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内容（「BOOK」データベースより）
理工系学生のための数学入門書、理工系のどの分野に進む人にとっても必要な数学の基礎を、徹底的にかみくだいて記述。
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7 人中、6人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 5.0
理学系の学生にわかりやすい,
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レビュー対象商品: 確率・統計 (理工系の数学入門コース 7) (単行本)
確率統計は理系の学生に限らず文系の学生も勉強する方々が多いと思います。ここでは理学系限定（確率統計の非専門家）でレビューさせてもらいます。 この本は非常に丁寧に記述されており、理学系の学生（２年程度）ならば読解でつまづかないはずです。 もし読み解くのに難を感じるのであれば、おそらく基礎知識が欠如しているので、高校の確率を復習する ところから始めた方がよいでしょう。 １章では基礎知識が復習されます。中学高校で学ぶ事項が多いので容易です。 後の章で使用する２項定理や多項定理に関する記述があります。 ２章では確率の定義に始まり条件付き確率とベイズの定理の初歩を学びます。 ３章は少し難易度が上がります。平均や分散、確率分布についての学習が主なテーマです。 積分が出てきます。積分の変数変換の知識（ヤコビアン）とガウス積分の知識を 事前に知っておくほうがよいです。 ４章では具体的な確率分布を詳しく学びます。正規分布が出てきます。 ２項分布から標準正規分布への極限を学習しますが、説明がやや実験的でエレガントではありません。 モーメント積分を利用する中心極限定理の証明は他書を参考にするとよいと思います。 ５章は母集団や標本の学習から始まります。正規分布を利用してカイ２乗分布、F分布、t分布を学びます。 ガンマ関数やベータ関数の知識があると読みやすいと思います。 カイ２乗分布の完全な証明は提示されていません（証明の方針は書いてある）。 腕力のある方は自力で証明できますが、自信のない方は他書を参考にするとよいです。 ６章は検定の方法が説明されています。最初に最尤法が説明されていますがあまり詳しくありません。 計算方法を知る程度です。引き続いて仮説の棄却等の概念を学んでいきます。 適合度と独立性の検定の個所は多少難しければ飛ばしてもよいと思います。 この章の後半では最少２乗法を１変数の線形回帰の場合だけ簡単に触れています。 １番最後にフィッシャーのＺ変換が唐突に出てきますが、初心者は飛ばしても差し支えないと思います。 最後の７章は確率過程の初歩です。ランダムウォークやマルコフ過程に少しふれて終了です。 本書は入門用の教科書としてはしっかりしていると思います。 問題もたくさんあるので、問題を解く事で感を掴めると思います。 計算をしないと納得できない、そんな人向けの分かりやすい入門書です。
14 人中、11人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 5.0
確率・統計の数学的な基礎を学べる,
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レビュー対象商品: 確率・統計 (理工系の数学入門コース 7) (単行本)
この本は統計学の数学的な基礎を解説した本です。確率の基本公式から始まり、確率密度関数の変数変換の方法が述べられ、それらをもとに、正規分布、χ二乗分布、ｔ分布、ｆ分布、の式が導出されます。また、推定と検定についても基本事項は押さえられており、証明は省略されていますが、より高度な定理の使い方も解説されています。数学的な解説とはいっても、測度論のような高度な数学は使われておらず、大学教養課程程度の数学力があれば内容は十分理解できると思います。説明もわかりやすいです。数学的な説明が中心なので、現実の応用例や具体例は豊富とはいえませんが、その点は他書で補えばよいでしょう。
9 人中、7人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 5.0
確率・統計では、いちばんわかりやすい本です,
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レビュー対象商品: 確率・統計 (理工系の数学入門コース 7) (単行本)
数理統計的な説明が、詳細すぎもせず、はしょりすぎもせず、非常に読者フレンドリーに書かれています。 文系の読者にも読めます。 全体に読みやすく書かれていると思いますが、とくに次の２点は素晴らしいですね。 １）適合性と独立性の検定のところの多項分布が正規分布の積で近似されることから、 カイ２乗分布を説明するところ。 ２）マルコフの推移過程の説明。 例題も身近な例が使われ、親しみやすい本になっています。
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