現代数理統計学の基礎 2025年度カレンダ

写真のような書き込みが少しあります。9割は綺麗な美品です。「現代数理統計学の基礎」新井 仁之 / 小林 俊行 / 久保川 達也#新井仁之 #新井_仁之 #小林俊行 #小林_俊行 #久保川達也 #久保川_達也 #本 #自然／数学目次第1章　確率1.1　事象と確率1.2　条件付き確率と事象の独立性1.3　発展的事項第2章　確率分布と期待値2.1　確率変数2.2　確率関数と確率密度関数2.3　期待値2.4　確率母関数，積率母関数，特性関数2.5　変数変換第3章　代表的な確率分布3.1　離散確率分布3.2　連続分布3.3　発展的事項第4章　多次元確率変数の分布4.1　同時確率分布と周辺分布4.2　条件付き確率分布と独立性4.3　変数変換4.4　多次元確率分布第5章　標本分布とその近似5.1　統計量と標本分布5.2　正規母集団からの代表的な標本分布5.3　確率変数と確率分布の収束5.4　順序統計量5.5　発展的事項第6章　統計的推定6.1　統計的推測6.2　点推定量の導出方法6.3　推定量の評価6.4　発展的事項第7章　統計的仮説検定7.1　仮説検定の考え方7.2　正規母集団に関する検定7.3　検定統計量の導出方法7.4　適合度検定7.5　検定方式の評価第8章　統計的区間推定8.1　信頼区間の考え方8.2　信頼区間の構成方法8.3　発展的事項第9章　線形回帰モデル9.1　単回帰モデル9.2　重回帰モデル9.3　変数選択の規準9.4　ロジスティック回帰モデルと一般化線形モデル9.5　分散分析と変量効果モデル第10章　リスク最適性の理論10.1　リスク最適性の枠組み10.2　最良不偏推定10.3　最良共変（不変）推定10.4　ベイズ推定10.5　ミニマックス性と許容性の理論第11章　計算統計学の方法11.1　マルコフ連鎖モンテカルロ法11.2　ブートストラップ11.3　最尤推定値の計算法第12章　発展的トピック：確率過程12.1　ベルヌーイ過程とポアソン過程12.2　ランダム・ウォーク12.3　マルチンゲール12.4　ブラウン運動12.5　マルコフ連鎖付録A.1　微積分と行列演算A.2　主な確率分布と特性値

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