三中信宏
（2018年5月中旬刊行予定，技術評論社，東京，ca 240 pp., 予価2,300円（本体価格） → 経緯1｜経緯2）
「まえがき」と「あとがき」がさらに追加されるかもしれない．
【ほぼ確定目次】
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 1
第1講 素朴統計学：涙なしの統計ユーザーへの道 7
統計学のロジックとフィーリング：ある思考実験 7
統計思考の認知心理的ルーツを探る 10
アブダクションという推論様式の進化的起源 12第2講 グラフィック統計学：数と図のリテラシー 15
統計学は「見る」ことから始まる 15
百聞は一見にしかず：グラフを用いた可視化の事例 17
ポアソン・クランピングの陥穽：統計的直感の “誤作動” の例として 25第3講 観察データから統計モデルへ 29
観察データと統計モデルとの関係 29
数学と現実の架け橋：カール・ピアソンの先駆的業績 31
統計学の誤解と誤用：農業試験研究の場合 36第4講 統計学をめぐる論争は今なおやまず 39
「p値」をめぐるせめぎあい ― ある統計学論争 39
統計的推論の目標は何か？：強い推論と弱い推論 41
フィッシャーを経由してネイマン-ピアソンへ 42
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 45第5講 統計的思考に必要なリテラシー：文字・数字・図表 48
統計学をめぐるある生物分類論争 49
リテラシー，ニューメラシー，ヴィジュアル・リテラシー 53
知識の体系化と情報の可視化 55第6講 パラメトリック統計学：数理の世界 57
統計理論の要塞を見上げる 57
確率変数と確率分布：母集団のモデル化として 59
標本に基づく母集団パラメーターの推定 64
確率分布曼荼羅：確率分布の類縁関係を見わたす 70第7講 実験計画法（1）：完全無作為化法への道 76
正規分布帝国：なぜ正規分布は最強なのか 76
実験計画法の理念と射程 78
実験区の配置と線形統計モデル 79
偏差，平方和，平均平方，そしてF値 82第8講 実験計画法（2）：分散分析と多重比較 88
統計的検定の枠組み：帰無仮説と対立仮説 88
仮説検定と分散分析：要因の有意性を判定する 90
多重比較の諸方法：水準間の有意差を判定する 96第9講 実験計画法（3）：乱塊法，要因実験，交互作用 103
実験区をブロック化する 103
要因実験：複数の実験要因の組合せと交互作用 108
分割区法：乱塊法の応用として 115第10講 線形統計モデルのさらなる拡張 122
線形モデル：その仮定と問題点 122
拡張（1）：一般化線形モデル 126
拡張（2）：混合効果モデル 132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 134
パラメーター推定問題とモデル選択問題 134
データに対するモデルの当てはめ：尤度による評価 139
よい統計モデルとは何か？：AICによるモデル選択 147第12講 コンピューター統計学：データに自らを語らせる 153
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 154
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 158
［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 160
［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 161
データははたしてものを言うのか：理想と現実 163第13講 ベイズの世界：論よりラン 167
ベイズの定理：条件付き確率からの出発 167
ベイズ的推論：事前から事後へ 171
事後確率分布＝尤度×事前確率分布 175
［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 176
［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 180
ベイジアンMCMC：福音か災厄か 183第14講 多変量解析の細道をたどる 189
変量間の共変動：その視覚化と定量化 189
一変量から二変量へ，そして多変量へ 194
高次元データの攻略に向けて 202
［1］グラフ化による可視化：クラスター分析の例 207
［2］次元削減による可視化：主成分分析の例 208
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 214
附録：統計学へのお誘い本リスト
謝辞
文献リスト
索引
