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出版社より
目次&内容
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1時限目 統計ってなんだろう01 数字に騙されないために ―統計学は「現象」を説明するための素晴らしい道具である 02 「日本人は何人いる？」をどうやって調べるか ―統計で社会を測る 03 データサイエンスと人工知能でも活躍 ―大量データを分析できる統計学のスキル 04 検証に便利な環境 ―Ｒの環境構築 |
2時限目 統計とデータ01 その数値、単純に比較して大丈夫？ ―データの種類（尺度）について 02 数学のテストの偏差値はいくつ？ ―1次元データで１つの指標を表す 03 英語が得意な生徒は数学も得意か ―いろいろな指標を表す多次元データ 04 2つのクラスの成績を比較するには ―集団の性質を示す代表値 05 比較は平均点だけじゃない ―平均値・中央値・最頻値の使い分け 06 面倒なことはコンピュータに任せよう ―ツールを使った代表値計算 07 データ群の「真の姿」を推測する ―記述統計と推測統計 |
3時限目 データの散らばり（分布と分散）01 データは「ばらつく」 ―データの分布を考えよう 02 平均からどれだけ離れているか ―分散、標準偏差 03 サイコロの目は何が出る？ ―「確率」の考え方 04 サイコロを転がして出る目を数値として捉える ―確率変数と確率分布 05 秒針が頂点を指している確率は？ ―確率密度関数 06 分布の形 ―さまざまな確率分布 07 サイコロ一投で期待できる出目 ―期待値と分散 08 線形性を持つ期待値、線形性を持たない分散 ―期待値と分散の性質 |
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4時限目 データの出自は？ （標本と母集団、推定）01 一部をピックアップして全体を推測 ―全数調査と標本調査 02 わかる範囲で計算し、その結果から推測する ―標本から母集団の推測 03 サイコロをたくさん振ると、出目は期待値に収束する ―大数の法則 04 標本の分散と母分散の関係は ―標本分散と不偏分散 05 標本平均と母平均の差はどうなるか ―中心極限定理 06 データから母集団の値を推定する ―点推定と区間推定 07 標本から母平均がどのように推定されるか ―平均値の区間推定 |
5時限目 全体の傾向を知る（回帰分析と相関）01 模試の結果から本番試験を予測する ―回帰分析 02 回帰直線を定める計算 ―直線の当てはめ 03 より複雑な回帰分析（１） ―非線形な回帰モデル 04 より複雑な回帰分析（２） ―重回帰分析 05 店舗面積と利益額には関係がある ―2つのデータの関係性を数値化する 06 相関関係を示す数値 ―相関係数 07 分散と共分散をまとめて考える ―分散共分散行列 08 順序関係で相関を考える方法 ―積率相関と順位相関 |
6時限目 その判断は正しいか（検定）01 仮説を立てて検証する ―仮説検定の考え方 02 工場の品質検査にも利用 ―母平均の検定（t検定） 03 2つのデータ群に違いはあるか ―２標本の検定 04 偶然珍しいデータに当たったかを判断 ―有意水準と検出力 05 アンケート分析でもおなじみ ―その他の検定 |
著者について
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