Ｐｙｔｈｏｎ演習で初歩から学ぶ実習統計学入門　４３の演習で動かしながらマスターできる！

Ｐｙｔｈｏｎも統計学も初歩から学べる！データ分析を始めよう！データサイエンスの入り口に最適！テーマごとにＥｘｃｅｌ関数も紹介！

多くの大学のシラバスを見ると、データサイエンスはPython実習と並立されています。また、ビジネス界のデータ分析の研修でもPythonが主流になっています。さらに、高校教育でデータサイエンスが重視されますが、そこでもPythonが主役の一人になっております。そこで、既刊で統計学の入門書として実績のある『実習統計学入門』をPythonに対応させたのが本書です。わかりやすい解説とPythonによる演習で、統計データの分析について、初歩から学ぶことができます。

※お届け日が変更になりました
3月15日→4月13日

目次

■序章　Pythonで統計学
1　データサイエンスと統計学、そしてPython
2　すぐに使えるPython
3　Pythonプログラミング、さあ始めよう（基本編）
4　Pythonプログラミング、さあ始めよう（関数編）

■1章　統計学のための資料整理
1　度数分布表の作成法
2　ヒストグラム作成法
3　代表値の算出法
4　分散と標準偏差
5　度数分布表から求める平均値と分散
6　変量の標準化
7　相関図の意味と作成法
8　共分散と相関係数の意味と求め方

■2章　確率論の基本
1　確率の定義
2　確率変数と確率分布
3　確率変数の平均値・分散
4　確率変数の標準化

■3章　統計学のための有名な確率分布
1　見てわかる一様分布
2　見てわかるベルヌーイ分布
3　見てわかる二項分布
4　見てわかる正規分布
5　見てわかる標準正規分布
6　正規分布の100p％点の求め方
7　二項分布の正規分布近似
8　見てわかるt分布
9　t分布の100p％点の求め方
10　見てわかるχ2分布
11　χ2分布の100p％点の求め方
12　見てわかるF分布
13　F分布の100p％点の求め方

■4章　Pythonでわかる母集団と標本の関係
1　母集団と標本抽出
2　不偏性と不偏分散
3　中心極限定理

■5章　Pythonでわかる推定
1　見てわかる最尤推定法
2　見てわかる区間推定の考え方
3　分散既知の正規母集団における母平均の推定
4　分散未知の正規母集団における母平均の推定
5　大きな標本の場合の母平均の推定
6　母比率の推定
7　母分散の推定

■6章　Pythonでわかる検定
1　統計的検定の仕組みと有意水準の意味
2　分散既知の正規母集団の母　ほか

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