close
1.

図書

図書
押川元重著
出版情報: 東京 : 培風館, 2005.1  vii, 221p ; 21cm
所蔵情報: loading…
2.

図書

図書
縄田和満著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2007.10  v, 201p ; 21cm
所蔵情報: loading…
3.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
篠田正人編著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2008.4  v, 174p ; 21cm
シリーズ名: 教育系学生のための数学シリーズ
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 確率論の始まり 1
   1.1 生活の中の確率 1
   1.1.1 偶然を扱う数学 1
   1.1.2 様々な意味での確率 2
   1.2 確率論の始まり 3
   1.3 有限と無限 4
第2章 組合せ計算 8
   2.1 個数の処理 8
   2.1.1 場合の数,和の法則 8
   2.1.2 直積集合と積の法則 11
   2.2 順列と組合せ 13
   2.2.1 順列 13
   2.2.2 組合せ 14
   2.2.3 順列と組合せの具体例 16
   2.3 2項定理 18
第3章 確率とその計算 23
   3.1 確率の定義 23
   3.1.1 試行と事象 23
   3.1.2 事象の確率 24
   3.1.3 一般の確率の定義 28
   3.2 確率の計算 29
第4章 独立試行と乗法定理 34
   4.1 事象の独立 34
   4.2 条件付き確率 39
   4.3 ベイズの定理 44
第5章 確率変数と期待値 48
   5.1 確率変数と確率分布 48
   5.2 期待値 50
   5.3 分散 52
   5.4 重 要な確率分布 54
   5.4.1 2項分布 54
   5.4.2 2項分布の期待値 57
   5.4.3 ポアソン分布 59
第6章 確率論の話題から 63
   6.1 モンモールの問題 63
   6.2 切手集めの問題 65
   6.3 賞金の配分とランダムウォーク 68
   6.3.1 賞金配分の問題 68
   6.3.2 1次元ランダムウォーク 70
第7章 統計学の始まり 76
   7.1 標本と母集団 76
   7.2 標本データの整理 78
   7.3 標本データの特性値 81
   7.3.1 標本データの平均 81
   7.3.2 標本データの標準偏差・分散 83
   7.3.3 度数分布表・ヒストグラムと平均・標準偏差 85
第8章 確率分布と母集団 90
   8.1 母集団から確率分布へ 90
   8.2 確率分布の性質 92
   8.2.1 確率分布での平均と標準偏差(分散) 92
   8.2.2 連続型変数 93
   8.2.3 和と定数倍の確率分布の性質 94
   8.3 正規分布 98
   8.3.1 正規分布での確率 98
   8.4 2項分布と正規近似101
   8.4.1 2項分布の平均と標準偏差 102
   8.4.2 2項分布の正規近似 103
第9章 推定 107
   9.1 標本平均の分布 107
   9.2 母平均の推定 109
   9.2.1 不偏推定 109
   9.2.2 点推定と区間推定 110
   9.2.3 母集団が正規分布で標準偏差がわかっているとき 111
   9.2.4 大標本の場合 113
   9.3 小標本の場合(スチューデントのt分布) 114
   9.4 比率の推定 116
第10章 仮説の検定 119
   10.1 仮説と2種類の誤り 119
   10.2 平均値の検定 122
   10.2.1 平均値の検定(両側検定) 122
   10.2.2 平均値の検定(片側検定) 124
   10.3 小標本の場合 125
   10.4 比率の検定 126
   10.5 平均値や比率の差の検定 128
第11章 相関と回帰 1
   11.1 線形相関 132
   11.1.1 相関係数 132
   11.1.2 相関係数の推定と検定 136
   11.2 直線回帰 138
第12章 確率・統計教育の概観と展望 143
   12.1 確率教育の概観と展望 143
   12.1.1 確率教育の歴史と現状 143
   12.1.2 確率の指導内容 144
   12.1.3 確率教育の課題と展望 146
   12.2 統計教育の概観と展望 148
   12.2.1 統計教育の歴史と現状 148
   12.2.2 統計の指導内容 149
   12.2.3 統計教育の課題と展望 152
練習問題解答 155
数表 168
参考文献 171
索引 172
第1章 確率論の始まり 1
   1.1 生活の中の確率 1
   1.1.1 偶然を扱う数学 1
4.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
Michael J. Crawley著 ; 野間口謙太郎, 菊池泰樹訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 2008.5  xiii, 344p ; 26cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
まえがき i
訳者まえがき iv
第1章 基本 1
   すべては変動する 2
   有意性 3
   良い仮説,悪い仮説 3
   帰無仮説 4
   p値 4
   解釈 4
   統計モデル 5
   最大尤度 5
   実験計画 8
   節約の原則(オッカムの剃刀) 9
   観測,理論,実験 9
   管理 9
   反復 : 「平均」を正当化するn個のもの 9
   何回の反復が必要か? 10
   検出力 10
   無作為化 11
   強い推測 13
   弱い推測 14
   どこまで続けるか? 14
   擬似反復 15
   初期状態 16
   直交計画と非直交観測データ 16
第2章 データフレーム 17
   データフレームの一部分を選択する : 添字選択 21
