内容

目次

第1章 Rの基本 1.1 読み込みファイルの準備 1.2 Rの基本的な使い方 1.3 Rの注意点 第2章 記述統計 2.1 データの種類 2.2 ヒストグラム 2.3 箱ひげ図 2.4 データの中心を表す要約統計量 2.5 最頻値 2.6 データの散らばりを表す要約統計量 2.7 2次元データと基本統計量 第3章 確率の基本性質 3.1 確率 3.2 条件付き確率と事象の独立 3.3 ベイズの定理 第4章 確率変数と確率分布 4.1 確率変数 4.2 1つの確率変数の確率分布 4.3 確率関数 4.4 密度関数 4.5 複数の確率変数の確率分布 4.6 データと確率分布の関係 第5章 期待値と分散 5.1 期待値 5.2 分散 5.3 共分散と相関係数 5.4 モンテカルロ・シミュレーション 第6章 離散型確率変数の分布 6.1 二項分布 6.2 ポアソン分布 第7章 連続型確率変数の分布 7.1 正規分布 7.2 カイ二乗分布 7.3 t分布 7.4 F分布 第8章推定 8.1 最尤法 8.2 モーメント法 8.3 推定量とその性質 8.4 区間推定とは 8.5 正規母集団における点推定と区間推定 8.6 二項母集団における区間推定 第9章 検定 9.1 検定とは 9.2 2種類の誤りと検出力 9.3 正規母集団における平均の検定（1標本問題） 9.4 正規母集団における平均の検定（2標本問題） 9.5 正規母集団における平均の検定（対応のある標本の場合） 9.6 二項母集団における母比率の検定（1標本問題） 9.7 二項母集団における母比率の検定（2標本問題） 9.8 適合度検定 9.9 独立性の検定 9.10 対称性および周辺同等性の検定 9.11 分割表（クロス集計表）の作り方 第10章 回帰分析 10.1 線形回帰分析 10.2 モデルの選択 10.3 ロジスティック回帰 参考文献 索　引