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■著者紹介:
小島正樹 (こじままさき)

東京薬科大学生命科学部教授(生物情報科学研究室)
1990年 東京大学理学部生物化学科卒
1995年 同大学院理学系研究科博士課程修了(理学博士)
東京薬科大学生命科学部助手、講師、助教授、
岩手医科大学薬学部准教授を経て現職。
専門は生物物理学、生命情報科学。

著書  『化学・生命科学のための線形代数』(東京化学同人、2012)
     『未来の治療に向かって―生命医科学の挑戦』
     (分担執筆、東京化学同人、2010)
     『生物物理学ハンドブック』(分担執筆、朝倉書店、2007)
     『ライフサイエンス基礎実験』(分担執筆、丸善、1996)
訳書  『ドラッグデザイン―構造とリガンドに基づくアプローチ』
     (監訳、Merz他編、東京化学同人、2014)
     『理系研究者のためのアカデミックライティング
     (共訳、Hilary Glasman-Deal著、東京図書、2011)
     『物理生化学』(共訳、van Holde他著、医学出版、2002)

■内容紹介



■目次

まえがき
1章 統計データに慣れよう(記述統計)
	1.1 データの整理
		例題1.1 度数分布とヒストグラム
	1.2 データの特性の記述
		例題1.2 平均と標準偏差
		例題1.3 メジアンとモード
	1.3 統計と分布
		例題1.4 平均・標準偏差と分布の関係
		解説 チェビシェフの不等式
	1章をさらに理解するために
		参考 公式のまとめ
		参考 相対度数と確率
		参考 離散分布と連続分布

2章 錠剤に含まれる薬物量を推定しよう(標本・推定)
	2.1 標本と母分散
		例題2.1 標本の抽出と標本データ
		例題2.2 標本データの平均と分散
		解説 式@の導出
		解説 式Aの導出
	2.2 母平均の推定
		例題2.3 標本平均の分布
		解説 正規分布
		解説 標準正規分布
		例題2.4 区間推定
	2.3 正規分布に強くなる
		例題2.5 正規分布
		例題2.6 調査・実験のデザイン
	2.4 t分布による母平均の推定
		例題2.7 母分散が不明な場合の区間推定
		解説 t分布
	2.5 母比率の推定
		例題2.8 二項分布
		解説 二項分布
		解説 統計データと確率分布
	2章をさらに理解するために
		参考 平均と分散の基本性質
		参考 薬学・生物学と統計データ

3章 薬剤の有無を検証しよう(検定の基本)
	3.1 高校数学を思い出そう
		例題3.1 条件付き確率
		例題3.2 背理法と帰無仮説
	3.2 検定の考え方
		例題3.3 両側検定と片側検定
	3.3 母平均の検定
		例題3.4 母分散が既知の場合
		解説 有意水準と検定統計量
		解説 棄却域
		例題3.5 母分散が未知の場合
	3.4 母平均の差の検定
		例題3.6 母分散が既知の場合
		例題3.7 母分散が未知の場合
		例題3.8 対応のある2標本の比較
	3.5 母比率の検定
		例題3.9 母比率の検定
		例題3.10 母比率の差の検定
	3章をさらに理解するために
		参考 第2種の過誤β

4章 投与法の違いと効果との関係を調べよう(カイ2乗検定)
	4.1 母分散の推定と検定
		例題4.1 母分散の推定
		解説 χ2分布
	4.2 適合度の検定
		例題4.2 理論モデルの検証
		例題4.3 正規分布かどうかの検証
	4.3 独立性の検定
		例題4.4 2×2分割表による検定
		解説 イェーツの補正
		例題4.5 フィッシャーの直接確率法

5章 実験結果の影響について考えよう(F検定と分散分析)
	5.1 母分散の差の検定
		例題5.1 母分散の比較
		解説 F分布
	5.2 測定誤差について考えよう
		例題5.2 誤差とその分類	
	5.3 分散分析(1因子の場合)
		例題5.3 1因子分散分析
	5.4 多重比較
		例題5.4 多重性について
		例題5.5 テューキーの方法
		例題5.6 ダネットの方法
	5章をさらに理解するために
		参考 F分布とχ2分布
		参考 F分布とt分布
		参考 分散分析(2因子の場合)
		参考 ステューデント化された範囲分布

6章 データの相互関係を分析しよう(回帰直線と相関分析)
	6.1 相関分析
		例題6.1 散布図と相関係数
	6.2 母集団の相関係数の検定
		例題6.2 抽出された標本と母集団の相関
		解説 フィッシャーのz変換
	6.3 回帰分析
		例題6.3 回帰直線の方程式
	6.4 母集団の回帰係数の推定と検定
		例題6.4 母集団の回帰係数の推定
	6章をさらに理解するために
		参考 最小2乗法
		参考 定量的構造活性相関

7章 データのばらつきについて考えよう(誤差論)
	7.1 偶然誤差の性質を理解しよう
		例題7.1 偶然誤差
		解説 最尤推定法
		解説 誤差論と統計学
	7.2 誤差の伝播
		例題7.2 間接測定値の誤差
	7.3 最小2乗法による間接測定
		例題7.3 理論式へのあてはめ
		解説 最小2乗法による回帰分析
	7章をさらに理解するために
		参考 有効数字の計算
		参考 偶然誤差の分布

8章 定量的でないデータを分析しよう(ノンパラメトリック検定)
	8.1 統計データの尺度
		例題8.1 データと尺度
	8.2 母集団のメジアンの検定
		例題8.2 間隔尺度の比較
		解説 ノンパラメトリック検定
	8.3 順位和による検定
		例題8.3 標本間の対応なし
		例題8.4 標本間の対応あり
	8.4 順位の相関
		例題8.5 順序尺度の相関
	8章をさらに理解するために
		参考 マン─ホイットニーのU検定
		参考 符号検定

9章 バイオインフォマティクス・医療薬学への応用(他分野への応用)
	9.1 ゲノム情報を活用しよう
		例題9.1 配列アラインメントの有意性
	9.2 生存時間を解説しよう
		例題9.2 生存率曲線
	9章をさらに理解するために
		参考 ポアソン分布

付録 統計分析にコンピュータを活用しよう(Excelによる統計分析)
	付.1 セルの操作に慣れよう
		◆セルとその指定
		◆セルへの入力と複写
		◆相対参照と絶対参照
		◆セルの書式と計算精度
	付.2 Excel関数を利用しよう
		◆SUM関数とセルの並べ替え
		◆代表値と標準偏差
		◆度数分布表
		◆相関係数と回帰係数
		◆信頼区間と棄却域
	付.3 Excelでグラフを作成しよう
		◆ヒストグラム
		◆散布図
		◆確率密度関数
	付.4 VBAを活用しよう
		◆マクロの作成
		◆コードの説明

問題解答
数学基本公式
数表
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