0. 索引

索引

数字	項番
1σ	80.2.1.
1シグマ	80.2.1.
2×2分割表	22.1.2.  22.1.3.
2σ	80.2.1.
2クラス分類問題	40.4.1.
2項係数の公式	90.6.2.
2シグマ	80.2.1.
2次形式	90.3.15.
2次形式の符号	90.3.16.
2次デルタ法	6.3.5.  6.3.6.
2値データ集合	40.4.2.
2変量正規分布	5.2.1.
3σ	80.2.1.
3シグマ	80.2.1.
3水準法	21.6.14.  21.6.15.
4水準法	21.6.9.  21.6.10.

英字	項番
AIC	40.2.1.  40.2.3.
ANOVA	21.2.3.  21.2.8.
AR	52.4.1.
ARIMA過程	52.2.8.
ARMA	52.4.1.
AR過程	52.2.1.  52.2.2.
AR法	60.2.
AUC	42.4.4.
Bias	10.6.2.
BIC	40.2.2.  40.2.3.
BLUE	10.7.9.
Box-Cox変換	3.2.6.
BSS	21.2.1.  21.2.3.  21.2.8.
Cook距離	32.2.5.
Cookの距離	30.3.3.
Cox比例ハザードモデル	32.3.7.
DW	52.3.5.
DW比	52.3.5.
EAP推定量	46.2.2.
EMアルゴリズム	80.1.5.  80.1.6.
FN	42.4.1.  42.4.2.
FP	42.4.1.  42.4.2.
F値	42.1.6.  42.2.5.  45.1.3.  45.2.3.  31.2.3.  31.6.5.
F値に対するP値	31.6.5.
F分布	5.1.5.  11.5.7.  5.1.23.  11.2.16.  11.2.17.  5.1.22.  5.1.4.  5.1.7.  30.3.1.
GIC	40.2.1.
HQ	40.2.3.
i.i.d.	1.3.1.  1.3.2.
IRLS	40.4.5.
Karlin-Rubinの定理	11.2.9.
k-means法	43.6.1.
k次階乗モーメント	1.6.1.
k次デルタ法	6.3.7.
k次平均収束	6.1.3.  6.1.4.
L1正則化法	40.5.1.
L2正則化法	40.5.2.
Lasso回帰	40.5.1.
LSE	31.6.2.
MA	52.4.1.
MAP推定量	46.2.3.
MAR	80.1.4.
MCAR	80.1.4.
MHアルゴリズム	60.5.
MNAR	80.1.4.
MTBF(平均故障間隔)	80.2.2.
MTTF(平均故障時間)	80.2.2.
MTTR(平均修理時間)	80.2.2.
PCA	41.
P値	11.2.13.  11.2.14.
QQプロット	32.2.3.
Ridge回帰	40.5.2.
ROC曲線	42.4.4.  42.4.3.
RSS	30.1.1.
TIC	40.2.1.
TN	42.4.1.  42.4.2.
TP	42.4.1.  42.4.2.
TSS	21.2.1.  21.2.3.  21.2.8.
t値	31.6.5.
t値に対するP値	31.6.5.
t分布	5.1.4.  60.1.16.  5.1.11.  11.5.2.  11.5.4.  11.5.13.  5.1.21.  5.1.5.  5.1.20.  11.2.18.  30.3.1.
UMPtest	11.2.9.
UMPUtest	11.2.11.
UMVUE	10.7.8.  10.3.4.  10.3.6.  10.3.7.
WSS	21.2.1.  21.2.3.  21.2.8.
xy座標変換	45.5.2.
xy表	45.5.3.  45.5.2.
Z検定	12.1.2.

あ行	項番
赤池情報量基準	40.2.1.  40.2.3.
跡	90.3.3.  90.3.4.  90.3.5.  90.3.20.
イェーツの補正	22.1.6.  22.1.5.  12.1.1.  12.1.2.
イェーツの連続修正	22.1.6.  22.1.5.  12.1.1.  12.1.2.
イェンセンの不等式	90.4.6.  40.2.5.  90.4.5.  10.3.4.
一元配置実験	21.Q.3.
一元配置分散分析	21.2.  21.2.2.  21.2.3.  21.2.7.  21.2.8.
一元配置分散分析モデル	21.2.5.  21.2.6.
一時的	51.1.2.
一部実施要因計画	21.1.5.
一様最強力	11.2.6.  11.2.9.
一様最強力検定	11.4.2.  11.2.11.  11.2.6.  11.2.9.  11.2.12.
一様最強力不偏検定	11.2.11.  11.4.4.  11.2.12.
一様最小分散不偏推定量	10.7.8.  10.3.4.  10.6.8.  10.3.6.  10.3.7.
一様性の検定	22.1.2.
一様分布	5.1.10.
逸脱度	11.1.3.
一致推定量	10.7.2.  52.3.1.
一致性	10.7.2.
一般化ウィルコクソン検定	32.3.10.  32.3.5.
一般化最小二乗推定量	31.6.3.
一般化情報量規準	40.2.1.
一般化線形モデル	40.3.5.
一般分布	60.2.1.
因子	21.6.1.
因子スコア	44.1.2.
因子得点	44.1.2.
因子負荷行列	44.2.2.
因子負荷量	41.2.5.  41.3.4.  41.2.1.  44.1.2.
因子分解定理	10.3.2.
因子分析	44.  44.1.1.
因子分析モデルの行列表現	44.2.2.
因子法	44.2.3.
因子モデル	44.1.3.
因数分解定理	10.3.2.
ウィナー過程	51.1.3.
ウィルコクソン順位和検定	13.1.3.  13.1.4.  13.1.5.  13.1.6.  13.1.7.  13.1.8.
ウィルコクソン符号付き順位和検定	13.1.10.  13.1.11.
上側qパーセント点	2.1.14.
ウォード法	43.5.1.
打ち切り	80.1.2.  32.3.6.
打ち切りあり	32.3.3.
打ち切りなし	32.3.2.
