目次
１ 前置きと準備
２ 確率と１次元の確率変数
３ 多次元の確率変数
４ 統計量と標本分布
５ 統計的決定理論の枠組み
６ 十分統計量
７ 推定論
８ 検定論
９ 区間推定
１０ 正規分布、２項分布に関する推測
１１ 線形モデル
１２ ノンパラメトリック法
１３ 漸近理論
１４ ベイズ法
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
hifumi
5
1 年ほどかけて読んだ．1991 年と少々古い本ではあるが，日本語で書かれた本で数理統計を体系的に学習するならこの本が最良に思われる．これより簡単な本なら，Hogg, et.al "Introduction to Mathematical Statistics" (邦訳は数理統計学ハンドブック) が良い． この本では測度論の話はほとんど扱っていないので，今後，吉田『数理統計学 (講座数学の考え方)』や，Shao, "Mathematical Statistics" 等で学ぶモチベーションがある．2015/02/12
一索
2
数理統計学しっかり勉強したいけど, 測度論はやりたくないという人にこれ以上の本はないと思う.2015/10/27
tishr
2
ゼミのテキストとして使用したため、1年間かけてそれなりにしっかり読んだ。 練習問題は一部解けない問題があったが、それ以外はすべて解いた。（14章は除く）2015/01/28
Kentaro Takahira
2
行間をある程度読む必要がある。記述が網羅的なので、入門の統計学の書籍では曖昧にされていた部分も、練習問題までしっかりとりくめば理解できるような配慮がなされている。ノンパラメトリックとベイズはあまり扱っていないし、少し予備知識がないと読めないように感じた。練習問題で答えが不明な問題も多々あった。2015/01/07
Józef Klemens Piłsudski
2
ところどころ読み飛ばしたがとりあえず読んだことにしておく。はじめから検定論の9章、そして漸近理論以外はあまり読んでいない。経済学ではウィルコクソンとか分散分析とか使ったことないので。推定や検定の一般的な理論に関する章は読み応えがあった。 14章のベイズは中妻くらいのものを読んでいたらあまり必要ない感じがする。 似たような本だと Casella and Berger(2001) があるが、こちらは定理の証明少なめ、例題と基本のおさらいが多めで(英語力を無視するなら)難易度は低い。2012/08/18
