| ページ | ||
| 第1章 データの要約と記述 | 1 | |
| 1.1 | デ−タの種類 | 1 |
| 1.2 | 度数分布とグラフ | 7 |
| 1.3 | 標本特性値 | 8 |
| 1.4 | 2次元データの相関と単回帰 | 11 |
| 1.5 | 身長・体重データの解析 | 16 |
| 1.6 | 頑健性 | 21 |
| 1.7 | 初歩統計手法のソフト | 22 |
| 第2章 確率の概念 | 43 | |
| 2.1 | 事象と確率 | 43 |
| 2.2 | 条件付確率と事象の独立性 | 48 |
| 2.3 | 確率変数と分布関数 | 51 |
| 2.4 | 分布の特性値 | 57 |
| 2.5 | 2次元分布 | 63 |
| 2.6 | 確率変数の変数変換 | 71 |
| 2.7 | 多次元分布 | 75 |
| 第3章 基本確率分布 | 87 | |
| 3.1 | 離散型分布 | 87 |
| 3.2 | 正規分布 | 89 |
| 3.3 | 正規標本から導かれる分布 | 96 |
| 3.4 | 離散型多変量分布 | 106 |
| 3.5 | 確率変数の和の極限分布 | 108 |
| 3.6 | 確率分布のソフト | 112 |
| 第4章 統計的推測論 | 121 | |
| 4.1 | モデルの数理的表現 | 121 |
| 4.2 | 仮説検定と考え方 | 123 |
| 4.3 | 推定論 | 135 |
| 4.4 | パラメトリック・ノンパラメトリック・セミパラメトリック | 139 |
| 4.5 | 標本分布の上側確率のソフト | 141 |
| 第5章 1標本問題 | 145 | |
| 5.1 | 対称な連続分布 | 146 |
| 5.2 | モデルの設定 | 155 |
| 5.3 | 正規性の検定と分布の探索 | 156 |
| 5.4 | 正規母集団での最良手法 | 159 |
| 5.5 | ノンパラメトリック法 | 162 |
| 5.6 | セミパラメトリック法 | 169 |
| 5.7 | 手法の比較 | 175 |
| 5.8 | 1標本解析のソフト | 178 |
| 5.9 | データ解析 | 186 |
| 第6章 2標本問題 | 190 | |
| 6.1 | モデルの設定 | 190 |
| 6.2 | 正規性の検定と分布の探索 | 191 |
| 6.3 | 正規母集団での最良手法 | 194 |
| 6.4 | ノンパラメトリック法 | 196 |
| 6.5 | セミパラメトリック法 | 201 |
| 6.6 | 手法の比較 | 205 |
| 6.7 | 分散の異なるモデルの解析 | 209 |
| 6.8 | 2標本解析のソフト | 210 |
| 第7章 2次元データの相関推測法 | 219 | |
| 7.1 | モデルの検定 | 219 |
| 7.2 | t検定と標本相関係数 | 220 |
| 7.3 | 順位による手法 | 221 |
| 7.4 | 頑健推測 | 222 |
| 7.5 | 相関推測のソフト | 224 |
| 第8章 比率・適合度・分割表の検定 | 231 | |
| 8.1 | 比率の検定 | 231 |
| 8.2 | カイ二乗適合度検定 | 234 |
| 8.3 | 独立性の検定 | 236 |
| 8.4 | 解析ソフト | 238 |
| 第9章 尤度による推測法の導き方 | 246 | |
| 9.1 | 最尤推定量 | 246 |
| 9.2 | 尤度比検定 | 249 |
| 9.3 | 順位検定とM検定の導き方 | 253 |
| 付録A 基礎数学 | 259 | |
| A.1 | 順列と組合せ | 259 |
| A.2 | 行列 | 260 |
| A.3 | 微分積分学 | 263 |
| A.4 | 測度論の定理 | 269 |
| 付録B 多次元確率と極限分布 | 272 | |
| B.1 | n次元確率ベクトルの変数変換 | 272 |
| B.2 | 多次元正規分布の性質 | 275 |
| B.3 | 特性関数 | 276 |
| B.4 | 極限分布 | 279 |
| 分布の数表 | 282 | |
| 参考文献 | 285 | |
| 索引 | 292 | |
以上は単行本として日本評論社から出版されている部分
以下の章はAdobe Acrobat Readerで入手できる部分
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| 第10章 多標本問題 | 301 | |
| 10.1 | モデル | 301 |
| 10.2 | 正規性の検定と分布の探索 | 302 |
| 10.3 | 正規母集団での最良手法 | 304 |
| 10.4 | ノンパラメトリック法 | 305 |
| 10.5 | セミパラメトリック法 | 308 |
| 10.6 | データ解析 | 310 |
| 10.7 | 傾向性と分散の異なるモデルの解析 | 312 |
| 第11章 最小二乗法による線形回帰分析 | 316 | |
| 11.1 | 線形回帰分析 | 316 |
| 11.2 | 回帰係数の次元の決定 | 326 |
| 11.3 | ノンパラメトリック法とセミパラメトリック法 | 327 |