凹関数	90.4.5.
オッズ	12.1.6.  40.3.3.  10.3.3.
オッズ比	22.1.1.  12.1.6.  40.3.3.
重み付きユークリッド距離	43.2.2.

か行	項番
カーネル関数	42.3.2.
カーリンルビンの定理	11.2.9.
回帰係数	32.3.7.
回帰係数の検定	31.5.1.  30.3.1.
回帰効果	32.1.1.
回帰式	52.4.4.
回帰式の検定	30.3.4.  31.3.2.  31.5.3.
回帰診断法	32.2.
回帰直線	21.4.1.  21.4.2.  2.2.15.
回帰の分散分析	21.5.
回帰平方和	30.2.2.  31.4.1.
概収束	6.4.3.
階乗	90.1.2.
階乗モーメント	2.1.1.
階層モデル	2.2.19.  5.3.  5.3.1.  5.3.2.  46.2.1.
カイ二乗検定	12.1.1.  12.1.2.  12.1.5.
カイ二乗適合度検定	12.1.1.
カイ二乗独立性検定	12.1.5.  12.1.2.
カイ二乗分布	3.2.3.  5.1.7.  3.2.1.  3.2.2.  60.1.5.  60.1.9.  5.1.3.  5.1.10.  11.5.5.  11.5.6.  11.5.10.  11.5.11.  5.1.5.  5.1.19.  11.2.15.  30.3.1.  5.1.4.  5.1.6.  5.1.11.  5.1.18.  10.2.1.  10.2.2.
ガウス分布	5.1.2.
ガウスマルコフの定理	31.6.4.
確率	1.1.3.
確率過程	51.1.  51.1.1.
確率関数	1.4.1.
確率質量関数	1.4.1.
確率収束	6.1.1.  6.1.9.  6.1.2.  6.1.6.  6.1.3.  6.1.4.
確率積分変換	60.1.7.  60.1.8.  60.1.9.  60.1.10.  60.1.11.  60.1.12.  60.1.13.  60.1.14.
確率分布の近似	6.2.
確率変数と確率分布の収束	6.1.
確率母関数	1.6.1.  1.7.1.  1.7.5.
確率密度関数	1.4.2.
仮説検定	11.1.  11.1.2.
カテゴリー	12.1.1.
カテゴリカルデータ	40.1.1.
カテゴリカル分布	4.2.2.
稼働回数	80.2.2.
稼働検査時間	60.5.
稼働率	80.2.2.
カバレージ確率	11.3.1.
カプランマイヤー推定量	32.3.2.  32.3.3.
カプランマイヤープロット	32.3.1.
カプランマイヤー法生存率曲線	32.3.1.
カルバックライブラー距離	40.2.5.  90.4.5.
カルバックライブラー情報量	40.2.5.
カルマンフィルター	52.4.5.
観察研究	20.1.2.
完全実施要因計画	21.1.5.
完全無作為実験	21.1.4.
完全無作為抽出	20.1.4.
観測方程式	52.4.5.
完備十分統計量	10.3.5.  10.3.7.  10.3.6.
完備統計量	10.3.5.  10.3.7.  10.3.6.
ガンベル分布	6.4.2.
ガンマ・ポアソン分布	5.3.2.
ガンマ関数	90.1.8.  90.1.9.  90.1.2.
ガンマ分布	5.1.6.  3.2.2.  60.1.10.  5.1.8.  5.1.7.
管理図	80.2.1.
機械学習	40.
幾何分布	4.1.6.  4.1.7.  4.1.8.  4.1.10.
幾何平均	90.4.1.
棄却域	11.1.1.
棄却サンプリング法	60.2.
危険率	1.4.5.
疑似相関	31.1.5.
規準ハザード	32.3.7.
季節変動指数	52.4.3.  52.4.4.
期待値	2.1.2.  2.2.1.  2.2.2.  2.1.3.  2.2.3.  10.1.1.  10.1.2.  90.4.3.  21.6.6.  90.1.4.  2.2.16.
期待値と累積分布関数	2.3.3.  2.3.4.
期待値母数	10.3.3.
期待度数	22.1.4.  22.1.5.
ギブスサンプリング法	60.3.
帰無仮説	11.1.2.  11.2.1.
既約	50.1.8.
逆ガウス分布	5.1.16.
逆関数サンプリング法	60.1.7.
逆関数法	60.1.7.
逆行列の微分	90.3.12.
逆三角関数	90.6.1.
強学習器	60.4.4.
教師データ	40.1.3.
教師なし学習	41.  41.1.1.
偽陽性率	42.4.4.  42.4.2.
行中心化	49.1.2.
共通因子	44.1.2.
強度	4.1.9.
共分散	2.2.10.  2.2.11.
共分散定常	52.2.3.
共分散定常過程	52.1.5.
共分散分析	21.4.  21.4.1.
共分散分析表	21.4.2.  21.4.4.
共分散分析モデル	21.4.3.
共役事前分布	46.2.6.  46.1.3.
強力	11.2.5.
行列式の微分	90.3.12.
行列の微分	90.3.12.
行列表現	31.1.1.
極限	90.2.1.
極限分散	10.6.9.
極限分布	6.4.1.
局所管理	21.1.1.
極値	90.3.19.
極値判定	90.3.19.
極値分布	6.4.1.  6.4.2.
距離行列	49.1.1.
寄与率	41.2.4.  41.3.3.  45.5.8.  30.2.4.  21.5.2.  21.5.4.  30.2.3.  44.2.3.  41.1.1.  21.2.3.  21.2.8.
均斉性の検定	22.1.2.
空集合	1.3.3.
区間推定	11.3.  11.3.1.
鎖効果	43.4.2.
クック距離	32.2.5.
クックの距離	30.3.3.
区分行列の逆行列	90.3.13.
区分行列の行列式	90.3.14.
クラスカル・ウォリス検定	13.1.14.
クラスター	20.1.8.
クラスター抽出法	20.1.8.
