よくわかる！Ｒで身につく統計学入門

本書は初等的な微分積分や線形代数を学んだ大学2から3年生を念頭において、理系でも文系でも学習できるように構成しています。また、実践的なデータ解析に必要である推定（最尤推定、モーメント法、区間推定）、検定（母平均に関する検定、母比率に関する検定、適合度検定、独立性の検定、対称性の検定、分割表に関する検定）、回帰分析（線形回帰、モデル選択法、ロジスティック回帰）などの内容については、理論面だけでなく統計ソフトRで実装する力も養うことも可能です。
本書の前半では、データ解析手法の改良や分析結果の正しい解釈を行うために必要不可欠な数理的能力を養うことも目的としました。なお、やや数学的に難解であろうと思われる標本分布の詳細な導出や漸近理論などについては適宜参考文献を挙げています。後半では、推定、検定、回帰分析の方法論に加えて、それらをRを用いた実践的な力を身につけることを目的としました。
全体を通して、方法論の紹介と対応するRコードといった形式で簡潔にまとめ、必要に応じて付録のデータを用いながら、Rコードを自学自習できるような仕組みになっています。各章末に掲載している演習問題は、難易度に応じて取り組めるように工夫されており、解答例はサポートページで公開しています。

目次

第1章 Rの基本
1.1 読み込みファイルの準備
1.2 Rの基本的な使い方
1.3 Rの注意点

第2章 記述統計
2.1 データの種類
2.2 ヒストグラム
2.3 箱ひげ図
2.4 データの中心を表す要約統計量
2.5 最頻値
2.6 データの散らばりを表す要約統計量
2.7 2次元データと基本統計量

第3章 確率の基本性質
3.1 確率
3.2 条件付き確率と事象の独立
3.3 ベイズの定理

第4章 確率変数と確率分布
4.1 確率変数
4.2 1つの確率変数の確率分布
4.3 確率関数
4.4 密度関数
4.5 複数の確率変数の確率分布
4.6 データと確率分布の関係

第5章 期待値と分散
5.1 期待値
5.2 分散
5.3 共分散と相関係数
5.4 モンテカルロ・シミュレーション

第6章 離散型確率変数の分布
6.1 二項分布
6.2 ポアソン分布

第7章 連続型確率変数の分布
7.1 正規分布
7.2 カイ二乗分布
7.3 t分布
7.4 F分布

第8章推定
8.1 最尤法
8.2 モーメント法
8.3 推定量とその性質
8.4 区間推定とは
8.5 正規母集団における点推定と区間推定
8.6 二項母集団における区間推定

第9章 検定
9.1 検定とは
9.2 2種類の誤りと検出力
9.3 正規母集団における平均の検定（1標本問題）
9.4 正規母集団における平均の検定（2標本問題）
9.5 正規母集団における平均の検定（対応のある標本の場合）
9.6 二項母集団における母比率の検定（1標本問題）
9.7 二項母集団における母比率の検定（2標本問題）
9.8 適合度検定
9.9 独立性の検定
9.10 対称性および周辺同等性の検定
9.11 分割表（クロス集計表）の作り方

第10章 回帰分析
10.1 線形回帰分析
ほか

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