紹介
好評既刊「一変量統計編」「多変量統計編」を再編集．数学的説明を大幅に簡略化し，Rの操作，可視化の記述を拡充した．【目次】1章 R入門Rのダウンロード／Rの起動と終了／Rの拡張パッケージ／Rを電卓的に使う／データの種類と可視化の基礎／一変量データの扱い方／階級数の決め方／Rのグラフ書き出し／分位点と箱ひげ図／モード（最頻値）／欠損値の扱いなど2章 多変量データの記述散布図／相関係数／ピアソンの積率相関係数の大きさの解釈／順位相関係数／多変量における欠損値の扱い／相関関係は因果関係ではない／切断効果／外れ値の影響／三変量以上のデータの可視化3章 確率分布図鑑事象／確率と確率変数／確率変数の期待値と分散／二項分布／ポアソン分布／幾何分布／負の二項分布／正規分布／対数正規分布／指数分布／ワイブル分布4章 大数の法則と中心極限定理サイコロを1000回振る／チェビシェフの不等式／独立な確率変数と大数の法則／モンテカルロ法／大数の法則の暗号解読への応用（頻度解析）／チェビシェフの不等式の精度／中心極限定理／期待値・分散が存在しない場合5章 点推定点推定とは／最尤推定法／不偏推定量6章 区間推定と統計的仮説検定大標本における区間推定／小標本に対するt 分布の応用／正規分布とt 分布のずれ／区間推定と母平均のt検定／検定の帰結／両側検定・片側検定／対標本の平均値の比較／対応のない2 標本の母平均の差の検定／効果量について7章 分割表の検定(1)統計で用いられるデータの種類／適合度検定／適合度検定をやってみる／カイ二乗統計量／尤度比検定／カイ二乗検定の数学的仕組み8章 分割表の検定(2)分割表の独立性の検定／2×2分割表／母比率の差の検定／フィッシャーの正確検定／独立性の検定が役に立つ場合／残差分析9章 単回帰分析散布図を近似する直線を求める／Rにおける決定係数／説明変数と被説明変数のとり方で回帰直線が変わること／外れ値の影響10章 赤池情報量基準(AIC)によるモデル選択cars再考／赤池情報量基準(AIC)／AIC について／AIC の導出の考え方／KL 情報量の性質についての補足11章 重回帰分析(1) ワインの価格を予想する／重回帰分析の原理／分析例／Excelファイルのデータを読み込む12章 重回帰分析(2)多重共線性とは何か／多重共線性の数学的仕組み／多重共線性のシミュレーション例／正しく推定できる場合／交互作用／ダミー変数13章 一般化線形モデルの基礎一般化線形モデルの定義／二項選択モデルの考え方／ロジスティックモデルとプロビットモデル／ロジスティックおよびプロビット回帰分析の例／より複雑なモデルへの適用14 章 計数データへの一般化線形モデルの適用ポアソンモデル／ポアソンモデルの適用例／負の二項分布モデル15章 問題解答
目次
1章 R入門
Rのダウンロード／Rの起動と終了／Rの拡張パッケージ／Rを電卓的に使う／データの種類と可視化の基礎／一変量データの扱い方／階級数の決め方／Rのグラフ書き出し／分位点と箱ひげ図／モード（最頻値）／欠損値の扱いなど／章末問題
2章 多変量データの記述
散布図／相関係数／ピアソンの積率相関係数の大きさの解釈／順位相関係数／多変量における欠損値の扱い／相関関係は因果関係ではない／切断効果／外れ値の影響／三変量以上のデータの可視化／章末問題
3章 確率分布図鑑
事象／確率と確率変数／確率変数の期待値と分散／二項分布／ポアソン分布／幾何分布／負の二項分布／正規分布／対数正規分布／指数分布／ワイブル分布／章末問題
4章 大数の法則と中心極限定理
サイコロを1000回振る／チェビシェフの不等式／独立な確率変数と大数の法則／モンテカルロ法／大数の法則の暗号解読への応用（頻度解析）／チェビシェフの不等式の精度／中心極限定理／期待値・分散が存在しない場合／章末問題
5章 点推定
点推定とは／最尤推定法／不偏推定量／章末問題
6章 区間推定と統計的仮説検定
大標本における区間推定／小標本に対するt 分布の応用／正規分布とt 分布のずれ／区間推定と母平均のt検定／検定の帰結／両側検定・片側検定／対標本の平均値の比較／対応のない2 標本の母平均の差の検定／効果量について／章末問題
7章 分割表の検定(1)
統計で用いられるデータの種類／適合度検定／適合度検定をやってみる／カイ二乗統計量／尤度比検定／カイ二乗検定の数学的仕組み／章末問題
8章 分割表の検定(2)
分割表の独立性の検定／2×2分割表／母比率の差の検定／フィッシャーの正確検定／独立性の検定が役に立つ場合／残差分析／章末問題
9章 単回帰分析
散布図を近似する直線を求める／Rにおける決定係数／説明変数と被説明変数のとり方で回帰直線が変わること／外れ値の影響／章末問題
10章 赤池情報量基準(AIC)によるモデル選択
cars再考／赤池情報量基準(AIC)／AIC について／AIC の導出の考え方／KL 情報量の性質についての補足／章末問題
11章 重回帰分析(1)
ワインの価格を予想する／重回帰分析の原理／分析例／Excelファイルのデータを読み込む／章末問題
12章 重回帰分析(2)
多重共線性とは何か／多重共線性の数学的仕組み／多重共線性のシミュレーション例／正しく推定できる場合／交互作用／ダミー変数／章末問題
13章 一般化線形モデルの基礎
一般化線形モデルの定義／二項選択モデルの考え方／ロジスティックモデルとプロビットモデル／ロジスティックおよびプロビット回帰分析の例／より複雑なモデルへの適用／章末問題
14 章 計数データへの一般化線形モデルの適用
ポアソンモデル／ポアソンモデルの適用例／負の二項分布モデル／章末問題
15章 問題解答
