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統計学の基本となる検定と推定を例題をあげて解説!
本書は、近代統計学に関する研究の中心課題である「仮説検定」と「区間推定」の理論と解法を集中して解説するもの。各解法には、例題と解答をわかりやすく説明する。検定・推定の統計的方法には、数多くの解法が存在していて、データの取り方や諸条件によって解法がまったく違ってくるため、本書で使い方をていねいに解説する。
第1部 検定と推定を学ぶための予備知識
第1章 基本統計学
第2部 仮説検定の考え方
第2章 仮説検定の基本
第3章 仮説検定法の分類
第3部 区間推定の考え方
第4章 区間推定の基本
第5章 区間推定法の分類
第4部 仮説検定と区間推定の解き方と例題
第6章 仮説検定の解き方と例題
第7章 区間推定の解き方と例題
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Posted by ブクログ
44の例題を通して推定と検定の方法を理解する。
パラメトリック、ノンパラメトリックや母分散が既知な場合、未知な場合というようにパターン分けされているので頭の整理になる。
CochranのQ検定やKolmogorov-Smirnov(S-V)検定のようなマニアックな検定も載っているの、辞書的に使ってもよいと思う。
ただし、解答はかなり天下り的に与えられる。この場合、統計量は〇〇分布に従うので、・・・というような解答なので、ある程度統計学を学んだ人なら良い。
パラメトリック、ノンパラメトリック検定って何という人や、t分布、χ二乗分布、F分布って何?っていう人はもう少し基本的な書籍を読んでから本書の例題を通して理解の整理をしたほうが良い。
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