第1章　Python入門
　1.1　Python
　1.2　Google　colabを使う
　1.3　文字列，リストとタプル
　1.4　繰り返し文と条件制御
　1.5　1から10までの和の計算
　1.6　データの平均と分散の計算
　1.7　numpyを使う


第2章　Pythonによる記述統計の基礎
　2.1　記述統計と推測統計
　2.2　データ分析ライブラリ：pandas
　2.3　基本統計量の計算
　2.4　ヒストグラムの作成
　2.5　箱ひげ図の作成
　2.6　2グループ間の比較
　2.7　2015年出生数のデータ解析


第3章　Pythonと様々な分布の計算
　3.1　確率変数と確率
　3.2　期待値と分散，モーメント
　3.3　ベルヌーイ分布と二項分布
　3.4　正規分布
　3.5　一様分布と一様乱数
　3.6　確率変数の和の分布と中心極限定理
　3.7　その他の離散分布
　3.8　正規分布に関連した連続分布
　3.9　その他の連続分布


第4章　Pythonによる推測統計の基礎
　4.1　母集団からの標本抽出と統計量
　4.2　点推定と区間推定
　4.3　母比率の区間推定
　4.4　正規母集団下での母平均μの信頼区間の構成
　4.5　信頼区間を構成するシミュレーションプログラム
　4.6　仮説検定
　4.7　母比率の検定
　4.8　母平均の検定：1標本問題
　4.9　母平均の検定：2標本問題
　4.10　第1種の過誤と第2種の過誤
　4.11　その他の検定


第5章　回帰分析
　5.1　単回帰分析
　5.2　回帰係数の統計的推測
　5.3　重回帰分析
　5.4　重回帰分析とモデル選択


第6章　多次元データの解析
　6.1　sklearnの手書き数字
　6.2　主成分分析
　6.3　多次元尺度構成法
　6.4　階層的クラスタリング


付録A　各章の補足
　A.1　3章に関する補足
　A.2　4章に関する補足
　A.3　5章に関する補足