第９章　分散分析
　9-1　はじめに
　9-2　分散分析の仮説検定
　9-3　分散分析の理論と計算
　9-4　分散分析表と事例
　9-5　さらなる分析
　9-6　モデル、因子、実験計画
　9-7　２元配置分散分析
　9-8　ブロック計画
　9-9　まとめ
　9-10　ケース12：均一の制服
　9-11　ケース13：レジのチェック
　章末付録　エクセルを用いた分散分析

第10章　単回帰分析と相関
　10-1　はじめに
　10-2　単回帰（単純線形回帰）モデル
　10-3　推定：最小二乗法
　10-4　回帰推定量の誤差分散と標準誤差
　10-5　相関
　10-6　回帰関係の仮説検定
　10-7　回帰の当てはまりのよさ
　10-8　回帰モデルの分散分析表と F 検定
　10-9　残差分析によるモデルの妥当性の検証
　10-10　回帰モデルを用いた予測
　10-11　ソルバー機能を用いた回帰
　10-12　独立ではない確率変数の線形結合
　10-13　まとめ
　10-14　ケース14：医療関連分野における資本収益率
　10-15　ケース15：リスクとリターン
　章末付録　LINEST関数

第11章　重回帰分析
　11-1　はじめに
　11-2　k 個の変数を使う重回帰モデル
　11-3　重回帰モデルの F 検定
　11-4　回帰の当てはまりのよさ
　11-5　回帰母数の有意性の検定
　11-6　回帰モデルの妥当性の検証
　11-7　重回帰モデルによる予測
　11-8　定性的な独立変数
　11-9　多項式回帰
　11-10　非線形モデルと変換
　11-11　多重共線性
　11-12　残差の自己相関とダービン・ワトソン検定
　11-13　偏 F 検定と変数の選択方法
　11-14　ソルバー機能を用いた重回帰
　11-15　まとめ
　11-16　ケース16：４つの産業分野における資本収益率
　章末付録　重回帰のためのLINEST関数

第12章　時系列、予測と指数
　12-1　はじめに
　12-2　トレンド分析
　12-3　季節性と循環性
　12-4　対移動平均比率法
　12-5　指数平滑法
　12-6　指数
　12-7　まとめ
　12-8　ケース17：自動車部品の販売予測

第13章　ノンパラメトリック検定とカイ二乗検定
　13-1　はじめに
　13-2　符号検定
　13-3　連検定──ランダム性の検定
　13-4　マン･ホイットニーの U 検定
　13-5　ウィルコクソンの符号順位検定
　13-6　クラスカル・ウォリス検定──１元配置分散分析の代替手法としてのノンパラメトリック検定
　13-7　フリードマン検定による無作為化ブロック計画の検定
　13-8　スピアマンの順位相関係数
　13-9　カイ二乗検定による適合度検定
　13-10　分割表分析──カイ二乗検定による独立性の検定
　13-11　カイ二乗検定による比率の同一性の検定
　13-12　まとめ
　13-13　ケース18：北米の９つの国家

【巻末付録】統計表
　表1　累積二項分布
　表2　標準正規分布の面積
　表3　t 分布の臨界値
　表4　カイ二乗分布の臨界値
　表5　F 分布の臨界値
　表5A　α＝0.05とα＝0.01におけるさまざまな自由度の F 分布の臨界値
　表6　スチューデント化された範囲の分布の臨界値
　表7　ダービン・ワトソン検定統計量の臨界値
　表8　連の合計数Rについての累積分布関数：F（r）
　表9　マン・ホイットニーの U 統計量の累積分布関数：F（u）
　表10　ウィルコクソンの T 統計量の臨界値
　表11　スピアマンの順位相関係数の臨界値
　表12　ポアソン確率分布
　表13　乱数

参考文献

索引