目指すもの
I はじめに
1 主要な8の統計的考え方
2 プログラミングの姿勢と技術
II 確率分布
3 確率変数と確率分布
4 典型的分布と大標本定理
5 条件づき確率と意思決定
III 最適化
6 最尤法と数値的最適化
7 回帰分析と最小二乗法
8 重回帰分析とその条件
9 統計的検定
IV 社会科学の手法
10 社会調査
11 因果推論の共変量制御アプローチ
12 因果推論の実験的アプローチ
V モデル適合の手法
13 モデルの適合度と複雑性
14 分布の推定
15 非線形回帰モデル・分類モデル
VI プログラミング実践
16 コミュニケーションの課題
17 プログラミングの環境管理
18 データ分析プログラミング (1)
19 データ分析プログラミング (2)
VII 付録
20 授業の形式と内容
21 Rを学ぶためのリソース
22 Rパッケージ活用のエラーへの対処
23 補講(1) 数学
24 補講(2) 思索への寄り道

統計推論再考 – 概念と技法 –

23 補講(1) 数学