三中信宏
（2016年2017年刊行予定，技術評論社，東京 → 経緯）
一冊でどーんと出すのか，それとも二分冊になるのかは未定．付随する「R実習本」のアイデアが♨で浮かんだ．
【目次】
プロローグ：統計曼荼羅の拝み方 ― 統計学の世界を鳥瞰するために
第1講 素朴統計学：涙なしの統計ユーザーへの道
統計学のロジックとフィーリング
統計思考の認知心理的ルーツをさかのぼる
アブダクションという推論様式
賢明なる統計ユーザーであるために第2講 グラフィック統計学：数と図のリテラシー
図表によるデータの「見える化」
百聞は一見にしかず：可視化からはじまる統計への道
ポアソン・クランピングの陥穽第3講 データのばらつきを記述する
平均と偏差
平方和とその性質
記述統計学と推測統計学のちがい
自由度による分散の不偏推定値の導出
第4講 ルーツをたどる旅路（1）：カール・ピアソンからの一世紀
観察データと統計モデルとの関係
統計学の数学との関わりを振り返る：カール・ピアソンの先駆的仕事
統計学の誤解と誤用：農業試験研究の場合第5講 ルーツをたどる旅路（2）：統計学をめぐる論争は今なおやまず
「p値」をめぐるせめぎあい ― ある統計学論争
統計的推論の目標は何か？：強い推論と弱い推論
フィッシャーを経由してネイマン-ピアソンへ
ネイマン-ピアソンを超えて：証拠に基づくアブダクション第6講 統計的思考に必要なリテラシー：文字・数字・図表
統計学をめぐる生物分類論争
認知的人工物のリテラシー，ニューメラシー，ヴィジュアル・リテラシー
知識の体系化と情報の可視化第7講 パラメトリック統計学：数理の世界
統計理論の要塞を見上げる
確率分布曼荼羅：確率分布の類縁関係を見わたす
正規分布帝国：なぜ正規分布は最強なのか第8講 実験計画法（1）：完全無作為化法と多重比較
実験計画法の理念と射程
実験区の配置と線形統計モデル
偏差，平方和，平均平方，そしてF値
仮説検定と分散分析：要因の有意性を判定する
多重比較の諸方法：水準間の有意差を判定する第9講 実験計画法（2）：乱塊法とその応用
実験区をブロック化する
多要因実験：複数の実験要因の組合せ
分割区法：乱塊法の応用として第10講 線形統計モデルのさらなる拡張
線形モデル：その仮定と問題点
拡張（1）：一般化線形モデル
拡張（2）：混合効果モデル第11講 統計モデル選択論：統計学的アブダクションのために
パラメーター推定問題とモデル選択問題
データに対するモデルの当てはまり：尤度による評価
よい統計モデルとは何か？：AICによるモデル選択第12講 コンピューター統計学：データに自らを語らせる
母集団からのサンプリング vs. データからのリサンプリング
リサンプリング統計手法：ブーツストラップとジャックナイフ
［1］ジャックナイフ法：重複を許さず無作為削除リサンプリングを反復する
［2］ブーツストラップ法：重複を許して無作為同数リサンプリングを反復する
データははたしてものを言うのか：理想と現実第13講 ベイズの世界：論よりラン
ベイズの定理：条件付き確率からの出発
ベイズ的推論：事前から事後へ
事後確率分布＝尤度×事前確率分布
［1］ベータ事前分布をもつ二項分布パラメーターの事後分布
［2］正規事前分布をもつ正規分布の平均パラメーターの事後分布
ベイジアンMCMC：福音か災厄か第14講 多変量解析の細道をたどる
変量間の共変動：その視覚化と定量化
一変量から二変量へ，そして多変量へ
高次元データの攻略に向けて
［1］グラフ化による可視化：クラスター分析の例
［2］次元削減による可視化：主成分分析の例
エピローグ 統計曼荼羅の下張り ― 過去の産物としての現在
謝辞
引用文献リスト
索引
