はじめに

第 0 講 「統計学」を効率よく、1ステップずつ理解するために--本書のスタンス

第1部 速習! 標準偏差から検定・区間推定まで
第 1 講 度数分布表とヒストグラムで、データの特徴を浮き彫りにする
第 2 講 平均値とはやじろべえの支点である--平均値の役割と捉え方
第 3 講 データの散らばり具合を見積もる統計量--分散と標準偏差
第 4 講 そのデータは「月並み」か「特殊」か? 標準偏差(S.D.)で評価する
第 5 講 標準偏差(S.D.)は、株のリスクの指標(ボラティリティ)として活用できる
第 6 講 標準偏差(S.D.)でハイリスク・ハイリターン(シャープレシオ)も理解できる
第 7 講 身長、コイン投げなど最もよく見られる分布、正規分布
第 8 講 統計的推定の出発点、正規分布を使って「予言」する
第 9 講 1つのデータから母集団を推理する--仮説検定の考え方
第 10 講 温度測定などの例で、95パーセント当たる信頼区間を探し出す--区間推定

第2部 観測データから背後に広がる巨大な世界を推測する
第 11 講 「部分」によって「全体」を推論する--母集団と統計的推定
第 12 講 母集団のデータの散らばり具合を表す統計量--母分散と母標準偏差
第 13 講 複数データの平均値は、1個のデータより母平均に近くなる--標本平均の考え方第 14 講 観測データが増えるほど、予言区間は狭くなる--正規母集団の便利グッズ、標第 15 講 母分散のわかっている正規母集団の母平均は?--標本平均を使った母平均の区間第 16 講 カイ二乗分布の登場--標本分散の求め方とカイ二乗分布
第 17 講 母分散をカイ二乗分布で推定する--いよいよ正規母集団の母分散を推定
第 18 講 標本平均はカイ二乗分布する--標本分散と比例する統計量Wの作り方
第 19 講 母分散は、母平均を知らなくても推定できる--母平均が未知の正規母集団を区第 20 講 いよいよt分布の登場--母平均以外は「現実に観測された標本」で計算できる統第 21 講 t分布による区間推定--正規母集団で母分散がわからないときの母平均の推定

おわりに

文献案内
本書のあとで読むと良い統計学の教科書
金融と統計学を絡めて勉強したい人が読むと良い本
数理統計学をきちんと勉強したい人が読むと良い本
マンガで勉強したい人が読むと良い本

練習問題解答

索引