統計的仮説検定の方法論

【内容紹介】 統計的仮説検定に焦点を当て、その基礎から最新のトピックまで、手法の発展の歴史や背景を確認しつつ、統一的な視点から解説。 【目次】 第１章　統計的仮説検定の考え方 　1.1　帰無仮説の世界の異常を見つける 　1.2　フィッシャーの有意性検定 　1.3　ネイマン・ピアソンの仮説検定 　1.4　代表的な検定統計量 　1.5　信頼区間・信頼集合 　補論 　　1.A　ｐ値の確率分布 　　1.B　ネイマン・ピアソンの補題 第２章　フィッシャーのランダム化検定 　2.1　ミルクが先か，紅茶が先か 　2.2　フィッシャーのランダム化検定 　2.3　発展１：回帰不連続デザイン 　2.4　発展２：社会ネットワーク分析 　補論 　　2.A　p^FRT_Sの収束レート 　　2.B　数値シミュレーション：ランダム化検定における検定統計量の比較 第３章　パラメトリック検定 　3.1　スチューデントのｔ検定 　3.2　線形回帰係数の検定 　3.3　発展：誤差項の正規性の検定――モンテカルロ検定 　補論 　　3.A　２標本データの不偏分散推定量 　　3.B　分散推定量(3.3)の不偏性 　　3.C　数値