   ソート(並べ替え) 23
   作業の保存 24
   後処理 25
第3章 さまざまな中心値 27
   Rでへルプを用いる 35
第4章 分散 37
   自由度 40
   分散 41
   例題 43
   分散と標本数 46
   分散を用いる 48
   非信頼度の指標 48
   信頼区間 49
   ブートストラップ 50
第5章 1標本データ 55
   1標本データの要約 55
   正規分布 60
   正規分布のz変換を用いた計算 66
   1標本問題における正規性検定のためのプロット 69
   1標本データに関する推測 71
   1標本仮説検定問題におけるブートストラップ法 71
   スチューデントのt分布 72
   高次のモーメント 74
   歪度 74
   尖度 77
第6章 2標本データ 79
   2つの分散の比較 79
   2つの平均の比較 81
   スチューデントのt検定 82
   ウィルコクソンの順位和検定 85
   対標本データの検定 87
   符号検定 89
   2つの比率を比較する2項検定 91
   分割表データに関するx検定 92
   フイッシャーの正確確率検定 96
   相関と共分散 100
   データ底ざらえ 101
   偏相関係数 102
   変数間の差の相関と分散 103
   階層に依存した相関 104
   コルモゴロフ・スミルノフ検定 106
第7章 統計モデル 111
   モデル単純化の各段階 113
   警告 113
   除去の順序 114
   Rにおけるモデル式 114
   説明変数間の交互作用 115
   多重的な誤差の指定 117
   切片は1で表わす 117
   モデル単純化に用いられるupdate関数 118
   Rのモデル式の例 118
   回帰に対するモデル式 119
   GLMs : 一般化線形モデル 121
   誤差構造 122
   線形予測子 123
   適合値 123
   連結関数 123
   自然な連結関数 124
   比率データと2項誤差 124
   計数データとポアソン誤差 125
   GAMs : 一般化加法モデル 126
   モデル評価 126
   Rにおける統計モデルの一覧 127
   モデル検査 128
   分散の非均一性 128
   誤差の非正規性 129
   影響度 131
   てこ比 131
   誤って選ばれたモデル 132
第8章 回帰 133
   線形回帰 135
   Rでの線形回帰 136
   回帰における誤差分散 143
   適合度の指標 : γ 150
   モデル検査 151
   多項式回帰 153
   非線形回帰 157
   山型の関係に関する検定 162
   一般化加法モデル(GAMs) 163
第9章 分散分析 167
   1元配置分散分析 167
   簡便な計算式 174
   処理効果の大きさ 176
   1元配置分散分析を解釈するためのプロット 179
   要因実験 185
   擬似反復 : 入れ子の計画と分割区画 189
   分割区画実験 189
   変量効果と入れ子の計画 192
   固定効果それとも変量効果? 193
   擬似反復の除去 193
   経時データの解析 194
   要約変数分析 194
   分散成分分析 195
   分割区画標本と階層計画標本の違い 199
第10章 共分散分析 201
第11章 重回帰 211
   簡単な例 211
   さらに複雑な例 220
   step関数を用いるモデルの自動的単純化 226
   AIC(赤池情報量規準,Akaike's Information Criterion) 227
第12章 対比 229
   対比係数 230
   Rでの対比の取扱い例 231
   事前対比 232
   段階的に減少させるモデル単純化 233
   対比平方の和の手計算 237
   3種類の対比の比較 238
   別名表記 241
   共分散分析モデルでの母数と対比 242
   多重比較 245
第13章 計数データ 247
   ポアソン誤差を仮定した回帰 248
   計数データの逸脱度分析 249
   分割表のもつ危険性 254
   計数データにおける共分散分析 258
   頻度分布 261
第14章 比率データ 269
   1標本あるいは2標本比率データの解析 271
   比率としての計数データ 271
   オッズ 272
   過分散と仮説検定 273
   応用 274
   2項誤差を仮定したロジステイック回帰 275
   カテゴリカル型の説明変数を複数個もつ比率データ 277
   2項データの共分散分析 283
第15章 死亡および故障データ 287
   打切りをもつ生存解析 288
第16章 2項応答変数 295
   発生関数 297
   2項応答変数の共分散分析 301
付録 R言語の基礎 309
   電卓としてのR 309
   変数への代入(付値) 310
   反復の生成 310
   要因の水準の生成 311
   グラフィクス表示の変更 312
   ファイルからのデータの読込み 314
   Rにおけるベクトル関数 315
   添字選択 : ベクトルの部分抽出 316
   論理式と添字選択 317
   配列の添字選択 317
   リストの添字選択 319
   Rにおける関数の記述 320
   並べ替え(ソート)と順序付け 321
   配列の中の要素の数え上げ 322
   tapp1y関数 322
   cut関数を用いて連続型変数をカテゴリカル型変数へ 324
   split関数 324
   格子プロット 325
   xyplot関数 327
   3次元プロット 328
   行列演算 329
   線形方程式の解法 333
参考文献 335
索引 339
まえがき i
訳者まえがき iv
第1章 基本 1
5.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
道家暎幸 [ほか] 著
出版情報: 秦野 : 東海大学出版会, 2008.1  vii, 101p ; 21cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
   注 : χ[2]の[2]は上つき文字
   注 : σ[2]の[2]は上つき文字
   
