の検定
06 母平均の差の検定(1)
07 母平均の差の検定(2)
08 母比率の差の検定
09 等分散検定
Column|医療現場で行われる検定

Chapter 07 ノンパラメトリック検定
Introduction
01 適合度検定
02 独立性の検定(2×2のクロス集計表)
03 独立性の検定(k×lのクロス集計表)
04 フィッシャーの正確確率検定
05 マクネマー検定
06 コクランのQ検定
07 マン―ホイットニーのU検定
08 符号検定
09 ウィルコクソンの符号付き順位検定
10 クラスカル―ウォリス検定
11 フリードマン検定
Column|統計学 紛らわしい用語集

Chapter 08 回帰分析
Introduction
01 単回帰分析
02 重回帰分析
03 重相関係数・偏相関係数
04 多重共線性(マルチコ)
05 単回帰分析での区間推定
06 ロジスティック回帰分析・プロビット回帰分析
07 一般線形モデルと一般化線形モデル(GLM)
Column|ワインの値段を重回帰分析する

Chapter 09 分散分析と多群比較法
Introduction
01 分散分析(概説)
02 一元配置の分散分析
03 二元配置の分散分析(繰り返しなし)
04 二元配置の分散分析(繰り返しあり)
05 フィッシャーの3原則
06 直交配列表
07 ボンフェローニ法・ホルム法
08 シェフェ法
09 テューキー―クレーマー法
Column|現代の推測統計学の祖・フィッシャー

Chapter 10 多変量解析
Introduction
01 主成分分析(概説)
02 主成分分析(詳説)
03 判別分析(概説)
04 判別分析(詳説)
05 マハラノビス距離
06 数量化Ⅰ類・Ⅱ類
07 数量化Ⅲ類・コレスポンデンス分析
08 因子分析
09 共分散構造分析
10 階層的クラスター分析
11 多次元尺度構成法(MDS)
Column|ポジショニングマップを作るには

Chapter 11 ベイズ統計
Introduction
01 条件付き確率
02 ナイーブベイズ分類
03 ベイズの定理
04 ベイズ更新(離散版)
05 モンティ・ホール問題
06 ベイズ更新(連続版)
07 共役事前分布
08 カルバック―ライブラー情報量
09 AIC(赤池情報量規準)
10 モンテカルロ積分
11 ギブスサンプリング
12 メトロポリス―ヘイスティングス法
13 ベイジアンネットワーク
Column|機械翻訳の仕組み

Appendix
1 標準正規分布表(上側確率)
2 t分布表(上側2.5%点、5%点)
3 x2分布表(上側97.5%点、5%点、25%点)
4 F分布表(上側5%点)
5 F分布表(上側2.5%点)
6 マン―ホイットニーのU検定表(片側確率2.5%点)
7 ウィルコクソンの符号付き順位検定表(片側2.5%点、5%点)
8 フリードマン検定表(片側5%点)
9 クラスカル―ウォリス検定表(片側5%点)
10 スチューデント化された範囲の分布の表(上側5%点)

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