クラスター分析	43.
グラム行列	42.3.2.
クラメールの連関係数	12.1.3.
クラメールラオの下限	10.7.4.
クラメールラオの不等式	10.6.8.  10.6.9.  10.8.2.  10.7.10.
クラメールラオの不等式の一般化	10.8.1.
クラメルの公式	52.1.3.
繰り返し	21.1.1.
クロスバリデーション	40.2.8.
クロス表	12.1.5.  12.1.6.  12.1.7.  32.3.8.  12.1.2.
群間平方和	21.2.1.  21.2.3.  21.2.8.
群内平方和	21.2.1.  21.2.3.  21.2.8.
群平均法	43.3.3.
形状母数	5.1.6.
計数過程	51.1.8.
系統抽出法	20.1.11.
計量MDS	49.3.1.
計量多次元尺度構成法	49.3.1.
欠測	80.1.1.
欠測データ	80.1.6.
欠損	80.1.1.
決定株分類器	60.4.4.
決定係数	30.2.3.  30.2.4.  21.5.2.  21.5.4.  44.2.3.  31.6.5.
研究の種類	20.1.1.  20.1.2.
検出力	11.2.2.  11.2.10.  20.1.13.
検出力関数	11.2.3.
検定手法	11.2.5.  11.2.6.
検定統計量	11.5.
検定力	11.2.2.
ケンドールの順位相関係数	13.1.16.
交互作用	21.1.7.  21.6.7.
交差エントロピー誤差関数	40.4.3.
交差検証	40.2.8.
高精度の標準化残差	30.3.2.
交絡	21.1.7.  21.6.2.
交絡因子	21.6.2.
交絡法	21.6.2.
コーシーシュワルツの不等式	90.4.2.  90.4.3.  90.4.4.
コーシー分布	5.1.11.  60.1.17.  5.1.4.
誤差関数	21.2.5.  21.3.4.  21.3.9.  30.2.2.
誤差項	31.1.1.
故障回数	80.2.2.
故障の発生率	1.4.5.
故障率関数	1.4.5.
固定効果	21.7.2.
誤判別の確率	42.1.4.  42.2.3.  42.1.1.
固有値	45.5.7.  41.2.1.  41.2.3.  41.3.2.  45.5.6.  45.5.8.  90.3.20.  41.1.1.  90.3.15.  44.2.3.  49.3.1.
固有値分解	49.3.1.
固有ベクトル	45.5.7.  41.2.1.  41.2.3.  41.3.2.  45.5.6.  41.1.1.  44.2.3.  49.3.1.
コレログラム	52.3.5.
混合正規分布	5.2.3.
混合分布	2.2.20.  60.1.16.  60.1.17.
混同行列	42.4.1.  42.4.2.
ゴンペルツ回帰式	52.4.2.

さ行	項番
最遠隣法	43.3.2.
再帰的	51.1.2.
最急降下法(1次近似)	40.4.4.
最強力	11.2.6.  11.2.7.
最強力検定	11.2.12.
最近接法	43.3.1.
最小値	90.3.15.
最小統計量	10.4.8.
最小二乗推定量	30.1.2.  31.6.1.  31.6.2.  31.6.4.  30.1.1.
最小二乗推定量の分布	30.1.4.
最小二乗法	10.5.4.
最小分散線形不偏推定量	10.7.9.
最小分散不偏推定量	10.8.2.
サイズαの検定	11.2.4.
再生性	3.1.5.
最精密信頼区間	11.4.2.
最精密不偏信頼区間	11.4.4.
最大事後確率推定量	46.2.3.
最大値	90.3.15.
最大統計量	10.4.9.  6.4.1.
最短距離法	43.3.1.
最短信頼区間	11.4.1.
最長距離法	43.3.2.
最適配分法	20.1.12.
再標本	60.4.1.  60.4.3.
最頻値	2.1.16.
最尤推定値	21.2.6.  21.3.5.  21.3.10.  21.4.3.  45.2.2.  10.5.1.
最尤推定法	10.5.1.  10.5.2.
最尤推定量	10.7.7.  10.5.2.  11.1.4.  11.1.6.  11.1.7.
最尤法	10.5.1.
最良線形不偏推定量	10.7.9.  52.3.5.
最良線形不偏推定量(BLUE)	31.6.4.
最良不偏推定量	10.6.3.  10.7.4.
サインランク検定	13.1.11.
差集合	1.1.1.
サポートベクターマシン	42.3.  42.3.2.  42.3.3.
様々な回帰式	52.4.2.
残差	30.1.1.  31.1.4.  32.2.4.  31.6.1.  32.2.2.
残差の平方根プロット	32.2.4.
残差プロット	32.2.2.
残差分散	31.6.5.
残差平方和	30.1.1.  31.4.1.  45.1.3.  45.2.3.  30.2.2.  31.2.3.
算術平均	90.4.1.
3乗和の展開	2.3.6.
サンプルサイズの設計	20.1.13.
サンプルスコア	45.5.9.
サンプル抽出	20.1.3.
サンプルの標準化	41.2.2.  41.3.1.
ジェフリーズの事前分布	46.3.2.
時系列解析	52.1.1.
次元削除	41.1.1.
試行	1.1.2.
自己回帰移動平均モデル	52.2.7.
自己回帰過程	52.2.1.  52.2.2.
自己回帰和分移動平均過程	52.2.8.
事後確率	40.4.1.  46.1.4.
自己共分散	52.1.2.
自己相関係数	52.1.2.  52.4.1.  52.1.8.
事後分布	46.1.3.  46.2.2.  46.2.3.  46.2.6.  46.3.1.  46.2.1.
指示関数	90.1.3.
事象	1.1.2.  1.3.1.  1.3.2.  1.3.3.
次数	52.4.1.
指数回帰式	52.4.2.
指数型分布族	10.3.3.  10.6.8.  11.2.12.  11.2.9.
指数分布	3.2.2.  5.1.8.  60.1.8.  5.1.9.  5.1.13.  5.1.6.
