多分、人に教えるのが苦手な人が書いた本。別の参考書やネットで行間を補完しながら読む必要があり、とてもストレスが溜まる。この本のガイドブックが必要。

統計検定準1級試験対応の公式テキスト。 出題範囲となっているさまざまな統計学及び機械学習のトピックについて、実践的な例題を解きながら学ぶことができる。 頻出項目に重点をおき、項目ごとに解説と例題を示した。 統計検定準1級で出題されるトピックは非常に広範にわたるため、さまざまな統計的手法の辞典としても役立つ。 【 目　次 】 1　事象と確率 2　確率分布と母関数 3　分布の特性値 4　変数変換 5　離散型分布 6　連続型分布と標本分布 7　極限定理，漸近理論 8　統計的推定の基礎 9　区間推定 10　検定の基礎と検定法の導出 11　正規分布に関する検定 12　一般の分布に関する検定法 13　ノンパラメトリック法 14　マルコフ連鎖 15　確率過程の基礎 16　重回帰分析 17　回帰診断法 18　質的回帰 19　回帰分析その他 20　分散分析と実験計画法 21　標本調査法 22　主成分分析 23　判別分析 24　クラスター分析 25　因子分析・グラフィカルモデル 26　その他の多変量解析手法 27　時系列解析 28　分割表 29　不完全データの統計処理 30　モデル選択 31　ベイズ法 32　シミュレーション 1　事象と確率 2　確率分布と母関数 3　分布の特性値 4　変数変換 5　離散型分布 6　連続型分布と標本分布 7　極限定理，漸近理論 8　統計的推定の基礎 9　区間推定 10　検定の基礎と検定法の導出 11　正規分布に関する検定 12　一般の分布に関する検定法 13　ノンパラメトリック法 14　マルコフ連鎖 15　確率過程の基礎 16　重回帰分析 17　回帰診断法 18　質的回帰 19　回帰分析その他 20　分散分析と実験計画法 21　標本調査法 22　主成分分析 23　判別分析 24　クラスター分析 25　因子分析・グラフィカルモデル 26　その他の多変量解析手法 27　時系列解析 28　分割表 29　不完全データの統計処理 30　モデル選択 31　ベイズ法 32　シミュレーション