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タイトル |
データ解析のための数理統計入門(データカイセキノタメノスウリトウケイニュウモン) |
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本書は、好評書『現代数理統計学の基礎』の著者による、データ解析のための数理統計の基礎をわかりやすく解説する書籍である。難易度は前著よりもやや下がり、統計検定でいうと準1級レベルとなる。
前半では、確率、確率変数、確率分布、期待値と共分散、大数の法則と中心極限定理などの基礎知識と必要な道具を学習した上で、パラメータの推定や信頼区間、仮説検定などの推測統計の方法を説明する。後半では、線形回帰、ロジスティック回帰、分散分析、ベイズ統計とMCMC法、ブートストラップ法、ノンパラメトリック検定、生存時間解析、多変量解析などの様々なトピックを扱い、統計分析の幅広い知識と手法を述べる。ウィルス検査などの具体的な数値も要所要所に交え、また各章末に基礎的な問題を豊富に用意して、知識を定着しやすくしている。