内容紹介：工学系学生のためのスタンダード！　確率論と統計学を１５章にまとめ、推定・検定、回帰分析、相関分析、モンテカルロ法、実験計画法など幅広いトピックを網羅した。豊富な例題・演習問題で、しっかり学べるテキスト。◆おもな目次◆第１章　確率の基本概念１．１　事象と確率１．２　ベイズの定理第２章　確率変数とその性質２．１　確率変数とその分布２．２　期待値と分散２．３　情報量とエントロピー第３章　代表的な確率分布３．１　離散型確率分布３．２　連続型確率分布第４章　多変量確率変数４．１　同時分布と周辺分布４．２　条件付き分布と独立性４．３　線形結合の期待値と分散４．４　多変量正規分布第５章　確率変数の合成５．１　最大値および最小値の分布５．２　和や積の分布５．３　関数変換の分布５．４　多変数関数変換の分布第６章　積率母関数と中心極限定理６．１　積率６．２　積率母関数６．３　分布の再生性６．４　大数の法則と中心極限定理第７章　デルタ法と誤差伝搬７．１　期待値と分散の近似値７．２　漸近的性質７．３　多変量への拡張７．４　誤差の伝搬第８章　サンプルと統計量８．１　母集団とサンプル８．２　χ２分布・ｔ分布・Ｆ分布８．３　統計量第９章　統計的推測９．１　仮説検定９．２　推定第１０章　母平均や母分散に関する検定と推定１０．１　母平均の検定と推定（母分散が既知のとき）１０．２　母平均の検定と推定（母分散が未知のとき）１０．３　母分散の検定と推定第１１章　２つの母集団の比較に関する検定と推定１１．１　母分散の比の検定と推定１１．２　母平均の差の検定と推定第１２章　計数値データによる検定と推定１２．１　二項分布の正規近似１２．２　母比率の検定と推定１２．３　必要なサンプル数１２．４　２つの母比率の違いの検定第１３章　相関分析と回帰分析１３．１　２変量間の関係１３．２　相関分析１３．３　単回帰分析第１４章　モンテカルロ法１４．１　乱数の発生１４．２　数値積分１４．３　シミュレーション第１５章　実験計画法へのつながり１５．１　要因効果と誤差１５．２　フィッシャーの３原則１５．３　一元配置法１５．４　二元配置法１５．５　実験計画法の種類
わかる！解ける！そして、使える！例題と演習を豊富に盛り込んだ全１５章構成で、確率・統計の考え方と実践力がスムーズに身につく。仮説検定、回帰分析、モンテカルロ法、実験計画法まで網羅した、これからの学習に最適の一冊。
もくじ情報：第１章　確率の基本概念；第２章　確率変数とその性質；第３章　代表的な確率分布；第４章　多変量確率変数；第５章　確率変数の合成；第６章　積率母関数と中心極限定理；第７章　デルタ法と誤差伝搬；第８章　サンプルと統計量；第９章　統計的推測；第１０章　母平均や母分散に関する検定と推定；第１１章　２つの母集団の比較に関する検定と推定；第１２章　計数値データによる検定と推定；第１３章　相関分析と回帰分析；第１４章　モンテカルロ法；第１５章　実験計画法へのつながり；付録Ａ　確率分布の関係；付録Ｂ　分布における確率の求め方

森田　浩(モリタ　ヒロシ)
１９８３年大阪大学工学部応用物理学科卒業。１９８８年大阪大学大学院工学研究科応用物理学専攻博士後期課程単位取得退学。博士（工学）（京都大学）。大阪府立大学、大阪市立大学、神戸大学を経て、大阪大学大学院情報科学研究科教授。専門は、オペレーションズ・リサーチ、システム最適化（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）