第1章 資料の整理 1
   1.1 度数分布表 1
    1.1.1 度数分布表の作成 2
    1.1.2 ヒストグラムの作成 3
   1.2 代表値と散布度 4
    1.2.1 代表値 4
    1.2.2 散布度 5
   1.3 相関係数 7
   1.4 回帰直線 11
   演習問題 13
第2章 確率と確率分布 15
   2.1 確率 15
   2.2 現代的確率 16
    2.2.1 事象 16
    2.2.2 確率 17
   2.3 確率変数と確率分布 19
    2.3.1 離散型確率分布 19
    2.3.2 連続型確率分布 20
   2.4 平均と分散 22
    2.4.1 平均 22
    2.4.2 分散,標準偏差 23
    2.4.3 確率変数の1次関数の平均,分散 23
   2.5 順列,組合せ 25
    2.5.1 順列 25
    2.5.2 組合せ 26
   2.6 二項分布 28
   2.7 正規分布 30
    2.7.1 正規確率密度関数 30
    2.7.2 標準正規分布表 32
   演習問題 34
第3章 標本分布 37
   3.1 無作為抽出 37
   3.2 標本平均の分布 39
   3.3 χ[2]分布 41
   3.4 t分布 42
   3.5 F分布 44
   演習問題 46
第4章 統計的推定 47
   4.1 推定量 47
   4.2 点推定 48
    4.2.1 不偏推定量 48
    4.2.2 一致推定量 48
    4.2.3 有効推定量 49
   4.3 区間推定 50
    4.3.1 母平均μ(母分散が既知の場合) 50
    4.3.2 母平均μ(母分散が未知の場合) 52
    4.3.3 母比率p(大標本の場合) 53
    4.3.4 母分散σ[2](母平均が既知の場合) 54
    4.3.5 母分散σ[2](母平均が未知の場合) 55
   演習問題 56
第5章 仮説検定 57
   5.1 仮説検定 57
   5.2 正規母集団の母平均μの仮説検定 58
    5.2.1 母分散σ[2]が既知の場合 58
    5.2.2 母分散σ[2]が未知の場合 61
   5.3 母比率pの仮説検定 62
   5.4 母分散σ[2]の仮説検定 64
   5.5 2正規母集団の等平均,等分散の検定 66
    5.5.1 2正規母集団の等平均の検定 66
    5.5.2 2正規母集団の等分散の検定 67
   5.6 適合度の検定 69
   5.7 分割表の検定 71
   演習問題 74
付録 各種分布表 77
   二項分布表 77
   標準正規分布表(I) 78
   標準正規分布表(II) 79
   t分布表 80
   χ[2]分布表 81
   F分布表(I)(α=0.05) 82
   F分布表(II)(α=0.025) 84
演習問題の解答 87
事項索引 99
   注 : χ[2]の[2]は上つき文字
   注 : σ[2]の[2]は上つき文字
   
6.