事前確率	46.1.4.
自然対数回帰式	52.4.2.
事前分布	46.1.3.  46.2.1.
自然母数	10.3.3.
下側qパーセント点	2.1.14.
実験計画法	21.1.  21.Q.1.  21.1.1.
実験研究	20.1.1.
質的変数	40.1.1.  40.1.3.  45.1.2.  45.2.1.  45.4.2.
ジニ係数	90.6.4.
四分位数	2.1.11.
四分位範囲	2.1.12.
四分位偏差	2.1.12.
弱定常	52.2.3.
弱定常過程	52.1.5.
尺度変換	60.1.11.
尺度母数	5.1.6.
ジャックナイフ推定量	60.7.
ジャックナイフ法	60.7.
重回帰	21.5.3.
重回帰式	52.4.4.
重回帰式による代入法	80.1.6.
重回帰の分散分析	21.5.3.
重回帰の分散分析表	21.5.4.
重回帰分析	31.2.2.  31.4.1.  31.6.5.
重回帰モデル	31.1.1.  32.1.4.  45.1.2.  45.2.1.
集合	1.1.1.  1.1.2.
重心	49.3.1.
重心間距離	43.3.4.
重心法	43.3.4.
修正指数回帰式	52.4.2.
重相関係数	31.1.3.  21.5.4.
収束半径	90.2.7.
収束判定法	90.2.6.
自由度	21.7.1.
自由度調整済み決定係数	30.2.3.  31.6.5.
十分性	10.7.3.
十分統計量	10.3.  10.3.1.  10.7.3.  11.2.8.  11.2.12.  10.3.3.  11.2.9.
周辺確率	1.5.3.
周辺分布	2.2.16.
周辺尤度	60.5.
集落	20.1.8.
集落抽出法	20.1.8.
樹形図	43.4.1.
主効果	21.6.7.  21.6.12.
首座小行列式	90.3.16.
主小行列式	90.3.16.
主成分	41.2.1.
主成分得点	41.2.6.  41.3.5.  41.3.6.  41.2.1.
主成分負荷量	41.2.5.  41.3.4.  41.3.6.
主成分分析	41.  44.1.1.
主成分分析の解法	41.1.1.
受容・棄却法	60.2.
受容域	11.1.1.
順序統計量	10.4.  10.4.1.
条件収束	2.1.3.
条件付き確率	1.2.1.  1.5.4.  1.2.2.  46.1.1.  46.1.2.
条件付き期待値	2.2.4.  2.2.5.  2.2.6.  2.2.7.  2.2.15.
条件付き共分散	2.2.14.
条件付き積率母関数	1.7.3.
条件付き分散	2.2.8.  2.2.9.  2.2.15.
条件付き分布	2.2.16.
条件付きモーメント母関数	1.7.3.
少数の法則	6.2.2.
少数法則	6.2.2.
状態確率ベクトル	50.1.6.
状態空間	50.1.1.
状態空間モデル	52.4.5.
状態方程式	52.4.5.
処置群	20.1.5.
ジョルダン行列	90.3.8.
ジョルダン細胞	90.3.7.
ジョルダン標準形	90.3.9.
真陰性率	42.4.2.
親近性	49.2.1.
真陽性率	42.4.4.  42.4.2.
信頼区間	30.3.4.  31.3.2.  31.5.3.  21.6.8.
信頼区間が不偏	11.4.3.
信頼係数	11.4.1.
信頼性	80.2.2.
推移確率	50.1.3.
推移確率行列	50.1.4.
水準	21.6.8.  21.6.1.
推定値	42.1.3.  42.2.2.  21.6.7.  21.6.8.
推定リスク	40.3.3.
推定量の相対効率	10.7.10.
数量化1類	45.1.  45.2.
数量化1類のモデル	45.2.1.  45.3.1.
数量化1類のモデル化	45.1.2.
数量化2類	45.4.
数量化2類のモデル	45.4.2.
数量化3類	45.5.
数量化法	45.
スコア関数	10.6.4.  10.6.5.  10.8.3.  11.1.8.  11.1.9.
スコア検定	11.1.8.  11.1.9.
裾が重い	5.1.11.
スターリングの公式	90.1.2.
スタインの等式	90.1.1.
ステップワイズ法	31.2.3.
ストレス	49.2.3.  49.2.1.
スピアマンの順位相関係数	13.1.15.
スペクトル分解	90.3.6.
スモールオー	90.2.2.  90.2.3.
スラツキーの定理	6.1.12.  11.1.6.
スラック変数	42.3.3.
スルツキーの定理	6.1.12.  11.1.6.
正解率	42.4.2.
正確検定	22.1.4.
正規QQプロット	32.2.3.
正規化	2.3.1.
正規近似	4.1.3.
正規分布	5.1.2.  60.1.4.  5.2.3.  6.2.4.  30.3.1.  90.1.1.  10.2.1.
正規分布に関する検定	11.5.1.
正規方程式	31.6.2.
正規乱数	60.1.4.
斉時的	50.1.5.
正射影ベクトル	90.3.21.
正準相関係数	49.4.1.
正準相関係数の行列表現	49.4.2.
正準相関分析	49.4.  49.4.3.
正則行列	90.3.17.
生存確率	1.4.4.
生存関数	1.4.4.  32.3.4.  32.3.9.
生存時間解析	32.3.  32.3.1.
正定値	90.3.17.  90.3.16.  90.3.19.
精度行列	2.2.16.
制約条件	45.5.9.
積集合	1.1.1.
積分	90.6.1.
積分の微分公式	3.1.2.
積率母関数	1.6.2.  1.7.1.  1.7.5.
絶対値の微分	90.5.2.
絶対モーメント	2.1.1.
接平面の方程式	90.3.22.
説明変数	32.1.2.  45.2.2.
説明変数の選択手順	45.1.3.  45.2.2.  45.2.3.  31.2.3.
セミパラメトリックモデル	13.1.1.
