『数値シミュレーションで読み解く統計のしくみ～Rでためしてわかる心理統計』

数値シミュレーションで読み解く統計のしくみ～Rでためしてわかる心理統計
小杉考司・紀ノ定保礼・清水裕士 (著)
技術評論社

第109回Tokyo.Rの抽選にていただきました。ありがとうございます。

とりあえずざっと拝見したところですが、応用統計ではシミュレーションによりモデルの挙動を確認するということがままありますので、非常に有用な一冊でしょう。

目次

• 第1章 本書のねらい
  • 1.1 はじめに
  • 1.2 シミュレーションとは
  • 1.3 シミュレーションでわかること
  • 1.4 プログラミングをはじめよう
  • 1.5 本書の構成
  • 1.6 本書のねらいと使い方
• 第2章 プログラミングの基礎
  • 2.1 言語の基礎
  • 2.2 オブジェクトと変数の種類
  • 2.3 関数をつくる
  • 2.4 プログラミングの基礎
  • 2.5 演習問題
• 第3章 乱数生成シミュレーションの基礎
  • 3.1 確率変数と確率分布
  • 3.2 確率分布の期待値と分散
  • 3.3 乱数生成シミュレーションで確率分布を模倣する
  • 3.4 任意の相関係数を持つ変数が従う確率分布
  • 3.5 演習問題
• 第4章 母数の推定のシミュレーション
  • 4.1 統計的推測の基礎
  • 4.2 母平均の信頼区間
  • 4.3 相関係数の標本分布と信頼区間
  • 4.4 演習問題
• 第5章 統計的検定の論理とエラー確率のコントロール
  • 5.1 統計的検定の論理
  • 5.2 Rによる統計的検定の実際
  • 5.3 エラー確率のシミュレーション
  • 5.4 一元配置分散分析のデータ生成
  • 5.5 反復測定分散分析のシミュレーション
  • 5.6 演習問題
• 第6章 適切な検定のためのサンプルサイズ設計
  • 6.1 統計的検定とQRPs
  • 6.2 タイプIIエラー確率のコントロールとサンプルサイズ設計
  • 6.3 サンプルサイズ設計の実践
  • 6.4 いろいろな検定におけるサンプルサイズ設計の実践
  • 6.5 非心分布を使わないサンプルサイズ設計のシミュレーション
  • 6.6 演習問題
• 第7章 回帰分析とシミュレーション
  • 7.1 回帰分析と確率モデル
  • 7.2 シミュレーションデータで統計指標の意味を理解する
  • 7.3 回帰分析における仮定と注意点
  • 7.4 発展的な課題
  • 7.5 確率モデリングへ
  • 7.6 演習問題