目次
前置きと準備
確率と１次元の確率変数
多次元の確率変数
統計量と標本分布
統計的決定理論の枠組み
十分統計量
推定論
検定論
区間推定
正規分布、２項分布に関する推測
線形モデル
ノンパラメトリック法
漸近理論
ベイズ法
補論
著者等紹介
竹村彰通［タケムラアキミチ］
１９５２年東京に生まれる。１９７６年東京大学経済学部卒業。１９８２年スタンフォード大学よりＰｈ．Ｄ．取得。１９９７年東京大学大学院経済学研究科教授、２００１年同大学院情報理工学系研究科教授を経て、滋賀大学データサイエンス学部長、大学院データサイエンス研究科長、東京大学名誉教授（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
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
オザマチ
12
稲垣「数理統計学」をメインで使っているので、そちらで扱われていない十分統計量やノンパラメトリック法を学ぶために読んだ。演習問題の難易度も幅広く、略解がWebにあるので親切である。2022/11/15
Taizo
5
統計検定1級受験のため。当該試験を受ける人であれば読んだ方がいい必読書（作者は試験作成者のはず）。基本的な内容から、推定・検定論の理論的裏付けまで網羅的。大上段に結果だけが与えられる教科書的な記述ではなく、「なぜこれを考えるのか？」の目的まで踏み込んでストーリー調で記述しているので、非常に頭に入りやすい。大学の教養レベルの統計学から羽ばたき、自分がいかに統計について無知であったか学べる。そして、学問としての奥深さに入門できる入門書でもある。試験終了後も読んでしまうほどの良書。2023/12/24
takao
3
（参考文献） 数理統計学 竹内 1963 だこ BN00085938 大学 経済分析と確率・統計 鈴木 1975 数理統計学 鍋谷 1978 BN00948353 大学 統計数学 柳川 1990 こー1F 417||Y51 Theory of Point Estimation, Lehmann 1983 大学院 dl Testing Statistical Hypotheses, Lehman 2nd 1986 大学院 2022/12/29
J（B）B
1
数理統計学の数理モデリングと統計的決定理論に詳しい不朽の名著です。統計学の諸概念がどのように数理モデル化されるのかに詳しいため自分の数理モデルを作る際役立ちます。 書き方はディラックの量子力学に似ていて定理、証明という書き方ではなく著者による「語り」スタイルですので講義を聞いている感覚で読めます。 また、線形代数の本格的使用を避けており行列計算を超える部分（クロネッカー積やヘルマート変換など）はフォローがあり線形代数が苦手でも読んでいけます。固有値問題は全く扱いません。2024/09/20
