Contents:

• 1. 序論
  • 1.1 講義の背景
  • 1.2 講義の目的
  • 1.3 リソース
• 2. 確率空間と分布・期待値・母平均・母分散
  • 2.1 標本空間（sample space）
  • 2.2 確率変数（random variables）
  • 2.3 確率分布関数（probability distribution）
  • 2.4 母平均と母分散
  • 2.5 連続分布と確率
  • 演習問題
• 3. 標本平均・標本分散・大数の法則・中心極限定理
  • 3.1 統計量（statistic）とは
  • 3.2 中心傾向
  • 3.3 ばらつき（Variability）
  • 3.4 大数の法則
  • 3.5 中心極限定理（Central Limit Theorem）
  • 3.6 標本分散はなぜ \(n-1\) で割るのか
  • 演習問題
• 4. 実験データの解析・標準誤差・信頼区間
  • 4.1 繰り返し測定
  • 4.2 測定データの標本平均, 標本分散（標準偏差）
  • 4.3 信頼区間
  • 4.4 標準誤差
  • 演習問題
• 5. データに有意差があるとはどういうことか 1 (\(t\)-検定)
  • 5.1 実験結果の有意差
  • 5.2 仮説検定・第 1 種過誤・第 2 種過誤
  • 5.3 Student の \(t\)-検定
  • 5.3 Welch の \(t\)-検定（Welch’s \(t\)-test）
  • 5.4 Student vs Welch
  • 演習問題
• 6. データに有意差があるとはどういうことか 2 (ノンパラメトリック手法)
  • 6.1 正規性・等分散性の仮定がなりたたない場合にどうするか
  • 6.2 順位和
  • 6.3 Relative Effect (相対効果)
  • 6.4 Brunner-Munzel test
• 7. Bootstrap
  • 7.1 標準誤差
  • 7.2 Bootstrap