- 発売日:2026/08/20
- 出版社:学術図書出版社
- ISBN:9784780614756
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増補版 日本統計学会公式認定 統計検定準1級対応 統計学実践ワークブック
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商品説明
統計検定準1級試験に対応した公式テキストの増補版です。
出題範囲に含まれる統計学と機械学習のトピックを、項目ごとの解説と実践的な例題を通じて学べます。
検定受験者に加え、統計学をより深く学びたい読者にも向けた一冊です。
頻出項目に重点をおき、広範な出題範囲を見通しやすく整理しています。
増補版では新たに「統計的因果推論」の章を加え、既存の確率論、推定・検定、回帰分析とのつながりを意識して、因果推論の基本的な考え方を解説します。
検定合格にとどまらず、新たな問題に対処する力や論理的思考力を養う学習に役立ちます。
《目次》
1 事象と確率
2 確率分布と母関数
3 分布の特性値
4 変数変換
5 離散型分布
6 連続型分布と標本分布
7 極限定理,漸近理論
8 統計的推定の基礎
9 区間推定
10 検定の基礎と検定法の導出
11 正規分布に関する検定
12 一般の分布に関する検定法
13 ノンパラメトリック法
14 マルコフ連鎖
15 確率過程の基礎
16 重回帰分析
17 回帰診断法
18 質的回帰
19 回帰分析その他
20 分散分析と実験計画法
21 標本調査法
22 主成分分析
23 判別分析
24 クラスター分析
25 因子分析・グラフィカルモデル
26 その他の多変量解析手法
27 時系列解析
28 分割表
29 不完全データの統計処理
30 モデル選択
31 ベイズ法
32 シミュレーション
33 統計的因果推論
出題範囲に含まれる統計学と機械学習のトピックを、項目ごとの解説と実践的な例題を通じて学べます。
検定受験者に加え、統計学をより深く学びたい読者にも向けた一冊です。
頻出項目に重点をおき、広範な出題範囲を見通しやすく整理しています。
増補版では新たに「統計的因果推論」の章を加え、既存の確率論、推定・検定、回帰分析とのつながりを意識して、因果推論の基本的な考え方を解説します。
検定合格にとどまらず、新たな問題に対処する力や論理的思考力を養う学習に役立ちます。
《目次》
1 事象と確率
2 確率分布と母関数
3 分布の特性値
4 変数変換
5 離散型分布
6 連続型分布と標本分布
7 極限定理,漸近理論
8 統計的推定の基礎
9 区間推定
10 検定の基礎と検定法の導出
11 正規分布に関する検定
12 一般の分布に関する検定法
13 ノンパラメトリック法
14 マルコフ連鎖
15 確率過程の基礎
16 重回帰分析
17 回帰診断法
18 質的回帰
19 回帰分析その他
20 分散分析と実験計画法
21 標本調査法
22 主成分分析
23 判別分析
24 クラスター分析
25 因子分析・グラフィカルモデル
26 その他の多変量解析手法
27 時系列解析
28 分割表
29 不完全データの統計処理
30 モデル選択
31 ベイズ法
32 シミュレーション
33 統計的因果推論
目次
1 事象と確率
2 確率分布と母関数
3 分布の特性値
4 変数変換
5 離散型分布
6 連続型分布と標本分布
7 極限定理,漸近理論
8 統計的推定の基礎
9 区間推定
10 検定の基礎と検定法の導出
11 正規分布に関する検定
12 一般の分布に関する検定法
13 ノンパラメトリック法
14 マルコフ連鎖
15 確率過程の基礎
16 重回帰分析
17 回帰診断法
18 質的回帰
19 回帰分析その他
20 分散分析と実験計画法
21 標本調査法
22 主成分分析
23 判別分析
24 クラスター分析
25 因子分析・グラフィカルモデル
26 その他の多変量解析手法
27 時系列解析
28 分割表
29 不完全データの統計処理
30 モデル選択
31 ベイズ法
32 シミュレーション
33 統計的因果推論
2 確率分布と母関数
3 分布の特性値
4 変数変換
5 離散型分布
6 連続型分布と標本分布
7 極限定理,漸近理論
8 統計的推定の基礎
9 区間推定
10 検定の基礎と検定法の導出
11 正規分布に関する検定
12 一般の分布に関する検定法
13 ノンパラメトリック法
14 マルコフ連鎖
15 確率過程の基礎
16 重回帰分析
17 回帰診断法
18 質的回帰
19 回帰分析その他
20 分散分析と実験計画法
21 標本調査法
22 主成分分析
23 判別分析
24 クラスター分析
25 因子分析・グラフィカルモデル
26 その他の多変量解析手法
27 時系列解析
28 分割表
29 不完全データの統計処理
30 モデル選択
31 ベイズ法
32 シミュレーション
33 統計的因果推論
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