身近な統計（’１８）：テキスト目次

１．論より数字。間より統計　〜私たちの身近で活躍する統計情報〜

１．１　情報を捉え将来の不確実性を科学する統計学
１．２　統計学が支える諸分野
１．３　統計学の構成
１．４　本書の構成

２．データのばらつきの記述（質的データ）　〜度数分布表とパレート図〜

２．１　データの特徴
２．２　データのばらつき（分布）の記述
２．３　質的データの分布の記述
２．４　分布を解釈する２つの視点
２．５　ABC分析（パレート分析）

３．データのばらつきの記述（量的データ）　〜度数分布表とヒスとグラム〜

３．１　度数分布表
３．２　ヒストグラム
３．３　ヒストグラムのチェックポイント
３．４　分布を表すその他のグラフ
３．５　統計数学は全体のばらつきの中で相対的に評価する

４．データのばらつきを数字でまとめる　〜平均値・中央値と箱ひげ図〜

４．１　分布の特徴を表す基本統計量
４．２　分布の中心の位置を示す指標　〜平均値・中央値・最頻値〜
４．３　平均値と中央値の性質と読み方
４．４　分布の形と中心を測る指標との関係
４．５　四分位範囲と箱ひげ図
４．６　パーセント点（百分位数）

５．ばらつきの大きさを測る　〜シグマ（標準偏差）の活用〜

５．１　偏差
５．２　分散と標準偏差
５．３　１シグマ２シグマ３シグマの法則
５．４　標準得点（ｚスコア）と偏差値

６．格差を測る　〜ローレンツ曲線とジニ係数〜

６．１　ばらつきの管理　〜管理図と変動係数〜
６．２　非対称性と外れ値検出のための指標　〜歪度と尖度〜
６．３　格差を測る　〜ローレンツ曲線とジニ係数〜

７．不確実な出来事を確率で考える　〜２項分布〜

７．１　確率　〜経験的確率と大数の法則〜
７．２　確率変数と確率分布
７．３　２項分布（binomial distribution）

８．不確実な出来事を確立で考える　〜正規分布〜

８．１　正規分布（normal distribution）
８．２　正規分布の確率計算
８．３　右に歪んだ分布の対称化：対数変換
８．４　中心極限定理（平均値の分布は正規分布）
８．５　２項分布の正規近似

９．統計を作る一部分から全体を知る　〜標本調査〜

９．１　データを作る
９．２　標本調査
９．３　調査の方法

１０．調査結果の誤差を知る　〜推定値と標本誤差〜

１０．１　標本分布　〜推定量（推定値）のばらずき
１０．２　統計的推定
１０．３　平均と比率の区間推定

１１．標本から仮説の真偽を判断する　〜統計的仮説検定の考え方〜

１１．１　確率を使った推論と２つの仮説
１１．２　検定統計量とその標本分布
１１．３　検定に伴う２種類の過誤と過誤確率
１１．４　有意水準（危険率）と棄却域
１１．５　検定の手順（ルール）と有意確率（ｐ値）
１１．６　２項分布を利用した検定法
１１．７　母平均μに関する検定

１２．データから関係を探る　〜クロス集計表の読み方〜

１２．１　変数間の関連性の分析
１２．２　クロス集計表
１２．３　行（列）比率とセル比率
１２．４　関連性の分析（特化係数）
１２．５　関連性の分析（χ²値と連関係数）
１２．６　独立性のχ²検定
１２．７　新商品購入率の区間推定
１２．８　シンプソンのパラドックス

１３．関係のパターンを読む　〜相関関係と傾向線〜

１３．１　散布図での関係のパターンを見る
１３．２　相関関係の強弱と相関係数
１３．３　相関（係数）行列
１３．４　相関係数を読む上での注意点
１３．５　相関係数の有意性の検定と解釈
１３．６　傾向線（回帰直線）を利用した予測の方法
１３．７　寄与率

１４．時系列データの分析　〜変化の記述と将来の予測〜

１４．１　時系列データ
１４．２　時系列データのグラフ化と構成要素
１４．３　指数化
１４．４　伸び率と成長率
１４．５　寄与率
１４．６　移動平均と季節調整

１５．知識創造社会を支える統計　〜全体のまとめ：要点と練習問題〜

第２章 質的データの記述
第３章 量的データの記述
第４章 平均値・中央値と箱ひげ図
第５章 ばらつきの大きさを測る
第６章 格差を測る
第７章 ２項分布
第８章 正規分布
第９章 標本調査
第１０章 標本誤差
第１１章 仮説検定
第１２章 クロス集計表
第１３章 相関関係と傾向線
第１４章 時系列データの分析

略解

以上