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内容説明
データがなければAI研究も始まらない．ビッグデータ解析といえども，扱うデータはあくまでも全体の一部だ．その一部のデータからなぜ全体がわかるのか．データの偏りは避けられるのか．統計学の基本中の基本であるデータの集め方，すなわちサンプリングの考え方やしくみを社会調査や生態調査の例を使ってわかりやすく解説する．
目次
まえがき
第１章 サンプリングの有用性 その科学的根拠
水槽内にあるBB弾の黒玉の数
BB弾サンプリング
非復元単純無作為抽出法
だいたい同じとは？
BB弾サンプリング実験
BB弾サンプリング実験データの視覚化
サンプルサイズによる推定精度の変化
大数の法則
中心極限定理
実践面でのサンプリングの問題
おわりに
コラム 非復元単純無作為抽出法と復元単純無作為抽出法の違い
コラム Σの意味
コラム 連続性補正法
第２章 世の中の動向を捉える 社会調査とサンプリング
社会調査とは何か？
適切な調査対象を選ぶことが重要
実際に誰を調査するのか？
BB弾サンプリング実験を社会調査に置き換えて考えてみる
有意抽出法と無作為抽出法
社会調査における単純無作為抽出法
社会調査の現場で用いられているサンプリング法
社会調査の現状と直面している困難
おわりに
コラム サンプル数とサンプルサイズの違い
コラム 日本人の“家”意識の変化
第３章 生物を数える 生態調査におけるサンプリング
すべてを数えるのは難しい
捕獲再捕獲法
個体数推定の仕組み
背景にある前提
綿密な計画が必要な野外調査
さまざまな捕獲再捕獲法
生態調査と社会調査
個体数推定のためのサンプリング法
おわりに
コラム 野生生物を守る法律
コラム リンカーン‐ペテルセン推定量は捕獲再捕獲法の出発点
コラム 調査区画のサンプリング
もっと深く学びたい人に向けて 文献案内
あとがき
