統計・多変量解析とソフトコンピューティング

本書は統計・多変量解析のノウハウ書と理論の解説書の間をつないでいることを最大の特徴としています。本書ではMicrosoft Excel 2007をシミュレーションツールとして活用しています。Excelを利用した統計・多変量解析の入門書および本格的な理論の解説書との違いは，全ての節において理論展開に入る前にExcelを用いた検定の実行とシミュレーションによる統計分布の疑似体験を可能にしている点です。例えば，独立な事象X,Yの和X+Yの分布，平均Xの分布，検定統計量Tの分布などをそれぞれまずシミュレーションによりどのような分布となるのかを体験した後に理論を学べます。多重比較の問題に現れる，例えばスチューデント化された範囲を与える分布など，これまであまり示されてこなかったような分布もシミュレーションにより確認できます。全てのExcelファイルはダウンロード可能です。 　Excelの機能は飛躍的に高まり，いまや統計・多変量解析に出てくる多くの分布をシミュレーションにより擬似体験できます。読者はこの機能を活用して，20世紀初頭に統計学を開拓した先人達と同じように，まずは（実験データの代わりに）シミュレーション結果の分布を眺めて，その後に理論を考えることができます。背景にある理論の意義を感じることができれば，長い理論展開を学んでいく旅程は楽しいものになると編者は信じます。 　本書のもう一つの特徴は統計・多変量解析とソフトコンピューティングの接点を解説している点です。シミュレーションと理論でたっぷりと統計・多変量解析の考え方になじんだ読者に，本書の最後で確率とはひと味違うファジィクラスタリングの手法を紹介します。 第1章　本書の学び方 第2章　確率試行のシミュレーション 第3章　母分散が既知の場合の母平均の検定 第4章　母分散が未知の場合の母平均の検定 第5章　母分散の検定 第6章　母平均の差の検定 第7章　多重比較法ー名義水準の調整ー 第8章　多重比較法ー閾値の調整ー 第9章　多重比較法ー検定統計量の見直しー 第10章　多群の場合の等分散性の検定 第11章　単純回帰分析 第12章　多重回帰分析 第13章　クラスタリング 付録　数表