統計学入門

1.データの整理

1.1 データの代表値

1.2 度数分布表

1.3 図によるデータのまとめ

1.4 ローレンツ曲線

1.5 発展したデータの代表値

1.6 物価指数

1.7 ２変数データの整理

2.確率

2.1 標本空間と確率

2.2 根源事象の数

2.3 独立な事象と条件つき確率

2.4 ベイズの定理

3.確率変数とその分布

3.1 離散確率変数と確率関数

3.2 連続確率変数と密度関数

3.3 分布の代表値

3.4 基本的な分布関数

3.5 同時確率関数

4.標本分布

4.1 無作為抽出と無作為標本

4.2 標本平均の分布

4.3 チェビシェフの不等式と大数の法則

4.4 中心極限定理

4.5 標本分散の分布

4.6 標本平均と標本標準偏差の比の分布

4.7 標本分散値の分布

4.8 順序統計量

5.母数の推定

5.1 平均の推定（分散は既知）

5.2 信頼区間の性質

5.3 分散の推定（平均は既知）

5.4 平均と分散の推定

5.5 成功率の推定

5.6 観測個数ｎの決定

5.7 望ましい推定量の基準

5.8 推定法

6.仮説検定の基礎

6.1 平均値の検定（分散は既知）

6.2 平均値の検定（分散は未知）

6.3 平均値の差の検定

6.4 成功率の検定

6.5 成功率の差の検定

6.6 分散比の検定

6.7 独立性の検定

6.8 第２種の過誤

6.9 尤度比検定法

7.線形関係の推定

7.1 散布図と線形回帰式

7.2 データ整理としての最小２乗法

7.3 多重回帰式

7.4 仮説の検定

7.5 発展した分析法

7.6 最小２乗推定量の望ましさ

8.発展した仮説検定

8.1 分散分析

8.2

8.3 ノンパラメトリック検定

統計学入門 (新経済学ライブラリ)の目次より引用