『データ分析のための統計学入門 OpenIntro Statistics Fourth Edition (原著第 4 版, 翻訳初版第 3 刷)』

目次

第 1 章 データ分析への誘い 8

1.1 事例研究 ステントにより発作を抑える? 10

1.2 データの形式 13

1.3 サンプリングの原理と方法 24

1.4 統計的実験 35

第 2 章 統計データの記述 42

2.1 数値データの記述 44

2.2 カテゴリカル・データ 65

2.3 事例研究：マラリア・ワクチン 75

第 3 章 確率 83

3.1 確率を定義する 85

3.2 条件付き確率 99

3.3 有限標本からのサンプリング 115

3.4 確率変数 118

3.5 連続分布 128

第 4 章 確率変数の分布 134

4.1 正規分布 136

4.2 幾何分布 148

4.3 二項分布 153

4.4 負の二項分布 163

4.5 ポアソン分布 168

第 5 章 統計的推測の基本 173

5.1 点推定と標本による推測の変動性 175

5.2 比率の信頼区間 186

5.3 比率の仮説検定 195

第 6 章 カテゴリカル・データの統計的推測 213

6.1 母比率の推測 215

6.2 母比率の差 225

6.3 カイ二乗分布を用いた適合度検定 236

6.4 二元配置での独立性検定 247

第 7 章 量的データに対する推測 256

7.1 １標本の平均と t 分布 258

7.2 対応のあるデータ 270

7.3 2 つの平均の差 275

7.4 平均の差に対する検出力の計算 287

7.5 ANOVA による多くの平均の比較 294

第 8 章 線形回帰への入門 312

8.1 直線の当てはめ・残差・相関 314

8.2 最小二乗回帰 327

8.3 線形回帰における外れ値 337

8.4 線形回帰の推測 340

第 9 章 重回帰とロジスティック回帰 350

9.1 重回帰への入門 352

9.2 モデル選択 361

9.3 グラフを用いるモデル診断 367

9.4 重回帰のケース：マリオカート 374

9.5 ロジスティック回帰入門 380

付 録 A 章 解答例 393

付 録 B 章 本書で利用したデータ 396