遷移方程式	52.4.5.
全確率	1.2.3.
漸近正規推定量	10.7.5.  52.3.1.
漸近正規性	10.7.5.  10.7.7.  11.1.6.
漸近分散	6.3.4.  10.7.6.
漸近有効推定量	10.7.6.
漸近有効性	10.7.6.  10.7.7.
線形回帰モデル	40.3.5.
線形結合	49.4.1.  3.1.4.
線形従属	90.4.2.
線形推測	31.1.13.
線形制約	32.1.4.
線形代数	90.3.
線形対比	32.1.3.
線形等式制約	32.1.4.
線形判別関数	42.1.2.  42.2.1.  42.1.3.  42.2.2.
線形不等式制約	32.1.4.
潜在因子	44.1.1.  44.1.2.
潜在変数	32.3.6.
全事象	1.1.3.
尖度	2.1.6.
セントロイド法	43.3.4.
全変動距離	40.2.6.
相加相乗平均	90.4.1.
層化抽出	20.1.6.
層化抽出法	20.1.10.
相加平均	90.4.1.
相関	2.1.5.  32.1.2.
相関関係	31.1.5.  44.1.1.
相関行列	31.1.9.
相関行列と共分散行列の関係	31.1.11.
相関係数	2.2.12.  13.1.15.  31.1.3.  31.1.6.  31.1.9.  44.2.2.  45.5.5.  30.2.4.  31.1.4.  90.3.1.  21.5.2.  30.2.3.
相関係数行列	41.2.1.  41.3.6.  41.2.2.  41.3.1.  41.3.2.
相関性	43.2.3.
相関比	21.2.3.  21.2.8.
相互到達可能	50.1.8.
相乗平均	90.4.1.
相対的変動	2.1.7.
相対標準偏差	2.1.7.
総平均距離	43.3.3.
総平方和	21.2.1.  21.2.3.  21.2.8.
ソフトマージン	42.3.3.
ソフトマージンパラメータ	42.3.3.

た行	項番
ダービンワトソン比	52.3.5.
第1主成分	41.2.3.
第2主成分	41.2.3.
第k主成分	41.3.2.
第一種オイラー積分	90.1.7.
第一種の過誤	11.2.1.  11.2.3.
対応のある	22.1.5.
対角行列	90.3.2.
対角和	90.3.3.
対称行列	90.3.17.
対称差	1.1.1.
対数オッズ	40.3.3.  12.1.6.
対数正規分布	5.1.12.  60.1.6.
大数の弱法則	6.1.7.  10.5.3.
大数の強法則	6.4.4.
大数の法則	6.1.7.  6.4.4.  10.5.3.
対数変換	3.2.4.  3.2.6.
対数尤度関数	10.5.1.
第二種オイラー積分	90.1.8.
第二種の過誤	11.2.1.  11.2.3.
対立仮説	11.1.2.  11.2.1.
互いに排反	46.1.1.
竹内情報量規準	40.2.1.
多項分布	4.2.1.
多次元のクラメールラオの不等式	10.8.2.
多次元のスコア関数	10.8.3.
多次元分布	4.2.  5.2.
多重共線性	32.1.2.  45.1.2.  45.2.1.
多重比較	21.1.6.
畳み込み	3.1.4.  3.1.4.
多段抽出法	20.1.9.
多変数テイラー展開	90.2.5.
多変量正規分布	5.2.2.  2.2.16.
ダミー変数	45.1.2.  45.2.1.  45.4.2.
ダランベール	90.2.6.
単回帰	21.Q.2.
単回帰の分散分析	21.5.1.
単回帰の分散分析表	21.5.2.
単回帰モデル	30.2.2.  30.1.3.
単純仮説	11.2.12.
単純帰無仮説	11.1.2.
単純対立仮説	11.1.2.
単調尤度比	11.2.8.  11.2.12.
単リンク法	43.3.1.
チェビシェフ距離	43.2.6.
チェビシェフの不等式	6.1.6.  90.4.8.
中央値	2.1.15.  2.1.11.  13.1.12.  13.1.13.
中心化	49.1.2.  49.1.3.  49.1.4.
中心極限定理	6.1.11.  6.1.13.  5.1.3.
超幾何分布	4.1.4.  4.1.5.  32.3.8.  22.1.4.
調整平均値	2.1.17.
調和平均	90.4.1.
直線回帰	21.5.1.
直線回帰式	30.1.2.  52.4.2.
直交行列	90.3.17.
直交配列表	21.6.  21.6.1.
直交表	21.6.  21.6.1.
直交表実験	21.1.5.
直交表のモデル	21.6.3.
強定常過程	52.1.5.
提案分布	60.5.
定義関数	90.1.3.  90.1.4.  13.1.3.  13.1.5.
定常性	52.2.3.  52.1.5.
定常増分	51.1.4.
定常独立増分	51.1.4.  51.1.5.  51.1.3.
定常分布	50.1.7.
テイラー展開	6.3.3.
ディリクレ分布	4.2.3.
停留点	90.3.19.
適合度検定	11.5.10.  12.1.  12.1.1.  12.1.8.
適合率	42.4.2.
梃子値	32.2.5.
テコ比	30.3.3.  31.3.1.  31.5.2.  32.2.5.  31.6.1.  30.2.1.
テコ比プロット	32.2.5.
デミング配分法	20.1.12.
デルタ法	6.3.  6.3.1.  6.3.2.  6.3.3.
点過程	51.1.8.
点推定	10.5.  10.5.4.
点と超平面の距離	42.3.1.
デンドログラム	43.4.1.
同時確率	1.2.2.  1.5.1.
等式制約	90.5.1.
同時分布	3.1.3.
同時分布関数	1.5.2.
同時累積分布関数	1.5.2.
統制群	20.1.5.
到達可能	50.1.8.
等分散の検定	11.5.7.  11.2.16.  11.2.17.
等平均の検定	11.5.3.  11.5.4.
トービットモデル	32.3.6.
独自因子	44.1.2.
