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資料詳細

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目次

序章 統計学とは

  0.1 データと変数

  0.2 統計学の基本用語

第1章 データの整理と数値の尺度

  1.1 データの収集

  1.2 カテゴリーデータの整理

  1.3 数値データの整理

  1.4 カテゴリーデータの可視化

  1.5 数値データの可視化

  1.6 2つの数値変数の可視化

  1.7 数値で表現する記述的尺度：中心傾向

  1.8 数値で表現する記述的尺度：変動と形状

  1.9 母集団を数値で記述する尺度

第2章 基本的な確率

  2.1 基本的な確率の考え方

  2.2 条件付確率

  2.3 ベイズの定理

  2.4 場合の数の数え方

第3章 離散確率分布

  3.1 離散確率変数の確率分布

  3.2 二項分布

  3.3 ポアソン分布

第4章 正規分布

  4.1 連続確率分布

  4.2 正規分布

第5章 標本抽出と標本分布

  5.1 各種の標本抽出法

  5.2 調査の価値を評価する

  5.3 標本分布

  5.4 平均の標本分布

  5.5 比率の標本分布

第6章 信頼区間の推定

  6.1 平均の信頼区間推定(σが既知の場合)

  6.2 平均の信頼区間推定(σが未知の場合)

  6.3 比率の信頼区間推定

  6.4 標本数を決定する

第7章 仮説検定の基礎-1標本検定-

  7.1 仮説検定法の基礎

  7.2 平均の仮説のt検定(σが未知)

  7.3 片側検定

  7.4 比率の仮説のZ検定

第8章 2標本検定と一元配置分散分析

  8.1 独立2母集団の平均を比較する

  8.2 関連2母集団の平均を比較する

  8.3 独立2母集団の比率を比較する

  8.4 2つの分散の比のF検定

  8.5 一元配置分散分析(ANOVA)

第9章 カイ二乗(χ[2])検定

  9.1 2つの比率の差のカイ二乗(χ[2])検定

  9.2 3つ以上の比率の差のカイ二乗検定

  9.3 独立性のカイ二乗検定

第10章 単純線形回帰分析

  10.1 回帰分析モデルの種類

  10.2 単純線形回帰式を求める

  10.3 変動量

  10.4 前提条件

  10.5 残差分析

  10.6 自己相関の測定：ダービン・ワトソン統計量

  10.7 傾きと相関係数に関する推論

  10.8 平均値の推定と個々の値の推定

  10.9 回帰分析における落し穴

第11章 重回帰分析

  11.1 重回帰モデルを作成する

  11.2 r[2]、調整済みr[2]、全体のF検定

  11.3 重回掃モデルの残差分析

  11.4 母集団の回帰係数に関する推論

  11.5 回帰モデルにおけるダミー変数と交互作用項

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