図書

図書
矢船明史, 石黒真木夫著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2004.2  v, 148p ; 21cm
シリーズ名: 統計科学選書 / 赤池弘次監修 ; 6
所蔵情報: loading…
7.

図書

図書
小島正樹著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2015.2  xv, 209p ; 21cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
1章 統計データに慣れよう / 記述統計
2章 錠剤に含まれる薬物量を推定しよう / 標本・推定
3章 薬効の有無を検証しよう / 検定の基本
4章 投与法の違いと効果との関係を調べよう / カイ2乗検定
5章 実験条件の影響について考えよう / F検定と分散分析
6章 データの相互関係を分析しよう / 回帰直線と相関分析
7章 データのばらつきについて考えよう / 誤差論
8章 定量的でないデータを分析しよう / ノンパラメトリック検定
9章 バイオインフォマティクス・医療薬学への応用 / 他分野への応用
付録 統計分析にコンピュータを活用しよう / Excelによる統計分析
1章 統計データに慣れよう / 記述統計
2章 錠剤に含まれる薬物量を推定しよう / 標本・推定
3章 薬効の有無を検証しよう / 検定の基本
概要: 統計を理解すると、薬効や創薬の数字が理解できる。基礎から応用まで、スッキリ読めて、しっかりわかる。
8.

図書

図書
瀧澤毅著
出版情報: 東京 : ムイスリ出版, 2013.9  vii, 180p ; 26cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
1章 : 確率
2章 : データの分布
3章 : 確率分布
4章 : 母集団と標本
5章 : 統計的推測
6章 : 統計的仮説検定
7章 : 母平均の差の検定・推定
8章 : 母比率の比較
9章 : ノンパラメトリック法
10章 : 相関と回帰
11章 : 研究デザイン
1章 : 確率
2章 : データの分布
3章 : 確率分布
9.

図書

図書
今泉忠, 平野健次著
出版情報: 東京 : 日刊工業新聞社, 2015.2  v, 159p ; 21cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 : 製造現場の問題解決のための手法
第2章 : 統計分布を活用する
第3章 : 要約統計量を用いてデータの特徴を捉える
第4章 : 平均精度のブレを考慮して改善する
第5章 : 実験をもとにデータを収集する
第6章 : 改善目標達成のために複合要因を扱う
第7章 : 需要予測をもとに改善や新製品の開発を行う
第1章 : 製造現場の問題解決のための手法
第2章 : 統計分布を活用する
第3章 : 要約統計量を用いてデータの特徴を捉える
10.

図書

図書
豊田裕貴著
出版情報: 東京 : すばる舎, 2014.9  207p ; 21cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 : そもそもデータ分析って何をすればいいの?—「要約」「関係性」「分類」「縮約」の4つの手法
第2章 : 基本的な指標で、現状を把握しよう—「平均」や「分散・標準偏差」などを押さえる
第3章 : 「関係性」の有無を見極めよう—結果に影響する要因から外れ値まで見逃さない!
第4章 : 時系列データから、「パターン」や「トレンド」をあぶり出す—季節性などを取り除いた影響を測る方法
第5章 : 性別や年代などの「質的データ」からわかること—クロス集計でさまざまな比較ができる
第6章 : 個別データの共通点を見つけて「分類」しよう—特徴ごとにグループ化したほうがアプローチしやすい
第7章 : 傾向が似ている変数を「縮約」するとどうなる?—主成分分析で新たな視点を手に入れろ!
第1章 : そもそもデータ分析って何をすればいいの?—「要約」「関係性」「分類」「縮約」の4つの手法
第2章 : 基本的な指標で、現状を把握しよう—「平均」や「分散・標準偏差」などを押さえる
第3章 : 「関係性」の有無を見極めよう—結果に影響する要因から外れ値まで見逃さない!
概要: 隠れた傾向をあぶり出す。今後のトレンド予測にもチャレンジ。シンプルに理解、パッと役立つ!営業、マーケティング、企画・開発...データの見方、作り方、切り口がサクッと身につく!
文献の複写および貸借の依頼を行う
 文献複写・貸借依頼