Python で理解する統計解析の基礎

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320
説明

統計解析を学びたい人が実際に Python を使って計算を行いながら学べる入門書です。

目次
第1章 データについて 1.1 データの大きさ 1.2 変数の種類 1.3 まとめ 第2章 1次元データの整理 2.1 データの中心の指標 2.2 データのばらつきの指標 2.3 データの正規化 2.4 1次元データの視覚化 第3章 2次元データの整理 3.1 2つのデータの関係性の指標 3.2 2次元データの視覚化 3.3 アンスコムの例 第4章 推測統計の基本 4.1 母集団と標本 4.2 確率モデル 4.3 推測統計における確率 4.4 これから学ぶこと 第5章 離散型確率変数 5.1 1次元の離散型確率変数 5.2 2次元の離散型確率変数 第6章 代表的な離散型確率分布 6.1 ベルヌーイ分布 6.2 二項分布 6.3 幾何分布 6.4 ポアソン分布 第7章 連続型確率変数 7.1 1次元の連続型確率変数 7.2 2次元の連続型確率変数 第8章 代表的な連続型確率分布 8.1 正規分布 8.2 指数分布 8.3 カイ二乗分布 8.4 t分布 8.5 F分布 第9 章独立同一分布 9.1 独立性 9.2 和の分布 9.3 標本平均の分布 第10 章統計的推定 10.1 点推定 10.2 区間推定 第11 章統計的仮説検定 11.1 統計的仮説検定とは 11.2 基本的な仮説検定 11.3 2標本問題に関する仮説検定 第12 章回帰分析 12.1 単回帰モデル 12.2 重回帰モデル 12.3 モデルの選択 12.4 モデルの妥当性