内容説明
現代のデータ社会に不可欠な統計学を身近な例からモンテカルロ法まで。体系的にまとめた骨太の教科書。若手統計学者が満を持して贈る。
目次
データの記述と要約統計量
統計的推測と確率
確率変数
確率分布
確率変数の独立性と条件付き期待値
確率変数の変換
中心極限定理
サンプリングと統計的推測
点推定
区間推定
検定
回帰モデル
多変量解析
サンプリングとモンテカルロ法
著者等紹介
中村和幸［ナカムラカズユキ］
明治大学総合数理学部准教授（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
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キンダニ
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コンパクトにまとまっていることが本書の良い点だろう。本書のレベルはやや中級であるので、統計学の初学者にはオススメしない。誤植はそこそこあるが、《二つの母集団の平均の差の区間推定》の項での誤植は少し酷いと思った。《区間推定》の章では「標本数」を誤用していて非常に残念に感じた。《多変量解析》の章では線形代数がバリバリ出てくるので、理解するのに難儀した。線形代数の勉強をやり直さなければならないなあと痛感した。う〜ん、まあ総合的に考えると、本書に取り組まなくても良かった気がするなあ。2020/05/23
