第1章　実証研究の手順
　　1.1　実証研究の作業手順
　　1.2　因果関係の扱い
　　1.3　まとめとここから先
　　演習問題

第2章　クロスセクショナルなデータと記述統計
　　2.1　クロスセクショナルなデータ
　　2.2　記述統計とは
　　2.3　1つの数値項目に対する記述統計
　　2.4　2つの数値項目に対する記述統計
　　2.5　3つ以上の項目に対する記述統計
　　2.6　カテゴリカルな項目に対する記述統計
　　2.7　外れ値について
　　2.8　記述統計の限界と偶然の記述
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第3章　確率と確率変数
　　3.1　確率とは
　　3.2　公理論的確率論の構成要素
　　3.3　確率変数と分布関数
　　3.4　確率関数と確率密度関数
　　3.5　期待値
　　3.6　確率変数の変換と期待値
　　3.7　分散と標準偏差
　　3.8　チェビシェフの不等式
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第4章　多変数の確率変数
　　4.1　2変数の確率変数と同時分布関数
　　4.2　同時密度関数と周辺密度関数
　　4.3　確率変数の和の分布と期待値
　　4.4　和以外の分布と期待値
　　4.5　条件付確率と条件付期待値
　　4.6　互いに独立な事象と確率変数
　　4.7　共分散と相関係数
　　4.8　N変数の確率変数
　　4.9　大数の弱法則
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第5章　正規分布と関連するパラメトリックな分布
　　5.1　パラメトリックな分布
　　5.2　正規分布
　　5.3　2変数の正規分布
　　5.4　N変数の正規分布
　　5.5　x²分布
　　5.6　スチューデントのt分布
　　5.7　F分布
　　5.8　中心極限定理
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第6章　パラメータの推定
　　6.1　観測値と確率変数
　　6.2　分布に関する仮定
　　6.3　パラメータの推定
　　6.4　最小2乗法によるモデルの当てはめ
　　6.5　最尤法
　　6.6　推定値と推定量
　　6.7　推定量の評価基準
　　6.8　最尤推定量の性質
　　6.9　仮定の妥当性
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第7章　単回帰モデルと統計的仮説検定
　　7.1　単回帰モデル
　　7.2　最小2乗法によるパラメータの推定
　　7.3　説明変数と被説明変数
　　7.4　単回帰モデルと推定量
　　7.5　単回帰モデルを使った統計的仮説検定
　　7.6　仮定の妥当性と残差によるモデルの評価
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第8章　重回帰モデル
　　8.1　説明変数が2つの回帰モデルとその推定
　　8.2　説明変数がk個の場合
　　8.3　推定量と確率変数としての残差
　　8.4　統計的仮説検定
　　8.5　回帰モデルの応用
　　8.6　残差の分布
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第9章　分割表を使った統計的仮説検定
　　9.1　カテゴリカルなデータと分割表
　　9.2　偶然の表現
　　9.3　分割表を使った検定
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参考文献
索引