書籍詳細:[新装版]確率の基礎から統計へ
[新装版]確率の基礎から統計へ
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内容紹介
確率の入門から統計の初歩までやさしく解説。身近で興味が持てそうな例から始め、抽象的な数学的概念に親しめるよう配慮。
目次
0 序
0.1 用語と記号
1 確率変数とその分布
1.1 確率の公理
1.2 離散分布とその例
1.3 連続分布とその例
1.4 条件つき確率
1.5 確率変数
2 平均と分散
2.1 平均
2.2 分散
3 独立確率変数
3.1 独立性
3.2 独立確率変数の基本的性質
4 独立性を応用した計算例
4.1 独立確率変数の和
4.2 幾何分布とその応用
4.3 ガンマ分布・ベータ分布
4.4 その他の計算例
5 極限定理
5.1 二項分布の極限――少数の法則とド・モアブルの定理
5.2 大数の法則
5.3 中心極限定理
6 統計学入門
6.1 点推定
6.2 区間推定
6.3 仮説検定
7 χ^2-分布による推定と検定
7.1 正規母集団の分散を推定――χ^2-分布
7.2 適合度検定
8 F-分布・t-分布による推定と検定
8.1 正規母集団の分散比を推定―― F-分布
8.2 正規母集団の平均を推定―― t-分布
8.3 2個の正規母集団の平均差を推定
8.4 r個の正規母集団の平均差を検定―― 分散分析
9 回帰分析
9.1 回帰分析とは?
9.2 回帰係数の推定
0.1 用語と記号
1 確率変数とその分布
1.1 確率の公理
1.2 離散分布とその例
1.3 連続分布とその例
1.4 条件つき確率
1.5 確率変数
2 平均と分散
2.1 平均
2.2 分散
3 独立確率変数
3.1 独立性
3.2 独立確率変数の基本的性質
4 独立性を応用した計算例
4.1 独立確率変数の和
4.2 幾何分布とその応用
4.3 ガンマ分布・ベータ分布
4.4 その他の計算例
5 極限定理
5.1 二項分布の極限――少数の法則とド・モアブルの定理
5.2 大数の法則
5.3 中心極限定理
6 統計学入門
6.1 点推定
6.2 区間推定
6.3 仮説検定
7 χ^2-分布による推定と検定
7.1 正規母集団の分散を推定――χ^2-分布
7.2 適合度検定
8 F-分布・t-分布による推定と検定
8.1 正規母集団の分散比を推定―― F-分布
8.2 正規母集団の平均を推定―― t-分布
8.3 2個の正規母集団の平均差を推定
8.4 r個の正規母集団の平均差を検定―― 分散分析
9 回帰分析
9.1 回帰分析とは?
9.2 回帰係数の推定