第Ｉ部　1次元データの分析

第１章　度数分布表とヒストグラム
　　1.1　全体を把握する方法の模索
　　1.2　度数分布表の作成
　　1.3　ヒストグラムの描き方
　　1.4　ヒストグラムの見方
　　1.5　階級の構成

第２章　累積度数分布と分位点
　　2.1　累積度数分布
　　2.2　分布関数の見方
　　2.3　分位点

第３章　代表値
　　3.1　なぜ代表値が大切か
　　3.2　最頻値
　　3.3　中央値
　　3.4　算術平均
　　3.5　分布の歪みの影響
　　3.6　どの代表値をもちいるべきか

第４章　バラツキの尺度
　　4.1　なぜバラツキが重要か
　　4.2　度数分布の幅を利用した尺度
　　4.3　算術平均から偏差を利用した尺度

第５章　不均等度の捉え方
　　5.1　量的な均等性
　　5.2　ローレンツ曲線
　　5.3　ジニ係数
　　5.4　適用例

第６章　度数分布表からの近似計算
　　6.1　データ：貴金属・宝石製品製造業の従業者数の度数分布表
　　6.2　ヒストグラムの作成
　　6.3　累積分布関数と分位点の近似計算
　　6.4　算術平均と分散，標準偏差の近似計算
　　6.5　度数分布表からのローレンツ曲線の作成とジニ係数の計算
　　6.6　データ：広告業における資本金の度数分布表
　　6.7　連続型変数の場合の累積分布関数・分位点の近似
　　6.8　算術平均と分散，標準偏差，ローレンツ曲線，ジニ係数の近似
　　6.9　累積相対度数の近似計算における変数の型の使い分け

第７章　分布のその他の表現方法
　　7.1　データ：男女別識字率
　　7.2　幹葉表示
　　7.3　箱ヒゲ図

第II部　2次元データの分析

第８章　相関
　　8.1　散布図
　　8.2　相関の概念
　　8.3　共分散
　　8.4　相関係数

第９章　回帰分析の基本
　　9.1　最小２乗法
　　9.2　回帰直線
　　9.3　当てはまり具合の確認：決定比
　　9.4　当てはまり具合の確認：残差プロット

第１０章　回帰分析の発展：対数変換
　　10.1　データ：都道府県別学習塾数と事業売上高
　　10.2　変数変換によるデータの直線化
　　10.3　対数変換
　　10.4　最小２乗法の適用
　　10.5　弾力性の見方
　　10.6　１次元データへの対数変換の適用

第１１章　回帰分析の発展：重回帰分析
　　11.1　データ：家賃と所得，人口密度
　　11.2　回帰直線の拡張
　　11.3　重回帰式における最小２乗法
　　11.4　重回帰式の当てはまり具合の確認
　　11.5　重回帰式の係数の推定値の符号

第１２章　分割表の分析
　　12.1　分割表の構成
　　12.2　同時分布，周辺分布，条件付き分布
　　12.3　２×２分割表
　　12.4　量的変数から作成した分割表

第III部　時系列データの分析

第１３章　時系列データの見方
　　13.1　データ：小学校在学者数と小学校数の時間的推移
　　13.2　長期的な水準
　　13.3　短期的な変化
　　13.4　データ：中学校在学者数と高等学校在学者数
　　13.5　時差相関係数

第１４章　時系列データの分解
　　14.1　データ：月別国際航空旅客数
　　14.2　時系列を構成する変動
　　14.3　変動の抽出
　　14.4　季節調整

参考文献

索引