1. データの集計

• 1-1. データをとってみよう
• 1-2. データからグラフを作ってみよう１
• 1-3. データからグラフを作ってみよう２

2. さまざまなグラフ

• 2-1. クロス集計表を作ってみよう
• 2-2. モザイク図を描いてみよう
• 2-3. 積み上げ棒グラフを読み取ってみよう

3. 時系列データ

• 3-1. 時系列データを見てみよう
• 3-2. 時系列データをグラフにしてみよう
• 3-3. 時系列データの変化を見てみよう

4. 代表値と箱ひげ図

• 4-1. 平均、中央値、最頻値を求めてみよう
• 4-2. 四分位数を見てみよう
• 4-3. 箱ひげ図を描いてみよう

5. データのばらつき

• 5-1. データのばらつきを計算してみよう
• 5-2. 分散と標準偏差の性質を詳しく見てみよう
• 5-3. 変動係数を求めてみよう

6. データの標準化

• 6-1. レーダーチャートを作ってみよう
• 6-2. データを標準化してみよう
• 6-3. 偏差値を求めてみよう

7. データの相関

• 7-1. バブルチャートを作ってみよう
• 7-2. データの相関を見てみよう
• 7-3. データの相関に注意しよう

8. 確率の計算

• 8-1. 確率を求めてみよう
• 8-2. いろいろな確率を求めよう
• 8-3. 条件付き確率を求めてみよう

9. 研究計画

• 9-1. 研究の流れを確認しよう
• 9-2. 研究計画を立ててみよう
• 9-3. 研究計画を仕上げよう

10. データの読み方

• 10-1. データを分析して結果をまとめよう1
• 10-2. データを分析して結果をまとめよう2
• 10-3. データを分析して結果をまとめよう3

1. 統計ことはじめ

• 1-1. ギリシャ文字の読み方
• 1-2. おすすめの書籍と電卓
• 1-3. 統計学に必要な数学
• 1-4. 変数の尺度
• 1-5. 説明変数と目的変数
• 1-6. 学習スケジュール

練習問題を解いてみよう

2. 度数分布とヒストグラム

• 2-1. 度数分布と累積度数分布
• 2-2. ヒストグラム
• 2-3. 階級幅の決め方
• 2-4. ローレンツ曲線
• 2-5. ジニ係数
• 2-6. ジニ係数の求め方

練習問題を解いてみよう

3. さまざまな代表値

• 3-1. 平均・中央値・モード
• 3-2. 平均・中央値・モードの関係
• 3-3. 平均・中央値・モードの使い方
• 3-4. いろいろな平均
• 3-5. 歪度と尖度

練習問題を解いてみよう

4. 箱ひげ図と幹葉表示

• 4-1. 箱ひげ図とは
• 4-2. 箱ひげ図の見方
• 4-3. 外れ値検出のある箱ひげ図
• 4-4. 箱ひげ図の書き方（データ数が奇数の場合）
• 4-5. 箱ひげ図の書き方（データ数が偶数の場合）
• 4-6. 幹葉表示

練習問題を解いてみよう

5. データの集計と表現

• 5-1. データの集計について
• 5-2. 棒グラフ・円グラフ・折れ線グラフ
• 5-3. クロス集計表1
• 5-4. クロス集計表2
• 5-5. 帯グラフ・モザイク図
• 5-6. 三角グラフ

練習問題を解いてみよう

6. 分散と標準偏差

• 6-1. 分散
• 6-2. 標準偏差
• 6-3. 標準偏差の使い方
• 6-4. 変動係数

練習問題を解いてみよう

7. 場合の数

• 7-1. ！の使い方
• 7-2. Pの使い方
• 7-3. Cの使い方

練習問題を解いてみよう

8. さまざまな事象

• 8-1. 事象とは
• 8-2. ベン図
• 8-3. 余事象・空事象・排反事象
• 8-4. 和事象
• 8-5. 積事象

練習問題を解いてみよう

9. 確率と期待値

• 9-1. 確率
• 9-2. 確率の計算（数え上げ）
• 9-3. 確率の計算（順列・組み合わせ）
• 9-4. 確率の計算（余事象）
• 9-5. 確率と独立
• 9-6. 加法定理
• 9-7. 期待値

練習問題を解いてみよう

10. 条件付き確率とベイズの定理

• 10-1. 条件付き確率とは
• 10-2. 条件付き確率と独立
• 10-3. 乗法定理
• 10-4. ベイズの定理
• 10-5. 事前確率と事後確率
• 10-6. ベイズの定理の使い方

練習問題を解いてみよう

11. 確率変数と確率分布

• 11-1. 確率変数と確率分布
• 11-2. 離散型確率分布と確率質量関数
• 11-3. 連続型確率分布
• 11-4. 確率密度と確率密度関数
• 11-5. 連続型確率分布と確率1
• 11-6. 連続型確率分布と確率2

