【目次】「入門はじめての統計解析」をPythonで写経

書籍の著者　石村貞夫 先生

写経の種類
書籍の数式や図表 を Python で実装します。

書籍の紹介

このシリーズは書籍「入門はじめての統計解析」（東京図書、「テキスト」と呼びます）の Python 写経です。

テキストは、2006年11月に第１刷が発行され、統計解析の入門書のベストセラーです。

目次

序章 （書籍外の記事です）

📘序章「Python写経、はじめました」

１章 はじめての平均・分散・標準偏差

📗 Vol.1 ①度数分布表、ヒストグラム、平均、分散、標準偏差

📗 Vol.2 ②散布図、相関係数、順位相関係数、オッズ、オッズ比

２章 はじめての確率分布

📗 Vol.3 ①二項分布、超幾何分布、ポアソン分布

📗 Vol.4 ②正規分布、カイ二乗分布、ｔ分布、Ｆ分布

３章 はじめての統計的推定

📗 Vol.5 ①点推定、不偏推定量、母平均の区間推定

📗 Vol.6 ②母分散の区間推定、母比率の区間推定

📗 Vol.7 ③サンプルサイズ、最尤法

４章 はじめての統計的検定

📗 Vol.8 ①母平均の検定、母分散の検定、母比率の検定

📗 Vol.9 ②２つの母平均の差の検定

📗 Vol.10 ③２つの母分散の差の検定、２つの母比率の差の検定

📗 Vol.11 ④相関係数の検定：無相関の検定、母相関係数の検定、２つの母相関係数の差の検定

📗 Vol.12 ⑤カイ二乗検定：適合度検定、独立性の検定

📗 Vol.13 ⑥外れ値の検定、正規性の検定、歪度と尖度の検定

５章 はじめてのノンパラメトリック検定

📗 Vol.14 ①ウィルコクソンの順位和検定

📗 Vol.15 ②マン・ホイットニーの検定、符号検定

📗 Vol.16 ③スピアマン・ケンドールの順位相関係数による検定

📗 Vol.17 ④アンサリー・ブラッドレイ検定、２×２クロス集計表、コーエンのκ統計量

６章 はじめての回帰分析

📗 Vol.18 ①回帰直線の求め方

📗 Vol.19 ②決定係数、回帰の分散分析表

７章 はじめての時系列分析

📗 Vol.20 ①トレンド、周期変動、不規則変動

📗 Vol.21 ②３項移動平均、指数平滑化、自己回帰モデル

楽しい写経シリーズの目次

ブログの紹介

note で８つのシリーズ記事を書いています。
ぜひ覗いていってくださいね！

１．のんびり統計

統計検定２級の問題集を手がかりにして、確率・統計をざっくり掘り下げるブログです。
雑談感覚で大丈夫です。ぜひ覗いていってくださいね。
統計検定２級公式問題集CBT対応版に対応しています。
Python、EXCELのサンプルコードの配布もあります。

２．統計・データ分析とつながる

シリーズ「統計・データ分析とつながる」は、統計・データ分析との「つながり」を発掘して、コラム風に仕立てたブログシリーズです。
生成 AI の力を借りながら、統計・データ分析の入り口をイメージして、自由気ままに書きました。
たとえば…
・日常生活と統計のつながり
・統計検定２級からその先へのつながり
気楽にお読みいただけたら嬉しいです🍀

３．実験！たのしいベイズモデリング１＆２をPyMC Ver.5で

書籍「たのしいベイズモデリング」・「たのしいベイズモデリング２」の心理学研究に用いられたベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍をはじめ、多くのベイズモデルは Ｒ言語＋Stanで書かれています。
PyMCの可能性を探り出し、手軽にベイズモデリングを実践できるように努めます。
身近なテーマ、イメージしやすいテーマですので、ぜひぜひPyMCで動かして、一緒に楽しみましょう！

４．実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で

書籍「実験！岩波データサイエンスvol.1」の４人のベイジアンによるベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍はベイズプログラミングのイロハをざっくりと学ぶことができる良書です。
楽しくPyMCモデルを動かして、ベイズと仲良しになれた気がします。
みなさんもぜひぜひPyMCで動かして、一緒に遊んで学びましょう！

５．楽しい写経 ベイズ・Python等

ベイズ、Python、その他の「書籍の写経活動」の成果をブログにします。
主にPythonへの翻訳に取り組んでいます。
写経に取り組むお仲間さんのサンプルコードになれば幸いです🍀

６．RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門 を PythonとPyMC Ver.5 で

書籍「RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門」の時系列分析をPythonとPyMC Ver.5 で実践します。
この書籍には時系列分析のテーマが盛りだくさん！
時系列分析の懐の深さを実感いたしました。
大好きなPythonで楽しく時系列分析を学びます。

７．データサイエンスっぽいことを綴る

統計、データ分析、AI、機械学習、Pythonのコラムを不定期に綴っています。
統計・データサイエンス書籍にまつわる記事が多いです。
「統計」「Python」「数学とPython」「R」のシリーズが生まれています。

８．Python機械学習プログラミング実践記

書籍「Python機械学習プログラミング PyTorch & scikit-learn編」を学んだときのさまざまな思いを記事にしました。
この書籍は、scikit-learnとPyTorchの教科書です。
よかったらぜひ、お試しくださいませ。

最後までお読みいただきまして、ありがとうございました。