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[BOOKデータベースより]
確率モデル
[日販商品データベースより]確率変数と確率分布
2変数の同時確率分布
期待値と積率母関数
統計モデルとデータの縮約
大数の法則と中心極限定理
正規分布から導かれる分布
パラメータの推定
仮説検定と信頼区間
カイ2乗適合度検定と応用例
回帰分析―単回帰モデル
重回帰モデル
ロジスティック回帰とポアソン回帰
ベイズ統計とMCMC法
分散分析と多重比較
分布によらない推測法
多変量解析手法
本書は、好評書『現代数理統計学の基礎』の著者による、データ解析のための数理統計の基礎をわかりやすく解説する書籍である。難易度は前著よりもやや下がり、統計検定でいうと準1級レベルとなる。
前半では、確率、確率変数、確率分布、期待値と共分散、大数の法則と中心極限定理などの基礎知識と必要な道具を学習した上で、パラメータの推定や信頼区間、仮説検定などの推測統計の方法を説明する。後半では、線形回帰、ロジスティック回帰、分散分析、ベイズ統計とMCMC法、ブートストラップ法、ノンパラメトリック検定、生存時間解析、多変量解析などの様々なトピックを扱い、統計分析の幅広い知識と手法を述べる。ウィルス検査などの具体的な数値も要所要所に交え、また各章末に基礎的な問題を豊富に用意して、知識を定着しやすくしている。