出版社内容情報
最近，ビッグデータ，オープンデータという言葉に象徴されるように，統計学に対する知識がますます必要とされるようになってきています。本書は，主に文系の大学１年生を対象として，基礎の部分をわかりやすく解説した統計学の入門書です。統計学ではどのように考えるのかを読者に例を通して体感してもらうことを目的としています。
そのため，厳密性を多少犠牲にしても，複雑な数式を用いないで，わかりやすい文章で表現しています。
第１章 データの整理
1.1 データ
1.2 データの種類
1.3 度数分布表とヒストグラム
1.4 代表値
1.5 2次元データ
1.6 共分散
1.7 相関係数
1.8 クロス集計表
1.9 独立性
1.10 回帰直線
第２章 確率
2.1 くじ引きの例
2.2 確率に関するいろいろな用語
2.3 条件付き確率
2.4 ベイズの低利
2.5 離散型確率変数
2.6 離散型確率分布
2.7 2項分布
2.8 連続型確率分布
2.9 正規分布
2.10 標準正規分布
2.11 基準化
2.12 中心極限定理
2.13 母集団と標本
第３章 推定法
3.1 2項分布についての点推定
3.2 正規分布についての点推定
3.3 正規分布についての区間推定
3.4 2項分布についての区間推定
3.5 データの個数の決め方
3.6 視聴率のはなし
第４章 検定法
4.1 検定の考え方
4.2 1つの正規分布についての検定
4.3 2つの正規分布についての検定
4.4 2項分布についての検定
4.5 適合度検定
4.6 独立性の検定
第５章 分散分析
5.1 1元配置法
5.2 多重比較法
5.3 2元配置法（繰り返しのない場合）
5.4 2元配置法（繰り返しのある場合）
目次
第１章 データの整理（データ；データの種類 ほか）
第２章 確率（くじ引きの例；確率に関するいろいろな用語 ほか）
第３章 推定法（２項分布についての点推定；正規分布についての点推定 ほか）
第４章 検定法（検定の考え方；１つの正規分布についての検定 ほか）
第５章 分散分析（１元配置法；多重比較法 ほか）
著者等紹介
栗木進二［クリキシンジ］
１９７８年東京理科大学大学院理学研究科修士課程修了。現在、大阪府立大学大学院工学研究科教授、理学博士
綿森葉子［ワタモリヨウコ］
広島大学大学院理学研究科修士課程修了。現在、大阪府立大学大学院理学系研究科准教授、博士（理学）
田中秀和［タナカヒデカズ］
１９９８年筑波大学大学院博士課程数学研究科修了。現在、大阪府立大学高等教育推進機構准教授、博士（理学）（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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