所蔵

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館別所蔵

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資料詳細

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目次

1.序論

  学習目標

  1.1 統計的思考とは何か

  1.2 統計学への不安に対処する

  1.3 統計学に何ができるか

  1.4 統計学のビッグアイデア

  1.5 因果と統計

  推薦図書・論文

  練習問題

2.データの取り扱い

  学習目標

  2.1 データとは何か

  2.2 離散的測定と連続的測定

  2.3 良い測定とは

  推薦図書・論文

  練習問題

  付録

3.データの要約

  学習目標

  3.1 なぜデータを要約するのか

  3.2 表を使ってデータを要約する

  3.3 理想化された分布の表現

  推薦図書・論文

  練習問題

4.データの可視化

  学習目標

  4.1 なぜデータの可視化が重要なのか

  4.2 プロットの解剖

  4.3 優れた可視化の原則

  4.4 人間の限界への対応

  4.5 その他の要因の補正

  推薦図書・論文

  練習問題

5.データへのモデルのフィッティング

  学習目標

  5.1 モデルとは何か

  5.2 統計的モデリングの例

  5.3 モデルの改善

  5.4 良いモデルとは何か

  5.5 モデルが良すぎることはあるか

  5.6 平均を使ったデータの要約

  5.7 中央値を用いてデータを頑健に要約する

  5.8 最頻値

6.確率

  学習目標

  6.1 確率とは何か

  6.2 確率はどのように決定するのか

  6.3 確率分布

  6.4 条件付き確率

  6.5 条件付き確率の計算

  6.6 独立性

  6.7 条件付き確率の反転:ベイズの定理

  6.8 データからの学習

7.サンプリング

  学習目標

  7.1 サンプリングの重要性

  7.2 どのようにサンプリングするのか

  7.3 標本誤差

  7.4 平均の標準誤差(SEM)

  7.5 中心極限定理

  推薦図書・論文

  練習問題

8.リサンプリングとシミュレーション

  学習目標

  8.1 モンテカルロシミュレーション

  8.2 統計学におけるランダム性

  8.3 乱数の生成

  8.4 モンテカルロシミュレーションの使用

  8.5 統計学のためのシミュレーション:ブートストラップ

  推薦図書・論文

  練習問題

9.仮説検定

  学習目標

  9.1 帰無仮説検定(NHST)

  9.2 NHSTの例

  9.3 NHSTのプロセス

  9.4 有意な結果とは何を意味するのか

  9.5 現代におけるNHST:多重検定

  推薦図書・論文

  練習問題

10.効果の定量化と研究のデザイン

  学習目標

  10.1 信頼区間

  10.2 効果量

  10.3 統計的検出力

  推薦図書・論文

  練習問題

11.ベイズ統計学

  学習目標

  11.1 生成モデル

  11.2 ベイズの定理と逆推論

  11.3 ベイズ推定を行う

  11.4 事後分布の推定

  11.5 事前分布の選択

  11.6 ベイズ仮説検定

  推薦図書・論文

  練習問題

12.カテゴリカルな関係のモデリング

  学習目標

  12.1 キャンディーの色:例

  12.2 カイ二乗検定

  12.3 分割表と二元配置検定

  12.4 標準化残差

  12.5 オッズ比

  12.6 ベイズファクター

  12.7 2×2の分割表を超えたカテゴリカル分析

  12.8 シンプソンのパラドックスに注意

13.連続的関係のモデリング

  学習目標

  13.1 ヘイトクライムと所得格差:例

  13.2 共分散と相関

  13.3 相関と因果関係

  推薦図書・論文

  練習問題

  付録

14.一般線形モデル

  学習目標

  14.1 一般線形モデル

  14.2 線形回帰

  14.3 より複雑なモデルのフィット

  14.4 変数間の相互作用

  14.5 線形予測を超えて

  14.6 前提条件の確認

  14.7 「予測」の本当の意味とは

  BOX 初期の統計学者の複雑な遺産

15.平均の比較

  学習目標

  15.1 単一の平均の値の検定

  15.2 2つの平均の比較

  15.3 線形モデルとしてのt検定

  15.4 対応のある観測値の比較

  15.5 2つ以上の平均の比較

  練習問題

16.多変量統計

  学習目標

  16.1 多変量解析の種類

  16.2 多変量データの例

  16.3 多変量データの可視化

  16.4 クラスタリング

  16.5 次元削減

  推薦図書・論文

  練習問題

17.実践的な統計モデリング

  学習目標

  17.1 統計モデリングのプロセス

  17.2 データ前処理

  17.3 統計モデルの特定

  17.4 例1:自制心と逮捕歴

  17.5 例2:マスク着用と顔を触ること

  17.6 例3:喘息と大気汚染

  17.7 例4:窒素肥料と土壌耕起に対する植物の反応

  17.8 助けを得る

18.再現可能な研究の実践

  学習目標

  18.1 私たちは科学がどのように機能すると考えているか

  18.2 科学は実際に(時に)どのように機能するか

  18.3 科学における再現性の危機

  18.4 疑わしい研究実践

  18.5 再現可能な研究の実践

  18.6 再現可能なデータ分析の実践

  18.7 結論:より良い科学を実践するために

  推薦図書・論文

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