Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書

第1部 統計学の基本
第1章 統計学
第2章 標本が得られるプロセス
第3章 標本が得られるプロセスの抽象化
第4章 記述統計の基礎
第5章 母集団分布の推定
第6章 確率質量関数と確率密度関数
第7章 統計量の計算
第8章 確率論の基本
第9章 確率変数と確率分布

第2部 PythonとJupyter Notebookの基本
第1章 環境構築
第2章 Jupyter Notebookの基本
第3章 Pythonによるプログラミングの基本
第4章 numpy・pandasの基本

第3部 Pythonによるデータ分析
第1章 Pythonによる記述統計：1変量データ編
第2章 Pythonによる記述統計：多変量データ編
第3章 matplotlib・seabornによるデータの可視化
第4章 母集団からの標本抽出シミュレーション
第5章 標本の統計量の性質
第6章 正規分布とその応用
第7章 推定
第8章 統計的仮説検定
第9章 平均値の差の検定
第10章 分割表の検定
第11章 検定の結果の解釈

第4部 統計モデルの基本
第1章 統計モデル
第2章 統計モデルの作り方
第3章 データの表現とモデルの名称
第4章 パラメタ推定：尤度の最大化
第5章 パラメタ推定：損失の最小化
第6章 予測精度の評価と変数選択

第5部 正規線形モデル
第1章 連続型の説明変数を1つ持つモデル（単回帰）
第2章 分散分析
第3章 複数の説明変数を持つモデル

第6部 一般化線形モデル
第1章 さまざまな確率分布
第2章 一般化線形モデルの基本
第3章 ロジスティック回帰
第4章 一般化線形モデルの評価
第5章 ポアソン回帰

第7部 統計学と機械学習
第1章 機械学習の基本
第3章 PythonによるRidge回帰・Lasso回帰
第4章 線形モデルとニューラルネットワーク
第5章 この本の次に学ぶこと

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• 106ページ「%precision 3」の実行について

  numpyのバージョンが上がったことにより、表示設定が変更されました。
  「%precision 3」としたとき、出力がスカラー(単一の数値)ではない場合、表示される桁数が3桁になります。
  出力がスカラーのときは、3桁になりません。
  新しいバージョンのライブラリを使う際は注意してください。
  なお、表示桁数が変わるだけで、計算の結果には影響ありません。
  
  ※上記結果は、numpyのバージョン1.16.4で確認しました。
  
  

• 107ページ「sp.sum(fish_data)」の実行について

  ライブラリのバージョンが上がったことにより、scipyの一部関数の使用が非推奨(今後は使用不可となる可能性が高い)となりました。
  そのため、例えば「sp.sum(fish_data)」と実行すると
  「DeprecationWarning: scipy.sum is deprecated and will be removed in SciPy 2.0.0, use numpy.sum instead sp.sum(fish_data)」
  などとワーニングが出力されることがあります。
  ワーニングが出た場合は「sp.○○」とあるコードを「np.○○」に書き換えて実行してください。
  108ページ以降も同様となります。新しいバージョンのライブラリを使う際は注意してください。
  
  ※上記結果は、numpyのバージョン1.16.4、scipyのバージョン1.4.1で確認しました。