Think Stats
――プログラマのための統計入門

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  • 2012年08月 発行
  • 196ページ
  • ISBN978-4-87311-572-6
  • 原書: Think Stats
  • フォーマット PDF


本書は「プログラミングのスキルを統計の理解に役立てよう」というコンセプトで書かれたものです。数学的な観点から語られることが多い統計について、計算処理の観点から説明。実際にPythonのコードを示し、実データを分析しながら統計の基礎を解説しています。日本語版では豊富な数学関数ライブラリを提供するPythonの科学技術計算用モジュールNumPyとSciPyに関する解説を付録として追加。NumPy/SciPyが持つ統計関数の解説のほか、本書に登場した問題をNumPy/SciPyを使って解く方法を紹介します。Pythonで書かれたサンプルコードを使って実際に手を動かしながら統計が学べる、プログラマのための統計入門の決定版です。

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Think Stats 第2版

はじめに

1章 プログラマのための統計的な考え方
    1.1 第一子は出産予定日よりも遅れるか?
    1.2 統計的なアプローチ
    1.3 全米世帯動向調査
    1.4 テーブルとレコード
    1.5 有意性
用語集

2章 記述統計学
    2.1 算術平均と代表値
    2.2 分散
    2.3 分布
    2.4 ヒストグラムを表現する
    2.5 ヒストグラムを描画する
    2.6 PMFを表現する
    2.7 PMFのプロット
    2.8 外れ値
    2.9 その他の可視化
    2.10 相対危険度
    2.11 条件付き確率
    2.12 結果のレポート
用語集

3章 累積分布関数
    3.1 クラス規模のパラドクス
    3.2 PMFの限界
    3.3 パーセンタイル
    3.4 累積分布関数
    3.5 CDFの表現
    3.6 調査データに戻る
    3.7 条件付き分布
    3.8 乱数
    3.9 要約統計量ふたたび
用語集

4章 連続分布
    4.1 指数分布
    4.2 パレート分布
    4.3 正規分布
    4.4 正規確率プロット
    4.5 対数正規分布
    4.6 モデルが何の役に立つの?
    4.7 ランダムな数値の生成
用語集

5章 確率
    5.1 確率法則
    5.2 モンティ・ホール
    5.3 ポアンカレ
    5.4 もう1つの確率法則
    5.5 二項分布
    5.6 流れとホットスポット
    5.7 ベイズの定理
用語集

6章 分布の操作
    6.1 歪度
    6.2 確率変数
    6.3 PDF
    6.4 畳み込み
    6.5 なぜ正規分布なのか?
    6.6 中心極限定理
    6.7 分布関数の関係
用語集

7章 仮説検定
    7.1 平均の差を検定する
    7.2 しきい値を設定する
    7.3 効果を定義する
    7.4 結果を解釈する
    7.5 交差検定
    7.6 ベイズ確率を報告するときの注意点
    7.7 カイ二乗検定
    7.8 効率的なリサンプリング
    7.9 検出力
用語集

8章 推定
    8.1 推定ゲーム
    8.2 分散を予測する
    8.3 誤差を理解する
    8.4 指数分布
    8.5 信頼区間
    8.6 ベイズ推定
    8.7 ベイズ推定の実装
    8.8 打ち切りデータ
    8.9 機関車の問題
用語集

9章 相関
    9.1 標準得点
    9.2 共分散
    9.3 相関
    9.4 Pyplotで散布図を作る
    9.5 スピアマンの順位相関
    9.6 最小二乗適合
    9.7 適合度
    9.8 相関関係と因果関係
用語集

付録A NumPy/SciPy(日本語版付録)
    A.1 概要
    A.2 NumPy配列の基礎
    A.3 NumPyの統計関数
    A.4 NumPyのnumpy.randomモジュール
    A.5 SciPyのstatsライブラリ
    A.6 さらにNumPy/SciPyを学ぶために

索引
訳者あとがき

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