概要:
データサイエンスの素養を身につけるさいに大学1・2年生が学ぶべき統計学の内容を解説。数式ではなくグラフを多用することで、数学に苦手意識のある人でも無理なく統計学のエッセンスがわかる。
第1章 統計学の基礎知識の体系（本書のガイダンス）
第2章 何でも平均値で大丈夫なのか（代表値と散布度）
第3章 確率的に生きるか確定的に生きるか（確率論と期待値）
第4章 学業成績の確率分布と偏差値（正規分布）
第5章 街頭アンケートはあてになるのか（母集団と標本）
第6章 台風の予報円は信じてよいのか（標本変動と信頼区間）
第7章 隠れた浮気を見破る方法（背理法と帰無仮説）
第8章 薬品の含有量はきちんと守られているのか（母平均の検定）
第9章 健康食品で血圧は下がるのか（2つの平均値の検定）
第10章 チョコレートを食べるとノーベル賞が取れるのか（散布図と相関係数）
第11章 広告費を増額すると売上高はどうなるか（単回帰分析）
第12章 いろいろあるけれど一番の原因は何なのか（重回帰分析）
第13章 足したり掛けたりできない数字（尺度とクロス集計表）
第14章 故障の有無を回帰分析する（カイ二乗検定とロジスティック回帰分析）
第15章 人工知能（AI）の母は統計学なのか（本書のまとめから機械学習へ）
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