目次
|
| 第1章 データの要約と記述 | |
| 1.1 |
デ−タの種類 | |
| 1.2 | 度数分布とグラフ | |
| 1.3 | 標本特性値 | |
| 1.4 | 2 次元データの相関と単回帰 | |
| 1.5 | 身長・体重データの解析 | |
| 1.6 | 頑健性 | |
| 第2章 確率の概念 | |
| 2.1 | 数理論理と事象 | |
| 2.2 | 確率測度とその基本的性質 | |
| 2.3 | 条件付確率と事象の独立性 | |
| 2.4 | 確率変数と分布関数 | |
| 2.5 | 分布の特性値 | |
| 2.6 | 2 次元分布 | |
| 2.7 | 多次元分布 | |
| 2.8 | 確率変数の変数変換 | |
| 第3章 基本分布 | |
| 3.1 | 微分積分の基本定理 | |
| 3.2 | 特性関数 | |
| 3.3 | 1次元正規分布 | |
| 3.4 | 行列の基本定理とその性質 | |
| 3.5 | 多次元正規分布 | |
| 3.6 | 正規標本から導かれる分布 | |
| 3.7 | 離散多変量分布 | |
| 3.8 | 確率変数の和の極限分布 | |
| 第4章 統計的推測論 | |
| 4.1 | モデルの数理的表現 | |
| 4.2 | 仮説検定と考え方 | |
| 4.3 | 推定論 | |
| 第5章 1標本連続モデルの推測 | |
| 5.1 | 対称な連続分布 | |
| 5.2 | モデルの設定 | |
| 5.3 | 正規母集団での最良手法 | |
| 5.4 | ノンパラメトリック法 | |
| 5.5 | 手法の比較 | |
| 5.6 | 分布の探索 | |
| 5.7 | データ解析 | |
| 第6章 2標本連続モデルの推測 | |
| 6.1 | モデルの設定 | |
| 6.2 | 正規母集団での最良手法 | |
| 6.3 | ノンパラメトリック法 | |
| 6.4 | 手法の比較 | |
| 6.5 | 設定条件の緩和 | |
| 第7章 比率モデルの推測 | |
| 7.1 | 2項分布 | |
| 7.2 | 1標本モデルにおける小標本の推測法 | |
| 7.3 | 1標本モデルにおける大標本の推測法 | |
| 7.4 | 2標本モデルの推測法 | |
| 7.5 | 連続モデルの場合との漸近的な相違 | |
| 第8章 ポアソンモデルの推測 | |
| 8.1 | ポアソン分布 | |
| 8.2 | 1標本モデルにおける小標本の推測法 | |
| 8.3 | 1標本モデルにおける大標本の推測法 | |
| 8.4 | 2標本モデルの推測法 | |
| 8.5 | 地震データの解析 | |
| 第9章 尤度による推測法の導き方 | |
| 9.1 | 最尤推定量 | |
| 9.2 | 尤度比検定 | |
| 9.3 | 順位検定の導き方 | |
| 付録A 基礎数学と残された部分の証明 | |
| A.1 | 微分積分学 | |
| A.2 | 定理等の本論で残した部分の証明 | |
| 付録B 分布の数表と参考文献 | |
| B.1 | 数表 | |
| B.2 | 参考文献 | |
| 索引 | |
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