独自係数	44.1.2.
特性関数	1.6.3.  1.7.2.  1.7.1.  1.7.5.
特性値	2.1.  3.1.  2.1.1.
独立	1.3.1.  1.3.2.  3.1.5.  1.7.5.  5.2.1.  5.2.2.
独立性	1.3.  2.2.17.  10.2.1.  10.2.2.
独立性検定	11.5.11.  12.1.2.  12.1.5.  12.1.6.  12.1.7.
独立性の検定	22.1.3.  22.1.4.
独立増分	51.1.4.
独立同分布	10.4.1.
独立と無相関の関係	2.2.18.
凸関数	90.4.5.  90.4.6.
ドモアブルラプラスの定理	6.2.1.  4.1.3.
トランケーション	80.1.3.
トレース	90.3.3.  90.3.4.  90.3.5.  90.3.20.
トレースの微分	90.3.12.
トレンド	52.4.4.

な行	項番
ナイーブベイズ分類	46.1.4.
内積空間	90.4.2.
なす角	90.3.1.
並べ替え検定	13.1.9.
二元配置実験	21.Q.3.
二元配置分散分析	21.3.  21.3.1.  21.3.2.  21.3.6.  21.3.7.
二元配置分散分析表(繰り返しあり)	21.7.4.
二元配置分散分析モデル	21.3.4.  21.3.5.  21.3.9.  21.3.10.
二項分布	4.1.3.  60.1.2.  4.1.2.  4.1.4.  4.1.9.  5.1.10.
二項分布(離散型の一般的な表し方)	60.1.15.
二項分布の正規近似	6.2.1.  6.2.3.
二項分布のポアソン近似	6.2.2.
二重中心化	49.1.4.
2乗和の展開	2.3.5.
二段階抽出	20.1.7.  20.1.9.
二値問題	40.3.4.
二峰性	5.2.3.
ニュートン法(2次近似)	40.4.5.
ネイピア数	90.2.1.
ネイマンの分解定理	10.3.2.
ネイマン配分法	20.1.12.
ネイマンピアソンの基本定理	11.2.7.  11.2.12.
ノンパラメトリック検定	13.1.  13.1.2.
ノンパラメトリックモデル	13.1.1.

は行	項番
パーセンタイル	2.1.13.
パーセント点	2.1.13.  2.1.14.
ハードマージン	42.3.2.
バイアス	10.6.2.  52.3.5.
排反	1.3.3.  1.1.1.  1.1.3.
ハザード関数	1.4.6.  1.4.5.
ハザード比	32.3.7.
罰金項	40.5.1.  40.5.2.
罰則項	40.5.1.  40.5.2.
ハット行列	31.6.1.
ハナン・クイン情報量規準	40.2.3.
パラメータ推定	51.1.6.
パラメトリックモデル	13.1.1.
パレート分布	5.1.15.  60.1.13.
半正定値	49.1.5.  90.3.17.  10.8.2.  90.3.16.
反転可能	52.2.6.
反復重み付き最小二乗法	40.4.5.
半負定値	90.3.16.
判別効率の推定値	42.1.5.  42.2.4.
判別分析	42.
判別分析の解析手順	42.1.1.
判別法	10.3.3.
判別方式	42.1.2.  42.2.1.
ピアソンのカイ二乗検定統計量	12.1.1.  12.1.2.
ピアソンの連関係数	12.1.4.
非計量MDS	49.2.1.
非計量多次元尺度構成法	49.2.1.
非減少関数	1.4.3.
非心F分布	5.1.22.  5.1.23.
非心t分布	5.1.20.  5.1.21.
非心カイ二乗分布	5.1.18.  5.1.19.
非心度	5.1.18.  5.1.19.  5.1.20.  5.1.21.  5.1.22.  5.1.23.
非心率	5.1.18.  5.1.20.  5.1.22.
非増加関数と非減少関数における期待値の不等式	90.4.9.
左側検定	6.2.4.
被覆確率	11.3.1.
非復元抽出	4.1.4.  20.1.3.
非負正定値対称行列	31.1.10.
非負定値	10.8.2.
標準化	2.3.1.  5.2.1.  5.2.2.  5.1.3.  10.2.2.
標準化残差	30.3.2.  32.2.5.
標準化残差平方根	32.2.4.
標準誤差	31.6.5.  60.7.  31.6.5.
標準正規分布	3.2.1.  5.1.3.  60.1.3.  5.1.12.  6.1.11.  6.1.13.  11.5.1.  11.5.3.  11.5.8.  11.5.9.  11.5.12.  4.1.3.  4.1.9.  5.1.4.  5.1.7.  5.1.11.  6.2.1.  40.3.4.  6.2.2.  12.1.7.  5.1.18.  10.2.2.
標準ブラウン運動	51.1.3.
標準偏差	2.1.4.
標本空間	2.1.2.  2.1.3.
標本相関係数	44.2.3.  11.2.18.
標本調査法	20.1.
標本分散	10.2.1.  10.2.2.
標本分布	10.1.  5.1.4.  5.1.5.  5.1.7.
標本平均	10.1.2.  10.2.1.  10.2.2.
比例配分法	20.1.12.
比例ハザード性	32.3.7.
品質管理	80.2.1.
フィッシャー情報量	10.6.6.  10.6.7.
フィッシャー情報量行列	10.8.4.  10.8.5.
フィッシャーの3原則	21.1.1.  21.1.4.
フィッシャーのz変換	11.5.12.
フィッシャーの正確検定	22.1.4.
ブートストラップ推定量	60.4.2.  60.4.3.
ブートストラップ法	60.4.  60.4.1.  60.4.2.  60.4.3.
プーリング	21.Q.4.
不完全データ	80.1.
復元抽出	60.4.1.  60.4.3.
複号ポアソン過程	51.1.7.
複数の平均に関する検定	11.5.3.  11.5.4.
符号関数	13.1.10.
符号検定	13.1.12.  13.1.13.