練習問題を解いてみよう

12. 累積分布関数と確率変数の期待値・分散

• 12-1. 累積分布関数とは
• 12-2. 累積分布関数の性質
• 12-3. 確率変数の期待値
• 12-4. 期待値の性質
• 12-5. 確率変数の分散
• 12-6. 分散の性質

練習問題を解いてみよう

13. いろいろな確率分布1

• 13-1. 二項分布
• 13-2. 二項分布の期待値と分散
• 13-3. ポアソン分布
• 13-4. ポアソン分布の期待値と分散
• 13-5. 幾何分布
• 13-6. 幾何分布の期待値と分散
• 13-7. 超幾何分布
• 13-8. 負の二項分布

練習問題を解いてみよう

14. いろいろな確率分布2

• 14-1. 正規分布
• 14-2. 正規分布の再生性と標準正規分布
• 14-3. 標準化したデータの使い方
• 14-4. 標準正規分布表
• 14-5. 標準正規分布表の使い方1
• 14-6. 標準正規分布の使い方2

練習問題を解いてみよう

15. いろいろな確率分布3

• 15-1. 指数分布
• 15-2. 離散一様分布
• 15-3. 連続一様分布１
• 15-4. 連続一様分布2
• 15-5. 2変数の確率分布
• 15-6. 2変数の期待値と分散

練習問題を解いてみよう

16. 標本と抽出法

• 16-1. 母集団と標本
• 16-2. 全数調査と標本調査
• 16-3. 標本の抽出方法
• 16-4. 研究デザイン

練習問題を解いてみよう

17. 大数の法則と中心極限定理

• 17-1. 大数の法則1
• 17-2. 大数の法則2
• 17-3. 中心極限定理1
• 17-4. 中心極限定理2

練習問題を解いてみよう

18. 母平均の点推定

• 18-1. 点推定とは
• 18-2. 母平均の点推定と推定量・推定値
• 18-3. 推定量の性質
• 18-4. 標本分散と不偏分散
• 18-5. 標準偏差と標準誤差

練習問題を解いてみよう

19. 母平均の区間推定（母分散既知）

• 19-1. 区間推定とは
• 19-2. 母平均の信頼区間の求め方（母分散既知）
• 19-3. 95％信頼区間のもつ意味
• 19-4. さまざまな信頼区間（母分散既知）

練習問題を解いてみよう

20. 母平均の区間推定（母分散未知）

• 20-1. 標本とt分布
• 20-2. t分布表
• 20-3. 母平均の信頼区間の求め方（母分散未知）
• 20-4. 母平均の信頼区間の求め方（母分散未知）－エクセル統計
• 20-5. さまざまな信頼区間（母分散未知）
• 20-6. 母平均の差の信頼区間

練習問題を解いてみよう

21. 母比率の区間推定

• 21-1. 母比率の信頼区間の求め方1
• 21-2. 母比率の信頼区間の求め方2
• 21-3. 母比率の信頼区間の求め方－エクセル統計
• 21-4. 必要なサンプルサイズ1
• 21-5. 必要なサンプルサイズ2
• 21-6. 母比率の差の信頼区間

練習問題を解いてみよう

22. 母分散の区間推定

• 22-1. カイ二乗分布
• 22-2. カイ二乗分布表
• 22-3. 母分散の信頼区間の求め方1
• 22-4. 母分散の信頼区間の求め方2

練習問題を解いてみよう

23. 検定の前に

• 23-1. 検定とは
• 23-2. 検定で使う用語
• 23-3. 有意水準と検出力
• 23-4. 第1種の過誤と第2種の過誤
• 23-5. 検定統計量と棄却域・採択域
• 23-6. 両側検定と片側検定

練習問題を解いてみよう

24. 平均値の検定

• 24-1. 母平均の検定（両側t検定）
• 24-2. 母平均の検定（片側t検定）
• 24-3. 2標本t検定とは
• 24-4. 対応のない2標本t検定
• 24-5. 対応のある2標本t検定

練習問題を解いてみよう

25. さまざまな検定

• 25-1. 母比率の検定
• 25-2. 二項分布を用いた検定
• 25-3. ポアソン分布を用いた検定
• 25-4. 適合度の検定
• 25-5. 独立性の検定
• 25-6. 独立性の検定－エクセル統計
• 25-7. 母比率の差の検定

