Ｒによるノンパラメトリック検定

分析の対象となるデータが正規分布でないときやデータに異常値が含まれているときでも適用が可能なノンパラメトリック検定。「Ｒ」を使って問題を解きながら、理解を深めていきます。

Ｒを使ってノンパラメトリック（ｎｏｎ－ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ）　検定を学ぶ！
ノンパラメトリック（ｎｏｎ－ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ）　検定はどのような母集団分布からのデータであっても適用可能なため、異常値が含まれているような場合でも正しい検定を与えることができる、頑健（ｒｏｂｕｓｔ）な検定とも言えます。
本書は、ノンパラメトリック検定に特化したもので、例題形式でＲを使って問題を解きながら解説していきます。また正確確率検定、データ数の決め方について解説しています。

目次

第１章　仮説検定の概要
第２章　ノンパラメトリック検定の概要
第３章　二項検定
第４章　適合度検定
第５章　独立サンプルの比較
第６章　対応サンプルの比較
第７章　関係性の検定
付録

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