内容紹介
Rを使ってノンパラメトリック(non-parametric) 検定を学ぶ!
ノンパラメトリック(non-parametric) 検定はどのような母集団分布からのデータであっても適用可能なため、異常値が含まれているような場合でも正しい検定を与えることができる、頑健(robust)な検定とも言えます。
本書は、ノンパラメトリック検定に特化したもので、例題形式でRを使って問題を解きながら解説していきます。また正確確率検定、データ数の決め方について解説しています。
このような方におすすめ
・正規分布が見極められないデータを扱う人(正規分布でも正規分布でなくても使える手法)
・ダイレクトマーケティングなどのアンケート調査分析が必要な人
・Rユーザーでデータ解析の手法の選び方がよくわからない人
目次
主要目次
第1章 仮説検定の概要
第2章 ノンパラメトリック検定の概要
第3章 二項検定
第4章 適合度検定
第5章 独立サンプルの比較
第6章 対応サンプルの比較
第7章 関係性の検定
付 録
1 ブートストラップ法
2 サンプルサイズの決定
索引
付録4 ノンパラメトリック法とブートストラップ法