データサイエンス指向の統計学［改訂版］

第1章　データサイエンスへのいざない
　1.1　データサイエンスと現代社会
　1.2　ビッグデータとその活用
　1.3　ビッグデータとAI
　1.4　エビデンスに基づく意思決定
　章末問題
第2章　データのいろいろ
　2.1　データと特徴量
　2.2　データクレンジング
　2.3　データの種類
　章末問題
第3章　データの表現
　3.1　度数分布とそのグラフ
　3.2　ローレンツ曲線
　3.3　パレート図
　3.4　2変量データの表現
　章末問題
第4章　データの特性値
　4.1　データの中心的位置をとらえる代表値
　4.2　データの散らばりの程度をとらえる指標
　4.3　データの標準化
　章末問題
第5章　データの収集
　5.1　統計的探究プロセス
　5.2　母集団と標本
　5.3　標本抽出の方法
　5.4　インターネット調査
　5.5　ビッグデータの偏り
　5.6　実験研究と調査観察研究
　章末問題
第6章　確率
　6.1　確率を定義するための枠組み
　6.2　確率の定義とモデリング
　6.3　確率の性質
　6.4　条件付き確率と乗法定理
　6.5　独立な事象の確率
　6.6　ベイズの定理
　章末問題
第7章　不確実な現象のモデリング
　7.1　確率変数と確率分布
　7.2　確率変数の期待値と分散・標準偏差
　7.3　代表的な確率分布
　7.4　母集団分布とそのモデリング
　7.5　標本分布
　章末問題
第8章　統計的推測（推定）
　8.1　点推定
　8.2　区間推定
　章末問題
第9章　統計的推測（仮説検定）
　9.1　仮説検定の考え方
　9.2　母数の検定
　9.3　χ2検定
　9.4　独立性の検定
　章末問題
第10章　相関と回帰
　10.1　相関関係
　10.2　回帰分析
　章末問題
補章
　A.1　和の記号Σ
　A.2　ポアソン分布と指数分布
　A.3　多次元確率変数
　A.4　正規分布から導かれる分布
　A.5　回帰直線の導出
　A.6　最尤法
　A.7　ベイズ法
　A.8　Excelを使ったデータの操作
　章末問題
より進んだ学習のために