Hatena::ブログ(Diary)

leeswijzer: boeken annex van dagboek このページをアンテナに追加 RSSフィード


本サイトは〈dagboek〉から【本】の情報を抽出した備忘メモです.(三中信宏)

sinds 9 januari 2005

28-04-2017 『統計思考の世界』目次改訂案

[][]『統計思考の世界:曼荼羅で読み解くデータ解析の基礎[仮題]』目次改訂案

三中信宏

(2018年前半刊行予定,技術評論社,東京 → 経緯

草稿は2016年8月には書き上がっていたのだが,その後,春秋社の『思考の体系学』の大波が年越しで押し寄せてきたので,改訂スケジュールが大幅に遅延してしまった.本日やっと原稿改訂作業を終えた.本文テキストは481,710 バイト(602.14枚/400字)+図版144枚.昨年の目次原案と比較すると,第10講以降はほとんど変わっていないが,第9章までは章を分けたり節を入れ替えたりとずいぶんと書き換えた.

今後追加されるのは「ブックガイド」「謝辞」「引用文献リスト」そして「索引」なので,きっと650枚は超えるだろう.内容的には,おととしの羊土社本『みなか先生といっしょに 統計学の王国を歩いてみよう』よりは,はるかに守備範囲が広くまた深い.ワタクシの統計高座をそのまま文字にしたような感じ.初校ゲラが出るのはまだ先のことなので,しばし,ゆっくらりんとゴールデンウィークを過ごしたいところだが,次の “大波” が水平線に見えてきたので油断禁物.

【目次(十訂案:2017年4月28日)】


プロローグ:統計曼荼羅の拝み方 ― 統計学の世界を鳥瞰するために


第1講 素朴統計学:涙なしの統計ユーザーへの道

 統計学のロジックとフィーリング:ある思考実験

 統計思考の認知心理的ルーツを探る

 アブダクションという推論様式の進化的起源

第2講 グラフィック統計学:数と図のリテラシー

 統計学は「見る」ことから始まる

 百聞は一見にしかず:グラフを用いた可視化の事例

 ポアソン・クランピングの陥穽:統計的直感の “誤作動” の例として

第3講 観察データから統計モデルへ

 観察データと統計モデルとの関係

 数学と現実の架け橋:カール・ピアソンの先駆的業績

 統計学の誤解と誤用:農業試験研究の場合

第4講 統計学をめぐる論争は今なおやまず

 「p値」をめぐるせめぎあい ― ある統計学論争

 統計的推論の目標は何か?:強い推論と弱い推論

 フィッシャーを経由してネイマン-ピアソンへ

 ネイマン-ピアソンを超えて:証拠に基づくアブダクション

第5講 統計的思考に必要なリテラシー:文字・数字・図表

 統計学をめぐるある生物分類論争

 リテラシー,ニューメラシー,ヴィジュアル・リテラシー

 知識の体系化と情報の可視化

第6講 パラメトリック統計学:数理の世界

 統計理論の要塞を見上げる

 確率変数と確率分布:母集団のモデル化として

 標本に基づく母集団パラメーターの推定

 確率分布曼荼羅:確率分布の類縁関係を見わたす

第7講 実験計画法(1):完全無作為化法への道

 正規分布帝国:なぜ正規分布は最強なのか

 実験計画法の理念と射程

 実験区の配置と線形統計モデル

 偏差,平方和,平均平方,そしてF値

第8講 実験計画法(2):分散分析と多重比較

 統計的検定の枠組み:帰無仮説と対立仮説

 仮説検定と分散分析:要因の有意性を判定する

 多重比較の諸方法:水準間の有意差を判定する

第9講 実験計画法(3):乱塊法,要因実験,交互作用

 実験区をブロック化する

 要因実験:複数の実験要因の組合せと交互作用

 分割区法:乱塊法の応用として

第10講 線形統計モデルのさらなる拡張

 線形モデル:その仮定と問題点

 拡張(1):一般化線形モデル

 拡張(2):混合効果モデル

第11講 統計モデル選択論:統計学的アブダクションのために

 パラメーター推定問題とモデル選択問題

 データに対するモデルの当てはまり:尤度による評価

 よい統計モデルとは何か?:AICによるモデル選択

第12講 コンピューター統計学:データに自らを語らせる

 母集団からのサンプリング vs. データからのリサンプリング

 リサンプリング統計手法:ブーツストラップとジャックナイフ

 [1]ジャックナイフ法:重複を許さず無作為削除リサンプリングを反復する

 [2]ブーツストラップ法:重複を許して無作為同数リサンプリングを反復する

 データははたしてものを言うのか:理想と現実

第13講 ベイズの世界:論よりラン

 ベイズの定理:条件付き確率からの出発

 ベイズ的推論:事前から事後へ

 事後確率分布=尤度×事前確率分布

 [1]ベータ事前分布をもつ二項分布パラメーターの事後分布

 [2]正規事前分布をもつ正規分布の平均パラメーターの事後分布

 ベイジアンMCMC:福音か災厄か

第14講 多変量解析の細道をたどる

 変量間の共変動:その視覚化と定量化

 一変量から二変量へ,そして多変量へ

 高次元データの攻略に向けて

 [1]グラフ化による可視化:クラスター分析の例

 [2]次元削減による可視化:主成分分析の例

エピローグ 統計曼荼羅の下張り ― 過去の産物としての現在


附録:統計学へのお誘い本リスト

謝辞

文献リスト

索引

投稿したコメントは管理者が承認するまで公開されません。

スパム対策のためのダミーです。もし見えても何も入力しないでください
ゲスト


画像認証