「どのような場合に、どのような統計的手法を用いれば、得られたデータから新たな知見が得られるか」ということを中心に、実際に企業で実践した、また、現在、大学で実践している例を交えて、丁寧に解説します。統計および確率の概念や、それぞれの解析手法の理論については、極力数式を省略して簡単にそのエッセンスを解説し、理解を深めていただきます。
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274226120/
正誤表やDLデータ等がある場合はこちらに掲載しています
第1章 はじめに〜統計の知識はこんなに大事！〜
第2章 データの特徴をつかもう
第3章 正規分布とは何なのか？
第4章 梅干しは本当に減塩か？〜母平均を推定する〜
第5章 新薬は高血圧に有効か？〜統計的仮説検定とt検定〜
第6章 専有面積が広ければ賃料も上がる？〜相関〜
第7章 家賃は築年数だけで決まる？〜統計モデリング（回帰分析）〜
第8章 補遺
8.1 数学的説明
8.2 分析ツールのセットアップ
8.3 練習問題の解答と解説
第1章 はじめに〜統計の知識はこんなに大事！〜
1.1 数値で傾向を明らかにすることが「統計」！
1.2 なぜ統計が必要なのか？
1.3 本書の対象読者と特徴
第2章 データの特徴をつかもう
2.1 データには種類がある〜「質」と「量」〜
2.2 データを取ったらまず「ヒストグラム」を作ろう
2.3 ヒストグラムのメリット
2.4 「平均値」だけではダメなのか？
2.5 分散とはデータの「ばらつき」
2.6 標準偏差
2.7 中央値
2.8 すべてを明らかにするのは難しい〜標本と母集団〜
2.9 統計とはいわば推理ゲーム？〜記述統計と推測統計〜
2.10 標本はどのように取り出せばよいか
第3章 正規分布とは何なのか？
3.1 身の回りにあふれる正規分布
3.2 標準正規分布とその応用
3.3 標準正規分布の特徴
3.4 標準正規分布から正規分布を作ろう
3.5 Excel の関数を使って面積を計算してみる
第4章 梅干しは本当に減塩か？〜母平均を推定する〜
4.1 標本平均と母集団の平均はどんな関係？
4.2 不偏分散
4.3 母平均の存在範囲を推定する
4.4 少ない標本数では正規分布は使えない！〜t 分布〜
4.5 母集団がわからないときの区間推定
4.6 Excel の関数を使って区間推定を行う
第5章 新薬は高血圧に有効か？〜統計的仮説検定とt検定〜
5.1 ひねくれた論理：帰無仮説と対立仮説
5.2 片側検定と両側検定の使い分け
5.3 両側検定で牛丼の量を評価しよう
5.4 片側検定で患者が高血圧であることを示そう
5.5 両側検定と片側検定で有意水準の考え方が違う理由
5.6 片側検定と両側検定はここに注意！
5.7 降圧剤の効果を見よう！〜t 検定〜
5.8 t 検定はここに注意！
5.9 Excel の関数を使ってt 検定を行う
5.10 Excel の分析ツールを使ってt 検定を行う
第6章 専有面積が広ければ賃料も上がる？〜相関〜
6.1 データの関係性を見てみよう
6.2 2 つの変数の関係の度合いを数値で表す〜相関係数〜
6.3 そのデータ，そのまま使って大丈夫？〜相関係数の罠〜
第7章 家賃は築年数だけで決まる？〜回帰分析〜
7.1 データを予測する式を作る〜単回帰分析〜
7.2 どんな直線がデータを最もよく表しているのか？
7.3 もっと精度の良い予測をするには？〜重回帰分析〜
7.4 回帰分析で注意すべき点
7.5 分析ツールを使って重回帰分析を行う
7.5.1 分析の手順
7.5.2 確認すべきポイント
第8章 補遺
8.1 数学的説明
8.1.1 第1章に関連した内容
8.1.2 第5章に関連した内容
8.1.3 第6章に関連した内容
8.1.4 第7章に関連した内容
8.2 分析ツールのセットアップ
8.3 練習問題の解答と解説
8.3.1 第2章の解答と解説
8.3.2 第3章の解答と解説
8.3.3 第4章の解答と解説
8.3.4 第5章の解答と解説
8.3.5 第6章の解答と解説
8.3.6 第7章の解答と解説
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