出版社内容情報
【統計学はこんな場面で役に立つ】
経営戦略、顧客分析、マーケティングといったビジネス上の課題においては、たくさんの数値（データ）を扱う場面が必ず現れます。そんなときに必要となるのが「統計学」の知識です。
たとえば、過去のデータを根拠にして以下の問いに答えるには、どのような分析が有効でしょうか？
●広告費を増やすと、売上はどれだけ増えると期待できるか？ 広告費を増やすのと営業部員を増やすのでは、どちらが効果的か？
●SNSによる情報発信の前後で売り上げは変化したか？
●工場の機械が不調をきたしているか？（製品のばらつきの範囲は誤差の範囲と言えるだろうか？）
本書では、こうしたトピックを例題として扱いながら、統計学の知識・手法を解説していきます。じつはむずかしい数式を覚えたりする必要はありません！ 感覚的な理解を目指しながら、ていねいに説明しました。「数学は苦手で……」「自分、文系ですから」と、統計を避けがちな方にこそ読んでいただきたいです。
【学生にも社会人にも】
経営学や商学を専攻する大学生が「統計学」に入門するためテキストとして、また、社会人の独習書としてオススメです！
【本書の特徴】
数学的に厳密な理解を深めることよりも、手を動かすことを主眼においた内容です。まず簡単な例題を示し、その解説を掘り下げていくことで、確率・統計の知識や考え方を身につけられる構成となっています。理解の定着を図るため、例題を発展させた練習問題を多数用意し、解説・解答も掲載しました。また、手計算が難しい例題・練習問題については、表計算ソフト（エクセル）による解法を解説し、便利な関数を紹介しています。
【おもな内容】
第0章 はじめに
第I部 データの全体像をつかむ
第1章 データの可視化
第2章 度数分布表・ヒストグラム
第3章 代表値・分散
第4章 散布図・相関係数
第5章 単回帰分析
第6章 重回帰分析
第II部 観測データの起こりやすさを測る
第7章 確率の定義と場合の数
第8章 事象の関係と確率の計算
第9章 条件付き確率とベイズの定理
第III部 観測されたデータの背景を知る
第10章 確率変数、確率分布、期待値
第11章 代表的な離散分布：二項分布
第12章 代表的な連続分布1：正規分布
第13章 代表的な連続分布2：カイ2乗分布とt分布
第IV部 データの背後にある確率分布を推測する
第14章 標本調査と標本からの推定
第15章 区間推定
第16章 仮説検定
内容説明
初学者さんいらっしゃい！豊富な例題で手を動かして学べる。練習問題には詳細な解説つき。
目次
はじめに―統計学の役割と本書の構成を知ろう
１ データの全体像をつかむ（データの可視化―数字の羅列をグラフにしよう；度数分布表・ヒストグラム―データの分布を可視化しよう ほか）
２ 観測されたデータの起こりやすさを測る（確率の定義と場合の数―確率的な現象を３種類の場合の数で表そう；事象の関係と確率の計算―計算を楽ちんにする事象のとらえ方を知ろう ほか）
３ 観測されたデータの背景を知る（確率変数、確率分布、期待値；代表的な離散分布：二項分布 ほか）
４ データの背後にある確率分布を推測する（標本調査と標本からの推定；区間推定 ほか）
著者等紹介
竹内広宜［タケウチヒロノリ］
博士（工学）。武蔵大学経済学部経営学科教授。１９９８年、東京大学工学部計数工学科卒業。２０００年、東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻修士課程修了。２０００年より日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所に勤務。２０１２年、慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻博士課程修了。２０１８年より現職（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
