書籍の紹介 - AI・機械学習・データ分析

本書では、統計の概念や応用分野の紹介から、記述統計、統計の基礎となる確率の考え方、推測統計、相関、検定と、統計学の基礎としてとりあえず知っておくべき考え方について、ひととおり網羅して解説しています。統計学を確実に基礎から学べます。豊富な図解を掲載し、イメージで統計を理解できるようにしています。
複雑な数式はなるべく避けて解説しています。やむなく数式を用いた箇所も、可能な限り平易に説明しています。特に検定の解説では、数式による原理的な説明を極力排除しました。
複雑な計算は、表計算ソフトや統計処理パッケージを使ってコンピュータで深掘りする方針で解説しています。初心者にも楽しく学べる入門書です。  

1時限目　統計ってなんだろう
01　数字に騙されないために ―統計学は「現象」を説明するための素晴らしい道具である
02　「日本人は何人いる？」をどうやって調べるか ―統計で社会を測る
03　データサイエンスと人工知能でも活躍 ―大量データを分析できる統計学のスキル
04　検証に便利な環境 ―Ｒの環境構築

2時限目　　統計とデータ
01　その数値、単純に比較して大丈夫？ ―データの種類（尺度）について
02　数学のテストの偏差値はいくつ？ ―1次元データで１つの指標を表す
03　英語が得意な生徒は数学も得意か ―いろいろな指標を表す多次元データ
04　2つのクラスの成績を比較するには ―集団の性質を示す代表値
05　比較は平均点だけじゃない ―平均値・中央値・最頻値の使い分け
06　面倒なことはコンピュータに任せよう ―ツールを使った代表値計算
07　データ群の「真の姿」を推測する ―記述統計と推測統計

3時限目　データの散らばり（分布と分散）
01　データは「ばらつく」 ―データの分布を考えよう
02　平均からどれだけ離れているか ―分散、標準偏差
03　サイコロの目は何が出る？ ―「確率」の考え方　
04　サイコロを転がして出る目を数値として捉える ―確率変数と確率分布
05　秒針が頂点を指している確率は？ ―確率密度関数
06　分布の形 ―さまざまな確率分布
07　サイコロ一投で期待できる出目 ―期待値と分散
08　線形性を持つ期待値、線形性を持たない分散 ―期待値と分散の性質

4時限目　データの出自は？　（標本と母集団、推定）
01　一部をピックアップして全体を推測 ―全数調査と標本調査
02　わかる範囲で計算し、その結果から推測する ―標本から母集団の推測
03　サイコロをたくさん振ると、出目は期待値に収束する ―大数の法則
04　標本の分散と母分散の関係は ―標本分散と不偏分散
05　標本平均と母平均の差はどうなるか ―中心極限定理
06　データから母集団の値を推定する ―点推定と区間推定
07　標本から母平均がどのように推定されるか ―平均値の区間推定

5時限目　全体の傾向を知る（回帰分析と相関）
01　模試の結果から本番試験を予測する ―回帰分析
02　回帰直線を定める計算 ―直線の当てはめ
03　より複雑な回帰分析（１） ―非線形な回帰モデル
04　より複雑な回帰分析（２） ―重回帰分析
05　店舗面積と利益額には関係があるか ―2つのデータの関係性を数値化する
06　相関関係を示す数値 ―相関係数
07　分散と共分散をまとめて考える ―分散共分散行列
08　順序関係で相関を考える方法 ―積率相関と順位相関

6時限目　その判断は正しいか（検定）
01　仮説を立てて検証する ―仮説検定の考え方
02　工場の品質検査にも利用 ―母平均の検定（t検定）
03　2つのデータ群に違いはあるか ―２標本の検定
04　偶然珍しいデータに当たったかを判断 ―有意水準と検出力
05　アンケート分析でもおなじみ ―その他の検定

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