統計学 最強の教科書（サイエンス・アイ新書） [新書]

統計学 最強の教科書（サイエンス・アイ新書） [新書] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  仕事で役立つ統計学の基礎をしっかり学べる！キホンから１つ１つわかりやすく解説。統計学を初めて学ぶ人、やり直したい人に最適！章末問題＆詳細解説で理解度を確認できる。

• 目次

  第1章 データの特徴量
  1-1 「週に、何回お酒を飲む？」と聞かれて困りませんか？
  1-2 月給の平均は同じだけど……なんだかおかしくない！？
  1-3 同じ平均でも同じ中身を表しているとはかぎらない
  1-4 データは「ヒストグラム」にするとわかりやすくなる！
  1-5 階級の幅はデータに合わせてとるのがポイント！
  1-6 ヒストグラムの形から「平均」がふさわしくないデータがわかる
  1-7 平均値のほかにもいろいろある代表値を知っておこう
  1-8 真ん中が大事！ メジアン（中央値）とは？
  1-9 真ん中を求めよう！ メジアン（中央値）の計算方法
  1-10 もっとも多い値はどれだ！ モード（最頻値）とは？
  1-11 データのばらつきを表す「レンジ」（範囲）とは？
  1-12 データのばらつきを測るには？ 偏差を平均してもだめ
  1-13 データのばらつきを表すには偏差を2乗する「分散」が便利！
  1-14 分散を使ってデータのばらつきを計算する方法
  章末練習問題1
  Column01 人間の予測のずれのふしぎ
  
  第2章 確率の基礎
  2-1 「標本点」「標本空間」と「事象」を知る
  2-2 事象にはいろいろある！ 「和事象」「積事象」「余事象」
  2-3 ズバリ定義！ 確率とはなんぞや！？
  2-4 「事象の確率」をより一般的に考えると？
  2-5 「コインの確率」で確率の簡単な計算をしてみる
  2-6 丁半賭博で「丁がでる確率」と「半がでる確率」は？
  2-7 同時に起こらない「排反事象」とは？
  2-8 排反事象のときの「事象」同士の関係は？
  2-9 「余事象（～でない事象）」が発生する確率は？
  2-10 「条件つき確率」とはなにか？
  2-11 便利な「乗法定理」を知っておこう！
  2-12 別の事象に影響を与えないのが「独立事象」
  章末練習問題2
  Column02 計算がたいへんなナップサック問題
  
  第3章 確率変数
  3-1 偶然の結果で値が定まるのが「確率変数」
  3-2 確率の性質を利用して、簡単に確率を計算しよう
  3-3 確率変数とその確率を対応させたのが「確率分布」
  3-4 確率の合計は「1」になる
  3-5 確率変数Xの平均を計算する
  3-6 確率が等しくなくても平均を求められる平均E（X）
  3-7 「標準偏差」は分散の正の平方根
  3-8 頻出するのは「平均から標準偏差の間」の値
  章末練習問題3
  Column03 大学ランキングのよしあし
  
  第4章 分布
  4-1 順序を考える場合の「場合の数」
  4-2 順序を考えない場合の「場合の数」
  4-3 二項分布に備えてサイコロ投げの確率を求める
  4-4 二項分布をサイコロ投げの分布で見てみよう
  4-5 投げる回数を増やすと二項分布の形が変化する！
  4-6 身長、雨量、工作誤差……各種データに見られる正規分布
  4-7 正規分布の性質をしっかりと押さえよう！
  4-8 正規分布のほとんどの事象は「3シグマ範囲」に入る
  4-9 正規分布を標準化した「標準正規分布」とはなにか？
  4-10 グラフからわかる標準正規分布の性質
  4-11 標準正規分布を使って確率を計算してみよう！
  章末練習問題4
  Column04 分布の性質を利用して逆算する
  
  第5章 推定
  5-1 一部分から全体を推定するということ
  5-2 推定の考え方で適切な標本数を割りだせる
  5-3 テレビの視聴率はどうやって調査しているのか？
  5-4 統計の考え方を使って視聴率を推定してみよう
  5-5 ズバリ一点で推定するのが「点推定」
  5-6 推定の幅を求める「区間推定」～その①
  5-7 推定の幅を求める「区間推定」～その②
  5-8 信頼度の高さと信頼区間との関係は？
  5-9 ポケモンの視聴率変化に意味はあったのか？
  5-10 信頼度が上がると信頼区間も広くなる
  5-11 イチロー選手の未来の打率を推定するとどうなる？
  章末練習問題5
  Column05 打率の差はリアルタイムで実感しにくい
  
  第6章 検定
  6-1 5回連続して表がでたコインはかたよっているといえるのか？
  6-2 「コインはかたよっていない」という仮説を立てて検定すると？
  6-3 独特な検定の考え方の流れを知っておくことが大切！
  6-4 検定の結果は「危険率」によって変わってくる
  6-5 「5回中4回表」のときかたよりがあるといえる？
  6-6 「5回中4回表」でも、かたよりがあるとはいいきれない場合
  6-7 危険率5％なら「10回中9回表」でかたよりがあるといえる！
  章末練習問題6
  Column06 ワインの品質は方程式で計算できる！？
  
  第7章 相関
  7-1 あるデータと、それとは別のデータの関係を調べる
  7-2 データ同士の関係を「相関図」でグラフ化する
  7-3 相関が「強い」「弱い」「ない」とは？
  7-4 データ同士の関係の度合いを数値で表す「相関係数」
  7-5 「相関係数」を表す式を知っておこう
  7-6 相関係数の計算方法～その①
  7-7 相関係数の計算方法～その②
  7-8 相関係数の計算方法～その③
  7-9 関係の整理～相関係数のまとめ～
  章末練習問題7
  Column07 ランダムグラフでも使われる二項分布

• 内容紹介

  これ1冊で統計のキホンがしっかりわかる！
  
  「統計学」は一見難しそうにみえますが、実は誰でも日常生活の中で、統計的な考え方をしています。たとえば「おみそ汁の味見」は、一部から全体を「推定」する統計的な考え方です。本書は、わかりやすいマンガやイラストを盛り込むことで統計学を体系的に基礎から理解でき、章末問題を解きながらしっかりと身につけられます。統計の世界をぜひ楽しんでください！

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  今野 紀雄(コンノ ノリオ)
  １９５７年、東京生まれ。１９８２年、東京大学理学部数学科卒。１９８７年、東京工業大学大学院理工学研究科博士課程単位取得退学。室蘭工業大学数理科学共通講座助教授、コーネル大学数理科学研究所客員研究員を経て、横浜国立大学大学院工学研究院教授

• 著者について

  今野 紀雄 (コンノ ノリオ)
  1957年、東京生まれ。1982年、東京大学理学部数学科卒。1987年、東京工業大学大学院理工学研究科博士課程単位取得退学。室蘭工業大学数理科学共通講座助教授、コーネル大学数理科学研究所客員研究員を経て、現在、横浜国立大学大学院工学研究院教授。おもな著書は『数はふしぎ』『ざっくりわかるトポロジー』（共著）、『マンガでわかる複雑ネットワーク』（共著）、『図解雑学 複雑系』『図解雑学 確率』『図解雑学 確率モデル』（ナツメ社）など。

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