【感想・ネタバレ】44の例題で学ぶ統計的検定と推定の解き方のレビュー

上田拓治

[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。

[ブクログ · ★★★★☆]

久々に書籍をもとに、自分でノートを作って、実際に解いてみた。これまで良くわからなかった検定や信頼度というものの概要は理解することが出来た。Z検定・t検定・χ2検定・F検定くらいが分かっていれば良いか。結構いい書籍だと思う。

[ブクログ · ★★★★☆]

検定と区間推定を習ったことのない人でも分かるくらい簡易に書かれた本。しかし，説明が軽すぎて，疑問も出てしまうかもしれないので，別の本で補間する必要はある。
検定と区間推定の４４の例題は身近な例を用いて，手計算でできる例があるので，１度やってみたほうがいい。実験をする際に，どんなデータを作ったらいいかを考えることの参考になるだろう。こんなデータでも検定できるんだって知るきっかけになると思います。

[ブクログ · ★★★☆☆]

よく使われる検定と推定の計算の仕方。JSStarのメニューにならんでいる検定や推定が実際どういう風に計算されているのかを体験しながら理解できる。大標本と小標本，z推定とt推定，信頼区間の考え方，等，基本的なところを簡潔に示してくれる。簡潔な説明で理解できるためには一定の知識や理解がいるのかもしれないけど。検定は基本的には同じことをやっているようだと理解。ノンパラをしっかり使いこなすためにも研究のデザインが必要。

[ブクログ · ★★★☆☆]

統計の基礎の概説を1章を使って行っている。残りはどんなときに、どの検定や推定を行えばよいのかがまとまっていて使いやすい。例もついている。
読み終わったというよりざっと眺め終わった。実際に検定する際などに引く本だった。