仮説検定の構造について説明し、さまざまな仮説検定を一覧表に整理する。

区間推定の構造について説明し、区間推定の種類を一覧表に整理する。

点推定における推定量を選ぶ基準として、不偏性・一致性・有効性を説明する。

点推定の方法として、モーメント法・最尤法を説明する。

点推定の構造について説明し、点推定の対象となる代表的な母数を一覧表に整理する。

推測の種類（点推定・区間推定・仮説検定）について説明する。点推定・区間推定・仮説検定の主な内容を説明する。

集団の一部しか知ることができない場合に集団の全体について知る方法（推測統計学）について母集団、標本などを定義し関連性を説明する

2017年から分離型キーボードがトレンドになっているようだ。分離型キーボードを極めるにはキーボードのオープンソースを改造して自分に合わせて自作するのが良いのだろうが、分離型キーボードがどんなものかわかっていないのにいきなり自作はハードルが高い…

データの把握方法について、1変数データ・2変数データ、質的データ・量的データ、定性的把握・定量的把握という軸で整理してきたので、全体像を整理する。

2変数データ(質的データ)の定量的把握についてスピアマンの順位相関係数を説明する。

はてなブログで、はてなブログ独自の注釈と、Markdownの注釈を付ける方法を説明する。

2変数データ(質的データ)の定性的把握について説明する。

2変数データ(量的データ)の定量的把握について説明する。

1変数データ（質的データ）を定量的に把握する方法について説明する。

1変数データ（質的データ）を定性的に把握する方法について説明する。度数表、棒グラフとその見方について説明する。

2変数データ（量的データ）を定性的に把握する方法について説明する。散布図とその見方について説明する。

前回までに量的データの定性的把握（度数分布表、ヒストグラム）と定量的把握（平均値など）について説明してきた。今回は、量的データの定性的把握と定量的把握の違いと使い方について説明する。

位置による分類、広がりによる分類、非対称性による分類、尖りによる分類を定量的に把握するための指標を説明する。

1変数データの分析は多次元データにおいても最初に行う内容となる。今回は、量的データに利用できる数を数える度数分布表、それを可視化したヒストグラム、ヒストグラムの見方（分布の形状）について説明する。

1変数データ、多変数データについて説明する。

データの種類（質的データ、量的データ）、測定の尺度（名義尺度:Nominal、順序尺度:Ordinal、間隔尺度:Interval、比尺度:Ratio）を説明し、その関係を明らかにする。

前回、ブログの作り方を整理した。今回はブログ記事を書く快適なツール（2017年度版）を紹介する。はてなブログに投稿することを前提としている。

ポモドーロテクニックは集中力を増すのに効果がある。しかし、ポモドーロテクニックは必要ない。ただ、たまにやるのは楽しいです。

ブログの記事を書くにあたりいきなり公開できる記事は書けない。どのような手順（ステップ）で作れば良いのかを整理する。

概要 はてなブログ（Markdownモード）で、はてなブログに特化した文法で書きたくないため、可能な限りMarkdownのデファクトスタンダードを追求する。 目次の書き方 [:contents]と書くと、目次が表示される。目次には、デファクトスタンダードはないようだ。 …

プロイバシーポリシーを説明する。