負定値	90.3.16.  90.3.17.  90.3.19.
不定符号	90.3.16.
負の二項分布	4.1.10.  4.1.11.  4.1.6.  4.1.7.
負のワイブル分布	6.4.2.
不平等度	90.6.3.
不平等度の指標	90.6.4.
不偏検定	11.2.10.  11.2.11.  11.2.9.
不偏推定量	10.6.1.  10.7.1.  10.7.10.  10.6.2.
不偏性	10.7.1.
不変性	10.5.1.
不偏性	11.2.12.
不偏分散	10.1.3.  11.2.15.  11.2.16.  11.2.17.  30.2.2.  31.3.1.  31.4.1.  31.5.2.
ブラウン運動	51.1.3.
フレシェ分布	6.4.2.
ブロック因子	21.1.2.  21.6.2.
ブロック化	21.1.3.
プロビット分析	40.3.4.
プロビットモデル	40.3.6.
分位数	2.1.9.  2.1.10.
分位値	2.1.13.
分位点	2.1.8.
分割表	22.1.  12.1.5.  12.1.6.  12.1.7.  12.1.2.  22.1.2.  22.1.3.
分散	2.1.4.  10.1.3.  2.1.5.  2.2.16.
分散安定化変換	6.3.4.
分散共分散	90.4.4.
分散共分散行列	31.1.10.  43.2.3.
分散に関する検定	11.5.5.  11.5.6.  11.5.7.
分散の検定	11.2.15.
分散分析	21.6.5.  21.1.6.  21.6.10.  21.6.15.
分数回帰式	52.4.2.
分布関数	1.4.3.
分布収束	6.1.8.  6.1.9.
分布収束の性質	1.7.2.
分布の特性値	2.1.1.
平均	21.7.1.
平均収束	6.1.3.  6.1.4.
平均値代入法	80.1.6.
平均値に関する検定	11.5.2.  11.5.1.
平均二乗誤差	10.6.3.
平均二乗収束	6.1.2.
平均平方和	21.2.4.  21.2.9.  21.3.3.  21.3.8.  21.6.6.
平均ベクトル	31.1.12.  43.2.3.
平均への回帰	32.1.1.
平均偏差	2.1.19.
平均まわりのk次モーメント	2.1.1.
平行条件	21.4.1.  21.4.2.
ベイズ更新	46.1.4.
ベイズ情報量基準	40.2.2.
ベイズ情報量規準	40.2.3.
ベイズ信用確率	46.3.1.
ベイズ信用区間	46.3.1.
ベイズ推定量	46.2.2.  46.2.1.
ベイズの定理	46.1.  46.1.1.  46.1.2.
ベイズ法	46.2.1.
ベイズ予測分布	46.2.4.  46.2.5.
平方和	21.6.4.
平方和の分解	30.2.2.  31.4.1.  21.5.2.  21.5.4.
ベースラインハザード	32.3.7.
ベータ・二項分布	5.3.1.
ベータ関数	90.1.5.  90.1.6.  90.1.9.
ベータ分布	5.1.10.  3.2.3.  60.1.11.  60.2.2.
べき級数	90.2.7.
べき乗回帰式	52.4.2.
ベキ乗変換	3.2.5.
べき乗変換	3.2.6.
べき等行列	90.3.20.
冪等行列	90.3.20.
ベクトルによる微分	90.3.11.
ベクトルの期待値と分散	90.3.10.
ヘッセ行列	90.3.18.  40.4.3.
ペナルティ関数	40.5.1.  40.5.2.
ヘリンジャー距離	40.2.7.
ベルヌーイ分布	4.1.2.  60.1.1.  4.1.3.
偏回帰係数	31.6.5.  21.7.1.
偏回帰係数の範囲	45.2.2.
偏差	2.1.18.
偏差積和	30.1.1.  90.3.1.  45.5.3.  49.4.2.  42.1.3.  42.2.2.
偏差値	2.3.2.
偏差平方和	30.1.1.  10.1.1.  90.3.1.  45.5.3.  49.4.2.  42.1.3.  42.2.2.
偏差平方和逆行列	31.6.5.
偏差平方和行列	31.6.5.
偏差平方和と偏差積和の変数変換	45.5.4.
偏自己相関係数	52.1.3.  52.1.4.  52.4.1.
変数スコア	45.5.9.
変数選択のF0値	42.1.6.  42.2.5.
変数変換	3.  3.1.1.  3.1.3.
偏相関係数	2.2.13.  31.1.4.  31.1.6.
変動係数	2.1.7.
偏微分	90.3.18.
変量効果	21.7.3.
ポアソン回帰モデル	40.3.5.  40.3.6.
ポアソン過程	51.1.5.  51.1.6.
ポアソン分布	4.1.9.  2.1.16.  12.1.8.  4.1.3.
包除原理	1.1.1.
法線の方程式	90.3.23.
法則収束	6.1.8.
母関数	1.6.
補集合	1.1.1.
母数空間	11.1.3.  11.1.2.
母相関係数	11.2.18.
母相関係数行列	31.1.7.  31.1.8.
母相関係数の検定	11.5.12.
ボックスミュラー変換	60.1.3.
母比率の検定	11.5.8.
母比率の差の検定	11.5.9.
母分散の検定	11.5.5.  11.5.6.
母平均の検定	11.5.1.  11.5.2.
母偏相関係数行列	31.1.8.  31.1.7.
ホワイトノイズ	52.1.7.

ま行	項番
マクネマー検定	22.1.5.
マクローリン展開	90.2.4.
マハラノビス距離	31.1.2.  42.1.2.  42.2.1.  43.2.3.  42.1.3.  42.2.2.  42.1.1.  31.3.1.  31.5.2.
マルコフ性	50.1.1.
マルコフの不等式	6.1.5.  90.4.7.
マルコフ連鎖	50.1.  50.1.1.  50.1.2.
マローズのCp基準	40.2.4.
マンハッタン距離	43.2.5.
