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【統計学はこんな場面で役に立つ】
経営戦略、顧客分析、マーケティングといったビジネス上の課題においては、たくさんの数値(データ)を扱う場面が必ず現れます。そんなときに必要となるのが「統計学」の知識です。
たとえば、過去のデータを根拠にして以下の問いに答えるには、どのような分析が有効でしょうか?
●広告費を増やすと、売上はどれだけ増えると期待できるか? 広告費を増やすのと営業部員を増やすのでは、どちらが効果的か?
●SNSによる情報発信の前後で売り上げは変化したか?
●工場の機械が不調をきたしているか?(製品のばらつきの範囲は誤差の範囲と言えるだろうか?)
本書では、こうしたトピックを例題として扱いながら、統計学の知識・手法を解説していきます。じつはむずかしい数式を覚えたりする必要はありません! 感覚的な理解を目指しながら、ていねいに説明しました。「数学は苦手で……」「自分、文系ですから」と、統計を避けがちな方にこそ読んでいただきたいです。
【学生にも社会人にも】
経営学や商学を専攻する大学生が「統計学」に入門するためテキストとして、また、社会人の独習書としてオススメです!
【本書の特徴】
数学的に厳密な理解を深めることよりも、手を動かすことを主眼においた内容です。まず簡単な例題を示し、その解説を掘り下げていくことで、確率・統計の知識や考え方を身につけられる構成となっています。理解の定着を図るため、例題を発展させた練習問題を多数用意し、解説・解答も掲載しました。また、手計算が難しい例題・練習問題については、表計算ソフト(エクセル)による解法を解説し、便利な関数を紹介しています。
【おもな内容】
第0章 はじめに
第I部 データの全体像をつかむ
第1章 データの可視化
第2章 度数分布表・ヒストグラム
第3章 代表値・分散
第4章 散布図・相関係数
第5章 単回帰分析
第6章 重回帰分析
第II部 観測されたデータの起こりやすさを測る
第7章 確率の定義と場合の数
第8章 事象の関係と確率の計算
第9章 条件付き確率とベイズの定理
第III部 観測されたデータの背景を知る
第10章 確率変数、確率分布、期待値
第11章 代表的な離散分布:二項分布
第12章 代表的な連続分布1:正規分布
第13章 代表的な連続分布2:カイ2乗分布とt分布
第IV部 データの背後にある確率分布を推測する
第14章 標本調査と標本からの推定
第15章 区間推定
第16章 仮説検定
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