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著作者紹介

小林道正
こばやしみちまさ
1942年長野県生まれ．京都大学理学部卒業，東京教育大学大学院理学研究科修士課程修了．東京教育大学助手，中央大学助教授，同教授等を歴任．専門は確率論，数学教育．主な著書に『ファイナンスと確率』『はじめての確率・統計』（以上朝倉書店），『３日でわかる確率・統計』（ダイヤモンド社）などがある．

（情報は初版刊行時のものから一部修正しています）

【電子書籍】
経済・経営のための統計教室－データサイエンス入門－
The Statistics Classroom for Economy and Management

中央大学名誉教授　　小林道正著

標準価格2310円（本体2100円＋税10％）／2017年4月電子版発行／
eISBN 978-4-7853-7134-0

　「統計学」は，多くのデータから，そして時には限られた少数のデータから，そこに潜んでいる構造を明らかにし，未来の予測をも行うための科学「データサイエンス」である．
　本書は，大学に入学して間もない経済学・経営学などを専攻する学生や，社会に出て経済・経営の現場で働き始めたビジネスパーソン等が，統計学を学び始める・学び直すための入門書である．
　読者が躓きやすいところ，難しく感じると思われるところについては，40年以上にわたる著者の教育経験に基づき，なるべく経済・経営分野の具体例を出しながら極力丁寧に解説をした．
　なお本書では，例題や問題において，あえて同じデータ（数値）を繰り返し用いるようにした．それは，同じデータであっても「そこから何を読み解くか」「どのように分析するか」によって，導かれる結果（情報）が異なってくることを実感してもらうためである．そのため，単純な分析から次第に高度な分析へと進化していく様子がわかるように書かれている．
　データサイエンスを学びたいという読者に，ぜひお薦めしたい．

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております．固定レイアウト型は文字だけを拡大することや，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能が使用できません．
※この電子書籍は，2016年に刊行された『経済・経営のための統計教室』（第1版1刷）を元に電子書籍化したものです．

◆本書のポイント◆

1．「統計学」の学習に必要な「確率論」のエッセンスもやさしく解説．
2．豊富な例題や問題を通して，理解を深めることができる．
3．あえて同じデータ（数値）を繰り返し用いることで，分析手法によって導かれる情報（得られる情報）が異なってくることを実感できるようにした．
4．通読すれば，単純な分析から次第に高度な分析へと進化していく様子がわかるようになっている．

サポート情報

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目次（章タイトル）　　→ 詳細目次

1．確率の考え方
2．確率変数とは何か
3．データの構造を理解する
4．標本の分布を知る
5．統計的推定の考え方
6．統計的検定の考え方
7．相関分析とは何か
8．回帰分析とは何か

詳細目次　　→

はじめに（pdfファイル）

1．確率の考え方
　1.1　偶然性の中に潜む規則性－相対頻度の安定－
　1.2　確率の概念－確率の値と基本法則－
　　1.2.1　サイコロの確率と確率の意味
　　1.2.2　確率の基本性質
　　1.2.3　確率の意味の変化
　1.3　条件付き確率・乗法定理・ベイズの定理
　　1.3.1　条件付き確率
　　1.3.2　乗法定理　
　　1.3.3　ベイズの定理
　第1章のポイント

2．確率変数とは何か
　2.1　確率変数の概念と期待値（平均値）・分散・標準偏差
　　2.1.1　確率変数の概念
　　2.1.2　累積確率分布
　　2.1.3　確率変数の期待値（平均値）
　　2.1.4　期待値の性質
　　2.1.5　独立な確率変数
　2.2　確率変数の分散と標準偏差
　　2.2.1　確率変数の分散
　　2.2.2　確率変数の標準偏差
　2.3　２項分布とポアソン分布
　　2.3.1　２項分布
　　2.3.2　２項分布の期待値・分散・標準偏差
　　2.3.3　ポアソン分布
　2.4　大数の法則
　　2.4.1　大数の弱法則
　　2.4.2　大数の強法則
　2.5　正規分布と中心極限定理
　　2.5.1　正規分布
　　2.5.2　２項分布から正規分布へ
　第2章のポイント

3．データの構造を理解する
　3.1　度数分布表とヒストグラム
　　3.1.1　概数とソート
　　3.1.2　外れ値
　　3.1.3　度数分布表
　3.2　データの平均・分散・標準偏差
　　3.2.1　データの平均（平均値）
　　3.2.2　データの分散と標準偏差
　　3.1.3　度数分布表
　3.3　データの最頻値
　3.4　パーセンタイル・四分位点（四分位数）・中央値
　　3.4.1　パーセンタイル
　　3.4.2　四分位点（四分位数）
　　3.4.3　中央値（メジアン）
　3.5　箱ひげ図の概念
　 3.5.1　箱ひげ図の概念
　　3.5.2　四分位範囲と四分位偏差
　　3.5.3　箱ひげ図と外れ値
　3.6　箱ひげ図とヒストグラム
　3.7　箱ひげ図と散らばりの程度
　第3章のポイント

4．標本の分布を知る
　4.1　標本平均の分布法則
　　4.1.1　標本平均をたくさんとる実験
　　4.1.2　実験による標本平均の分散と標準偏差
　　4.1.3　計算による標本平均の平均値（期待値）・分散・標準偏差
　　4.1.4　標本平均の分布と正規分布
　　4.1.5　標準誤差（SE）
　4.2　標本分散の分布
　　4.2.1　標本分散の平均
　　4.2.2　不偏分散
　　4.2.3　母集団が正規分布する場合の標本分散と ${\chi}\,^2$ 分布
　4.3　$t$ 分布
　第4章のポイント

5．統計的推定の考え方
　5.1　点推定
　　5.1.1　不偏性（不偏推定量）
　　5.1.2　一致性
　5.2　母集団の平均値の区間推定－母集団の分散が既知のとき－
　5.3　母集団の平均値の区間推定－母集団の分散が未知のとき－
　5.4　分散の区間推定
　5.5　母集団における比率の推定
　第5章のポイント

6．統計的検定の考え方
　6.1　母集団の平均値の検定－母集団の分散が既知のとき－
　6.2　母集団の平均値の検定－母集団の分散が未知のとき－
　6.3　母集団の比率の検定
　第6章のポイント

7．相関分析とは何か
　7.1　相関図の概念と描き方
　7.2　相関係数の概念と計算方法
　7.3　相関関係と因果関係
　第7章のポイント

8．回帰分析とは何か
　8.1　回帰直線の概念と計算方法
　8.2　回帰曲線の概念と計算方法
　第8章のポイント

問題略解
付表
索引（pdfファイル）