親切ガイドで迷わない 統計学

著者 : 高橋麻奈

• 技術評論社 (2015年6月5日発売)

作品紹介・あらすじ

ていねいなガイドつきで最後まで読み通せる!これなら理解できる!統計ってなにをするの?といった統計のいろはから実際のデータの使い方、活かし方に至るまで計算しながら着実にわかる。

感想・レビュー・書評

[aya00226さんの感想 · 2015年9月25日]

正規分布を標準化する＝標準正規分布になる＝平均を引き、標準偏差で割る。

共分散＝COVER、相関係数＝CORREL
データ、データ分析、回帰分析で回帰分析ができる。ｔ値の絶対値は２以上が意味がある。ｐ値は0.5以下である場合に意味がある。

推定と検定、推定は母集団を推定する。検定は仮説を立てて棄却するか検討する。

分散は、標本の普遍分散＝データ数ー１で割る＝少し大きくなる。
自由度＝データ数から1を引いたもの。最後のデータは必然的に決まってしまうから自由な値を取れない。

区間推定。母集団の分散が既知の場合
標本分散を使って推測する場合＝自由度ｔ－１のｔ分布を使う。
ｔ分布は裾野が大きい。自由度が３０を超えると、正規分布とほぼ同じ。

中心極限定理＝母集団の分布にかかわらず、標本平均の分布は正規分布に近づく。＝大数の法則

ポアソン分布＝二項分布の特殊な場合。確率が低い不良品の発生分布など。

仮説検定
対立仮説＝成り立つだろうと思う仮説。成り立たないと思われる仮説＝帰無仮説
帰無仮説が棄却領域にあるか検定する。
棄却領域にあれば、対立仮説が選択される。

ｔ分布は、標本に関する値のみで扱える。

平均の差の検定

散らばりの推定・検定＝分散の推定・検定
カイ二乗分布を使う。
二つの母集団の標本分散に関する分布＝F分布を使う

適合度の検定＝カイ二乗分布を使う
分散分析＝F分布を使う

母集団の指標についての検定＝パラメトリック検定＝母集団の分布に注意する必要がある。
適合度の検定は母集団の分布にかかわらずできる＝ノンパラメトリック検定。

[fraserlibさんの感想 · 2015年7月24日]

請求記号　417/Ta 33

著者プロフィール

1971年東京生まれ。東京大学経済学部卒業。
主な著作に『やさしいC』『やさしいC++』『やさしいJava』 『やさしいJava 活用編』『やさしいPython』『やさしいXML』『やさしいC アルゴリズム』 『やさしいJava オブジェクト指向編』『やさしいPHP』『やさしいWebアプリプログラミング』『やさしいAndroidプログラミング』 『プログラムのからくりを解く』(SBクリエイティブ)、『入門テクニカルライティング』『ここからはじめる統計学の教科書』(朝倉書店)、『親切ガイドで迷わない 統計学』『親切ガイドで迷わない 大学の微分積分』（技術評論社）、『心くばりの文章術』(文藝春秋)などがある。

「2019年 『やさしいC# 第3版』 で使われていた紹介文から引用しています。」