出版社内容情報
本書は初等的な微分積分や線形代数を学んだ大学2から3年生を念頭において、理系でも文系でも学習できるように構成しています。また、実践的なデータ解析に必要である推定（最尤推定、モーメント法、区間推定）、検定（母平均に関する検定、母比率に関する検定、適合度検定、独立性の検定、対称性の検定、分割表に関する検定）、回帰分析（線形回帰、モデル選択法、ロジスティック回帰）などの内容については、理論面だけでなく統計ソフトRで実装する力も養うことも可能です。
本書の前半では、データ解析手法の改良や分析結果の正しい解釈を行うために必要不可欠な数理的能力を養うことも目的としました。なお、やや数学的に難解であろうと思われる標本分布の詳細な導出や漸近理論などについては適宜参考文献を挙げています。後半では、推定、検定、回帰分析の方法論に加えて、それらをRを用いた実践的な力を身につけることを目的としました。
全体を通して、方法論の紹介と対応するRコードといった形式で簡潔にまとめ、必要に応じて付録のデータを用いながら、Rコードを自学自習できるような仕組みになっています。各章末に掲載している演習問題は、難易度に応じて取り組めるように工夫されており、解答例はサポートページで公開しています。
目次
第１章 Ｒの基本
第２章 記述統計
第３章 確率の基本性質
第４章 確率変数と確率分布
第５章 期待値と分散
第６章 離散型確率変数の分布
第７章 連続型確率変数の分布
第８章 推定
第９章 検定
第１０章 回帰分析
著者等紹介
兵頭昌［ヒョウドウマサシ］
２０１２年東京理科大学大学院理学研究科数学専攻博士課程修了。現在、神奈川大学経済学部准教授。博士（理学）。専門、数理統計学
中川智之［ナカガワトモユキ］
２０１８年広島大学大学院理学研究科数学専攻博士課程修了。現在、東京理科大学理工学部情報科学科講師、博士（理学）。専門、多変量解析、ロバスト統計、統計的漸近理論
渡邉弘己［ワタナベヒロキ］
２０１８年大分県立看護科学大学看護学部助手。現在、フェリス女学院大学国際交流学部准教授、博士（理学）。専門、多変量解析（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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