内容

目次

１章　序論 　１．１　本書の概要 　１．２　練習問題　 ２章　データの表示 　２．１　データのタイプ 　２．２　表 　２．３　グラフ 　２．４　応用　 　２．５　練習問題 ３章　数字による要約尺度 　３．１　分布の中心の尺度 　３．２　ばらつきの尺度 　３．３　グループ化されたデータ 　３．４　チェビチェフの不等式 　３．５　応用 　３．６　練習問題 ４章　率と標準化 　４．１　率 　４．２　率の標準化 　４．３　応用 　４．４　練習問題 ５章　生命表 ６章　確率 　６．１　事象，確率に関する法則 　６．２　条件付き確率 　６．３　ベイズの定理 　６．４　診断テスト 　６．５　相対リスクとオッズ比 　６．６　応用 　６．７　練習問題 ７章　理論的な確率分布 　７．１　確率分布 　７．２　二項分布 　７．３　ポアソン分布 　７．４　正規分布 　７．５　応用 　７．６　練習問題 ８章　平均値の標本分布 　８．１　標本分布 　８．２　中心極限定理 　８．３　中心極限定理の応用 　８．４　応用 　８．５　練習問題 ９章　信頼区間 　９．１　両側信頼区間 　９．２　片側信頼区間 　９．３　スチューデントのt分布 　９．４　応用 　９．５　練習問題 10章　仮説検定 　10．１　一般的な概念 　10．２　両側検定 　10．３　片側検定 　10．４　過誤のタイプ 　10．５　検出力 　10．６　サンプルサイズの推定 　10．７　応用 　10．８　練習問題 11章　２つの平均の比較 　11．１　対応のある標本 　11．２　独立標本 　11．３　応用 　11．４　練習問題 12章　分散分析 　12．１　一元配置分散分布 　12．２　多重比較 　12．３　応用 　12．４　練習問題 13章　ノンパラメトリック法 　13．１　符号検定 　13．２　ウィルコクソン符号付順位検定 　13．３　ウィルコクソン順位和検定 　13．４　ノンパラメトリック法の利点と欠点 　13．５　応用 　13．６　練習問題 14章　割合に関する推測 　14．１　二項分布の正規近似 　14．２　割合の標本分布 　14．３　信頼区間 　14．４　仮説検定 　14．５　標本数の推定 　14．６　２つの割合の比較 　14．７　応用 　14．８　練習問題 15章　分割表 　15．１　Ｘ2検定 　15．２　マクネマー検定 　15．３　オッズ比 　15．４　バークソンの誤った議論 　15．５　応用 　15．６　練習問題 16章　多重２×２分割表 　16．１　シンプソンのパラドクス 　16．２　マンテル・ヘンセル法 　16．３　応用 　16．４　練習問題　 17章　相関 　17．１　二元配置散布図 　17．２　ピアソンの相関関数 　17．３　スピアマンの順位相関係数 　17．４　応用 　17．５　練習問題 18章　線形単回帰 　18．１　回帰の概念 　18．２　モデル 　18．３　モデルの評価 　18．４　応用 　18．５　練習問題 19章　重回帰 　19．１　モデル 　19．２　モデル選択 　19．３　応用 　19．４　練習問題 20章　ロジスティック回帰 　20．１　モデル 　20．２　ロジスティック回帰 　20．３　指示変数 　20．４　応用 　20．５　練習問題 21章　生存時間解析 　21．１　生命表法 　21．２　積極限法 　21．３　ログランク検定 　21．４　応用 　21．５　練習問題 22章　サンプリング理論 　22．１　サンプリング計画 　22．２　バイアスの原因 　22．３　応用 　22．４　練習問題