目次
１ データの整理
２ 測る
３ 確率
４ 離散確率変数とその分布
５ 連続確率変数とその分布
６ 標本調査・標本分布
７ 推定
８ 仮説検定
９ 回帰分析
１０ 最尤推定法と統計モデル
著者等紹介
大屋幸輔［オオヤコウスケ］
１９６３年福岡県に生まれる。１９８６年九州大学経済学部卒業。１９９１年九州大学大学院経済学研究科博士後期課程（単位取得退学）。京都大学講師（経済研究所）。１９９３年大阪大学講師（経済学部）。１９９４年博士（経済学）取得（九州大学）。大阪大学助教授（経済学部）。現在、大阪大学教授（大学院経済学研究科）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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nekozuki
14
統計学について義務教育のカリキュラム上すっぽり抜け落ちた世代のため、統計webや各種入門書をあさり勉強しているうちの1冊。文系の入門書としてもおすすめされている。 難易度としては、高校数学(当時の数Ⅱ・B程度、Σや2次関数、微積)が理解できれば一定程度理解可能。 数学を使わずにいた期間が長かった分理解が追い付かない部分が多いが、入門書としては良書と思う。2019/10/23
VooSee
2
統計webと連動して読み進めた。統計webに金融の統計を交えた感じの内容（ほんとは逆で、本書から金融の統計を引いたものが統計webか）。 なんでだろうと思う答えは、ちょっとした1行の解説にあるなど、斜め読みでは対応できない本。じっくり文章を読まないと、わかったつもりがどこかでつまずく。2018/12/24
しゃけ
1
一冊目の統計学参考書。次は統計学入門を使用していく。2021/11/11
Teruhisa Fukumoto
1
「なぜその式になるのか？」というところをちゃんと説明してくれる良書。入門としては少し敷居が高いかもしれないが、2冊目としては最適。問題数が多いのも○。2018/03/28
J. Tamura
0
はじめての統計学の次に、復習と未知の分野を知るために通読。前書の復習には適当であり、第8章の代表的な検定と分散分析が勉強になった。ただ、要所要所で説明が省略されているため、本書だけで理解を完結させることは難しく、別の本で詳細をあたる必要がある。その意味では、橋渡しに丁度良いかもしれない。2020/05/24