練習問題を解いてみよう

26. 相関分析

• 26-1. 散布図
• 26-2. 正の相関と負の相関
• 26-3. 相関係数
• 26-4. 偏相関係数
• 26-5. 層別解析

練習問題を解いてみよう

27. 回帰分析

• 27-1. 単回帰分析
• 27-2. 最小二乗法
• 27-3. 重回帰分析
• 27-4. 予測値と残差
• 27-5. 決定係数と重相関係数
• 27-6. 回帰の有意性の検定
• 27-7. 重回帰分析の実行ーエクセル統計
• 27-8. 重回帰分析の出力ーエクセル統計

練習問題を解いてみよう

28. 等分散性の検定とWelchのt検定

• 28-1. F分布
• 28-2. F分布表
• 28-3. 母分散の比の信頼区間の求め方
• 28-4. 等分散性の検定
• 28-5. Welchのt検定

練習問題を解いてみよう

29. 一元配置分散分析

• 29-1. 分散分析とは
• 29-2. 一元配置分散分析の流れ1
• 29-3. 一元配置分散分析の流れ2
• 29-4. 一元配置分散分析の流れ3
• 29-5. 一元配置分散分析－エクセル統計

練習問題を解いてみよう

30. 二元配置分散分析

• 30-1. 二元配置分散分析の分散分析表1
• 30-2. 二元配置分散分析の分散分析表2
• 30-3. 二元配置分散分析の分散分析表3
• 30-4. 二元配置分散分析の分散分析表4
• 30-5. 交互作用とは

練習問題を解いてみよう

31. 実験計画

• 31-1. フィッシャーの3原則
• 31-2. 効果量1
• 31-3. 効果量2
• 31-4. 検出力
• 31-5. 検出力の計算
• 31-6. サンプルサイズの設計と検出力分析

32. その他

• 32-1. 外れ値
• 32-2. 正規性の確認
• 32-3. 時系列データと移動平均
• 32-4. 時系列データにおける周期変動
• 32-5. 自己相関
• 32-6. さまざまな指数

1. 2×2のクロス集計表と様々な比率

• 1-1. 検査精度
• 1-2. 検査精度の信頼区間
• 1-3. オッズ比1
• 1-4. オッズ比2
• 1-5. マクネマー検定
• 1-6. コクラン=アーミテージ検定

2. 確率分布

• 2-1. さまざまな確率分布
• 2-2. モーメント
• 2-3. チェビシェフの不等式
• 2-4. 歪度と尖度

3. 離散型確率分布

• 3-1. 二項分布
• 3-2. ポアソン分布
• 3-3. 幾何分布
• 3-4. 多項分布

4. 連続型確率分布

• 4-1. 正規分布
• 4-2. ガンマ分布

5. 統計的検定

• 5-1. 適合度検定
• 5-2. フィッシャーの正確確率検定

6. ノンパラメトリック検定

• 6-1. ノンパラメトリック検定とは
• 6-2. ノンパラメトリック検定 – 順位相関係数
• 6-3. ノンパラメトリック検定 – 対応のない2標本の差の検定
• 6-4. ノンパラメトリック検定 – 対応のある2標本の差の検定
• 6-5. ノンパラメトリック検定 – 対応のない3群以上のデータの差の検定

7. 多変量解析

• 7-1. ロジスティック回帰分析1
• 7-2. ロジスティック回帰分析2
• 7-3. ロジスティック回帰分析3
• 7-4. 階層型クラスター分析1
• 7-5. 階層型クラスター分析2
• 7-6. 非階層型クラスター分析

1. データの整理と可視化

• 1-1. 箱ひげ図
• 1-2. 相関係数と散布図
• 1-3. 基本統計量とヒストグラム
• 1-4. 積み上げ棒グラフ
• 1-5. 折れ線グラフ
• 1-6. ベン図

2. 推定と検定

• 2-1. 対応のない2標本t検定
• 2-2. 独立性の検定
• 2-3. 回帰分析1
• 2-4. 回帰分析2
• 2-5. 一元配置分散分析
• 2-6. 二元配置分散分析

統計検定 データサイエンス基礎のためのExcelの使い方

• 1-1. Excelで基本統計量を計算しよう
• 1-2. Excelで統計解析をしてみよう
• 1-3. Excelで数値計算をしてみよう
• 1-4. Excelの様々な便利機能を試してみよう
• 1-5. Excel関数を使いこなしてみよう

統計検定 データサイエンス基礎のための分析ツールの使い方

• 2-1. 分析ツール　t検定・z検定
• 2-2. 分析ツール　基本統計・相関・ヒストグラム
• 2-3. 分析ツール　回帰分析
• 2-4. 分析ツール　分散分析：一元配置、二元配置
• 2-5. 分析ツール 乱数発生・順位と百分位数・サンプリング

統計学で使う数学

• シグマ（Σ）
• 微分とは
• 微分の計算
• 積分とは
• 積分の計算
• 積分の使用例
• 指数と累乗根
• 対数（log）

数学的補足

• 標本分散の一致性と不偏性
• 自由度