目次
データ分布の要約
事後分布とベイズの定理
１群の正規分布の分析
生成量と研究仮説が正しい確率
２群の差の分析１
差を解釈するための指標
相関と２変量正規分布
２群の差の分析２
１要因実験の分析
２要因実験の分析
２項分布による分析
多項分布による分析
単回帰分析
重回帰分析
発展的学習によせて
著者等紹介
豊田秀樹［トヨダヒデキ］
１９６１年東京都に生まれる。１９８９年東京大学大学院教育学研究科博士課程修了。大学入試センター助手・立教大学助教授を経て、早稲田大学文学学術院教授（教育学博士）。専攻、心理統計学・教育測定学・マーケティングサイエンス（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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怜音
15
内容はかなり難解です。でも有意性検定を盲目的に信じていた世代なので、ベイズ統計学はとても新鮮でした。計算機のパワーが上がるという環境の変化によって、従前の考え方が大きく変化する、というのは考えてみれば当たり前のことなのに、不思議な気がします。2020/03/29
ezura
0
2~5章くらいがなかなか理解できなくて特に大変だった。そこを過ぎれば、前に学習したことを少し拡張して利用することがメインになってくるので前ほど時間をかけずに理解できた。2020/06/30
brawi
0
難しすぎて感想もなにもない。確率がわからないと科学的な分析にはならないので学んでおくことは重要。試験は持ち込み不可。40題4択。2019/01/05
