1. 有用確率分布 作成中
2. 『統計学入門』を読む 作成中
3. 『自然科学の統計学』を読む 作成中
4. 『人文・社会科学の統計学』を読む 作成予定
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| 型 | 分布名 | 統計学入門 | 入門確率過程 | 自然科学の統計学 |
| 離散 | 二項分布 | |||
| 離散 | 超幾何分布 | |||
| 離散 | ポアソン分布 | |||
| 離散 | 幾何分布 | |||
| 離散 | 負の二項分布 | |||
| 離散 | さいころ2個の和 | |||
| 連続 | 指数分布 | |||
| 連続 | ガンマ分布 | |||
| 連続 | 正規分布 | |||
| 連続 | 二次元正規分布 | |||
| 連続 | 対数正規分布 | |||
| 連続 | ベータ分布 |
| 18 | 表2.1 | 統計学得点の度数分布表 |
| 30 | 表2.5 | 同、平均・分散を求める例 |
| 42 | 表3.1 | 兄弟・姉妹の身長 |
| 42 | 表3.2 | 年齢と血圧 |
| 43 | 表3.3 | 科目得点間の相関係数 |
| 44 | 図3.4 | 8月不快日数とエアコン保有率 |
| 47,48 | 図3.7〜3.10 | 相関係数と散布図 |
| 65 | 表3.13 | 持ち家比率と自民党得票率 |
| 66 | 表3.14 | 職業別の社会的リスク認識 |
| 76 | 表4.1 | ポーカーの手の組合わせの数と確率 |
| 90 | 表5.3 | 2個のさいころの目の和の確率 |
| 92 | 図5.5 | 指数分布の密度関数 |
| 93 | 図5.7 | 同、累積分布関数 |
| 99 | 表 | 「宝くじ」の当選本数 |
| 100 | 表5.5 | 二項分布の確率関数 |
| 100 | 図5.13 | 同、図 |
| 112 | 表6.1 | ウェルドンのさいころ |
| 113 | 図6.3 | 二項分布Bi（5,1/5） |
| 114 | 図6.4 | いろいろのポアソン分布 |
| 116 | 表6.2〜6.5 | ポアソン分布の実際例 |
| 117 | 図6.5 | いろいろの幾何分布 |
| 121 | 図6.6 | 正規分布の密度関数 |
| 123 | 図6.9 | さいころと正規分布（中心極限定理） |
| 124 | 図6.10 | 図5.5参照 |
| 125 | 図6.12 | ガンマ分布の密度関数 |
| 127 | 図6.13 | ベータ分布の密度関数 |
| 127 | 図6.15 | 対数正規分布の密度関数 |
| 133 | 表7.1 | ホッケーの勝敗結果 |
| 134 | 表7.2 | 2個のさいころの最大値、最小値 |
| 136 | 図7.1 | 最大値と最小値の周辺確率分布 |
| 137 | 表7.3 | 父の身長と子の身長 |
| 140 | 図7.2 | 最大値と最小値の確率分布 |
| 145 | 図7.5 | ウェクスラー成人知能尺度の密度関数（等高線） |
| 156 | 図8.1 | 観測された成功率の確率分布 |
| 158 | 図8.2〜8.5 | コンピューターで見る大数の法則 |
| 163 | 図8.7〜8.10 | さいころの目の和の確率分布 |
| 172 | 図8.22 | 一様乱数から正規分布作成 |
| 188 | 表9.4 | 1セント硬貨の重量の分布 |
| 218 | 図11.2 | 二項分布の尤度関数 |
| 228 | 表11.3 | 東京と大阪の平均気温 |
| 231 | 問11.5 | 薬の効果 |
| 231 | 問11.6 | 化学物質の濃度 |
| 233 | 表12.1 | メンデルのエンドウ豆のデータ |
| 235 | 表12.2 | 二項分布Bi（20,1/2） |
| 245 | 表12.5 | メンデルの法則の適合 |
| 248 | 表12.9, 12.10 | 試験の成績の分割表 |
| 252 | 問12.5 | 円周率π |
| 276 | 問13.1 | 胸高直径と樹高 |
| 276 | 問13.2 | 銅消費量と実質国内総生産 |
| 6 | 図1.1 | 二項分布Bi (n,p) の形 |
| 10 | 図1.4 | ポアソン分布の形状 |
| 11 | 表1.1 | バクテリアの数 |
| 13 | 図1.6 | 正規分布の密度関数 |
| 14 | 図1.7 | 標準正規分布の確率 |
| 21 | 図1.9 | 二項分布の正規近似 |
| 22 | 練習1.6 | 表1 続，あてはめ |
| 34 | 表2.2 | 1元配置のデータ |
| 35 | 表2.3 | 2次多項式のデータ |
| 46 | 表2.4 | 単回帰のデータ |
| 75 | 練習2.4 | データの比較 |
| 76 | 練習2.6 | 2変量データと回帰分析 |
| 79 | 表3.1 | 2標本問題データ |
| 85 | 表3.2 | 1元配置実験データ |
| 92 | 表3.3 | 反応条件データの分散分析表 |
| 97 | 表3.5 | 繰り返しのある2元配置データ |
| 99 | 表3.6 | 2元配置データの平方和計算のための要約表 |
| 103 | 表3.7 | 圧廷条件データの分散分析表 |
| 103 | 図3.4 | 例3.3の圧延条件のデータの各水準組合せでの平均 |
| 105 | 表3.8 | 繰り返しのない2元配置データ |
| 106 | 表3.9 | 熱処理歪みデータの分散分析表 |
| 107 | 表3.10 | 2水準直交表 |
| 108 | 練習3.2 | 1元配置 |
| 109 | 練習3.6 | 繰り返しのある2元配置 |
| 113 | 図4.1 | ロジスティック分布の分布関数 |
| 114 | 表4.1 | ロジット・モデルとプロビット・モデルの比較 |
| 114 | 表4.2 | 大学への距離とキャンパス内に住む比率の関係（アメリカ） |
| 114 | 表4.3 | 期末試験成績のデータ（分割表） |
| 118 | 図4.2 | 2項分布に従うデータの尤度関数（n=10,y=2の場合） |
| 142 | 練習4.1 | 心理学データ |
| 147 | 円周率 | 999999999でも10億桁ではランダム |
| 149 | 表5.2 | 到達α粒子データへのポアソン分布あてはめ |
| 151 | 表5.3 | 2次元分割表 |
| 164 | 表5.11 | 英国における投票の推移を表すデータ |
| 165 | 表 | 30-39歳の女性（7477人）の裸眼視力 |
| 174 | 練習5.2 | 擬似乱数の適合度検定 |
| 174 | 練習5.3 | 2×4分割表の検定 |
| 201 | 例7.1 | 締め付けトルク |
| 221 | 表7.2 | 順位和検定の下側2.5パーセント点 |
| 235 | 図8.2 | 標準正規分布,ロジスティック分布の累積分布関数の比較 |
| 245 | 表8.3 | 学生のＡ，Ｂの2コースの選択 |
| 250 | 練習8.5 | 市場調査 |
| 256 | 図9.1 | 事後確率分布の変化（新薬開発の例） |
| 271 | 表9.5 | フィッシャーによるアイリス・データ |
| 278 | 図10.1 | ランダム・ウォークの例 |
| 282 | 表10.1 | 破産問題の数値例 |
