『Think Stats 第2版』

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2015/8/19

数学的には難しくても、コードを動かすと理解しやすいことがある

これはきになる

はじめに

1.1　統計的なアプローチ

1.2　全米世帯動向調査

1.3　データのインポート

1.4　DataFrame

1.5　変数

1.6　変換

1.7　検証

1.8　解釈

1.9　演習問題

1.10　用語集

2章　分布

2.1　ヒストグラム

2.2　ヒストグラムを表現する

2.3　ヒストグラムをプロットする

2.4　NSFG変数

2.6　第一子

2.7　分布を要約する

2.8　分散

2.9　効果量

2.10　結果のレポート

2.11　演習問題

2.12　用語集

3章　確率質量関数

3.1　Pmf

3.2　PMFをプロットする

3.3　その他の可視化

3.4　クラスサイズのパラドックス

3.5　DataFrameのインデックス処理

3.6　演習問題

3.7　用語集

4章　累積分布関数

4.1　PMFの限界

4.2　パーセンタイル

4.3　累積分布関数（CDF）

4.4　CDFの表現

4.5　CDFを比較する

4.6　パーセンタイル派生統計量

4.7　乱数

4.8　パーセンタイル順位を比較する

4.9　演習問題

4.10　用語集

5章　分布をモデル化する

5.3　正規確率プロット

5.4　対数正規分布

5.5　パレート分布

5.6　乱数の生成

5.7　モデルが何の役に立つの？

5.8　演習問題

5.9　用語集

6章　確率密度関数

6.1　PDF

6.2　カーネル密度推定

6.3　分布のフレームワーク

6.4　Hist実装

6.5　Pmf実装

6.6　Cdf実装

6.7　モーメント

6.8　歪度

6.9　演習問題

6.10　用語集

7章　変数間の関係

7.2　関係を特徴付ける

7.3　相関

7.5　ピアソンの相関

7.6　非線形関係

7.7　スピアマンの順位相関

7.8　相関と因果

7.9　演習問題

7.10　用語集

8章　推定

8.1　推定ゲーム

8.2　分散を予測する

8.4　標本バイアス

8.5　指数分布

8.6　演習問題

8.7　用語集

9章　仮説検定

9.1　古典的仮説検定

9.2　HypothesisTest

9.3　平均の差を検定する

9.4　他の検定統計量

9.5　相関を検定する

9.6　割合を検定する

9.7　カイ二乗検定

9.8　第一子についてもう一度

9.9　誤り

9.10　検出力

9.11　再現

9.12　演習問題

9.13　用語集

10章　線形最小二乗法

10.1　最小二乗適合

10.2　実装

10.4　推定

10.5　適合度

10.6　線形モデルの検定

10.7　重み付けリサンプリング

10.8　演習問題

10.9　用語集

11章　回帰

11.1　StatsModels

11.2　重回帰

11.3　非線形関係

11.4　データマイニング

11.5　予測

11.6　ロジスティック回帰

11.7　パラメータを推定する

11.8　実装

11.9　正確度

11.10　演習問題

11.11　用語集

12章　時系列分析

12.1　インポートとクリーニング

12.2　プロット

12.3　線形回帰

12.4　移動平均

12.6　系列相関

12.7　自己相関

12.8　予測

12.9　自習用参考文献

12.10　演習問題

12.11　用語集

13章　生存分析

13.3　生存曲線を推論する

13.5　結婚曲線

13.6　生存曲線を推定する

13.7　信頼区間

13.8　コホート効果

13.9　外挿

13.10　期待残存生存期間

13.11　演習問題

13.12　用語集

14章　統計解析手法

14.3　正規分布を表現する

14.4　中心極限定理

14.5　CLTを試す

14.6　CLTを適用する

14.7　相関検定

14.8　カイ二乗検定

14.9　議論

14.10　演習問題

索引

訳者あとがき