経営・商学のための統計学入門―直感的な例題で学ぶ

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経営・商学のための統計学入門―直感的な例題で学ぶ

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  • サイズ A5判/ページ数 256p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784065251614
  • NDC分類 336.1
  • Cコード C3033

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。

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