出版社内容情報
主要目次：
統計学を学ぶ大切さ／母集団と標本／大数の法則，正規分布，中心極限定理／推定と誤差／平均値の有意差検定：ｔ検定／分散分析／相関／回帰／一般化線形モデル／一般化線形混合モデルと過分散対応／ノンパラメトリック検定／ベイズ統計学の基礎
嶋田 正和［シマダ マサカズ］
阿部 真人［アベ マサト］
目次
統計学を学ぶ大切さ
母集団と標本
大数の法則、正規分布、中心極限定理
推定と誤差
２標本の平均値間の有意差検定：ｔ検定
一元配置の分散分析と多重比較
多元配置の分散分析と交互作用
相関
回帰
一般化線形モデル（ＧＬＭ）
一般化線形混合モデル（ＧＬＭＭ）と過分散対応
ノンパラメトリック検定（１）：観測度数の利用
ノンパラメトリック検定（２）：順位の利用
ベイズ統計の基礎
著者等紹介
嶋田正和［シマダマサカズ］
１９５３年福井県に生まれる。１９７８年京都大学理学部卒。１９８５年筑波大学大学院生物科学研究科修了。現東京大学大学院総合文化研究科教授。専門：動物生態学、進化生態学。理学博士
阿部真人［アベマサト］
１９８４年宮城県に生まれる。２００９年東京大学教養学部卒。２０１５年東京大学大学院総合文化研究科修了。現国立情報学研究所ＥＲＡＴＯ河原林巨大グラフプロジェクト特任研究員。専門：動物行動学、数理生物学。博士（学術）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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H.Yamaguchi
2
GLM以降はベイズを流し読みしたところで苦しくなってきたので一時中断。 馬場さんの本→はじめての統計データ分析 (ベイズ)→緑本を読んでから返ってくると頭の整理になるかな？2023/07/21
朝ですよね
1
入門書としては少し難しいなという印象(特にGLM以降の章)。統計の理論自体はより充実した類書があると思うので、そういったものを参照しつつ、Rで実際に検定してみる事で理解を深めたい人向け。母集団のパラメーターθを固定しその時の標本確率を調べるのが頻度主義統計で、ベイズ統計ではθを確率変数と見なすという説明は分かりやすかった。2021/05/03
