内容説明
検定・推定の理論を解説した上で、実際にどのような計算で解が求められるかを４４の例題で詳しく解説。
目次
第１部 検定と推定を学ぶための予備知識（基本統計学）
第２部 仮説検定の考え方（仮説検定の基本；仮説検定法の分類）
第３部 区間推定の考え方（区間推定の基本；区間推定法の分類）
第４部 仮説検定と区間推定の解き方と例題（仮説検定の解き方と例題；区間推定の解き方と例題）
付録数表
著者等紹介
上田拓治［ウエダタクジ］
早稲田大学大学院商学研究科ビジネス専攻（早稲田大学ビジネススクール）にてマーケティングリサーチ・統計の講座をもつ。マーケティングリサーチ・コンサルタント（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
※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。
ゆき
3
今回はここまで手を広げられていないが、パターンとして推定、検定を理解できる一冊2015/11/29
n-shun1
1
よく使われる検定と推定の計算の仕方。JSStarのメニューにならんでいる検定や推定が実際どういう風に計算されているのかを体験しながら理解できる。大標本と小標本，z推定とt推定，信頼区間の考え方，等，基本的なところを簡潔に示してくれる。簡潔な説明で理解できるためには一定の知識や理解がいるのかもしれないけど。検定は基本的には同じことをやっているようだと理解。ノンパラをしっかり使いこなすためにも研究のデザインが必要。2023/11/23
saru
1
ビッグデータに踊らされるよりも こうした基本を押さえることはとても重要2015/02/19
icon
0
表などはよくまとまっているのだが、導出がわからないため、実用向きかと。順位尺度の検定やL_1, L_2 normなどについて理解を深めて「なぜこのような研究手法ができたのか」を今後考えたいと思う。2022/07/04
live
0
統計手法を用いる学生全般にお勧めしたい本です。 有意性検定など目的ベースで学習する際にどのように手を動かせば良いか一通り示してくれると思います。2018/08/27