マンホイットニーU検定	13.1.3.  13.1.4.  13.1.5.  13.1.6.  13.1.7.  13.1.8.
右側検定	6.2.4.
幹葉図	80.3.1.
右連続関数	1.4.3.
未定乗数	45.5.5.
ミンコフスキー距離	43.2.4.  49.2.2.
無記憶性	4.1.8.  5.1.9.
無作為化	21.1.1.
無作為割り当て	20.1.5.
無相関	2.1.5.  2.2.18.  5.2.1.  5.2.2.
無相関性の検定	11.2.18.  11.5.13.
モーメント	2.1.1.
モーメント推定量	10.5.3.
モーメント法	10.5.3.
モーメント母関数	1.6.2.  1.7.4.
モデル選択	52.4.1.
モデル適合	11.1.3.
モデル同定の一致性	40.2.3.
モデルの適合度	40.2.4.
モデルパラメータ	46.1.3.
モデル評価基準	40.2.1.  40.2.2.  40.2.4.
モンテカルロシミュレーション	60.6.
モンテカルロ積分	60.6.1.

や行	項番
ヤコビアン	3.1.3.
有意確率	11.2.13.  11.2.14.
有意水準	11.2.1.
有意水準	11.2.4.  11.2.5.
有界閉集合	90.5.1.
ユークリッド距離	43.2.1.  49.2.2.
ユークリッド距離行列	49.1.5.
有限修正	20.1.3.  4.1.4.  20.1.12.
有限母集団	20.1.3.
有限母集団修正	4.1.4.
有効推定量	10.7.8.
有効スコア関数	10.6.4.  10.6.5.  11.1.8.  11.1.9.
有効性	10.7.4.
尤度	46.2.6.
尤度関数	10.5.1.  40.4.2.  46.2.1.  46.1.3.
尤度比検定	11.1.3.  11.1.4.  11.2.7.  11.2.9.
尤度比検定統計量	11.1.3.  12.1.1.
尤度比検定の多次元化	11.1.5.
要因	21.6.4.  21.6.6.  21.6.8.  21.6.11.  21.6.13.
余事象	1.3.2.
予測区間	30.3.4.  31.3.2.  31.5.3.
予測誤差	52.3.3.
予測値	52.3.3.  31.6.1.  32.2.2.  21.7.1.  31.3.1.  31.5.2.  31.6.5.
4乗和の展開	2.3.7.

ら行	項番
ラージオー	90.2.2.  90.2.3.
ラオブラックウェル推定量	10.3.4.
ラオブラックウェルの定理	10.3.4.
ラグランジュ関数	45.5.5.  45.5.6.  90.5.1.
ラグランジュ乗数	90.5.1.
ラグランジュ剰余項	90.2.5.
ラグランジュの未定乗数法	90.5.1.
ラグランジュ未定乗数	45.5.6.
ラグランジュ未定乗数法	42.3.2.
ラッソ回帰	40.5.1.
ラプラス分布	5.1.17.  60.1.14.
乱塊法	21.1.4.
乱数代入法	80.1.6.
乱数発生方法	60.1.
ランダウの記号	90.2.3.  90.2.2.
ランダムウォーク	51.1.1.
離散一様分布	4.1.1.
離散型周辺確率関数	1.5.3.
離散型周辺分布関数	1.5.3.
離散型順序統計量	10.4.2.  10.4.3.
離散型条件付き確率関数	1.5.4.
離散型データ	40.1.2.
離散型同時確率関数	1.5.1.
離散型同時確率関数の期待値	2.2.1.
離散型同時分布関数	1.5.1.
離散型分布	4.
リスク差	22.1.1.  12.1.7.
リスク比	22.1.1.
リッジ回帰	40.5.2.
両側検定	6.2.4.
両側指数分布	5.1.17.  60.1.14.
量的変数	40.1.2.  40.1.3.
リンク関数	40.3.6.
隣接	12.1.1.
類似性	49.3.1.
累乗和の展開	2.3.5.  2.3.6.  2.3.7.
累積寄与率	41.2.4.  41.3.3.  45.5.8.  41.1.1.
累積分布関数	1.4.3.  90.1.4.  1.7.2.  6.1.11.  6.1.13.  6.2.1.  60.1.7.  6.2.2.
累積分布関数	2.1.8.
ルート回帰式	52.4.2.
レーマンシェフェの定理	10.3.6.  10.3.7.
列中心化	49.1.3.
レバレッジ	30.3.3.  31.3.1.  31.5.2.  30.2.1.
レベルαの検定	11.2.4.
連関係数	12.1.3.  12.1.4.
連結関数	40.3.6.
連続一様分布	5.1.1.
連続型周辺確率密度関数	1.5.3.
連続型周辺分布関数	1.5.3.
連続型順序統計量	10.4.4.  10.4.5.  10.4.6.  10.4.7.
連続型条件付き確率密度関数	1.5.4.
連続型データ	40.1.2.
連続型同時確率密度関数	1.5.1.
連続型同時確率密度関数の期待値	2.2.2.
連続型同時分布関数	1.5.1.
連続型分布	5.
連続写像定理	6.1.9.
連続修正	6.2.3.  6.2.4.  13.1.10.  13.1.3.  13.1.5.
連続性定理	1.7.2.
ローレンツ曲線	90.6.3.
ログランク検定	32.3.9.  32.3.5.
ロジスティック回帰式	52.4.2.
ロジスティック回帰分析	40.3.1.
ロジスティック回帰モデル	40.3.3.  40.3.5.  40.3.6.
ロジスティックシグモイド関数	40.3.2.
ロジスティック分布	5.1.14.  60.1.12.
ロジスティック変換	3.2.8.
ロジット	40.3.3.  10.3.3.
ロジット関数	40.3.2.
ロジット変換	3.2.7.
ロジットモデル	40.3.3.

わ行	項番
歪度	2.1.6.
ワイブル分布	5.1.13.
和集合	1.1.1.
ワルド検定	11.1.6.  11.1.7.