著者紹介

内容

目次

第１章　統計学の基礎知識の体系（本書のガイダンス） 第２章　何でも平均値で大丈夫なのか（代表値と散布度） 第３章　確率的に生きるか確定的に生きるか（確率論と期待値） 第４章　学業成績の確率分布と偏差値（正規分布） 第５章　街頭アンケートはあてになるのか（母集団と標本） 第６章　台風の予報円は信じてよいのか（標本変動と信頼区間） 第７章　隠れた浮気を見破る方法（背理法と帰無仮説） 第８章　薬品の含有量はきちんと守られているのか（母平均の検定） 第９章　健康食品で血圧は下がるのか（２つの平均値の検定） 第10章　チョコレートを食べるとノーベル賞が取れるのか（散布図と相関係数） 第11章　広告費を増額すると売上高はどうなるか（単回帰分析） 第12章　いろいろあるけれど、一番の原因は何なのか（重回帰分析） 第13章　足したり掛けたりできない数字（尺度とクロス集計表） 第14章　クロス集計表の数値を検定する（カイ二乗検定） 第15章　人工知能（AI）の母は統計学なのか（本書のまとめから機械学習へ）