やさしい確率分布
この連載は、データをさまざまな角度から分析し、その背後にある有益な情報を取り出す方法を学ぶ『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』連載（記述統計と回帰分析編）の続編で、確率分布に焦点を当てています。 この確率分布編では、推測統計の基礎となるさまざまな確率分布の特徴や応用例を説明します。身近に使える表計算ソフト（ExcelやGoogleスプレッドシート）を使いながら具体的に事例を見ていきます。 必要に応じて、Pythonのプログラムや統計ソフトRなどでの作成例にも触れることにします。 数学などの前提知識は特に問いません。中学・高校の教科書レベルの数式が登場するかもしれませんが、必要に応じて説明を付け加えるのでご心配なく。肩の力を抜いてぜひとも気楽に読み進めてください。
やさしい確率分布：
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（確率分布編）の第5回。幾何分布とは、k回目に成功する確率の分布です。一方、負の二項分布は、n回成功するまでにk回失敗する確率の分布です。これらの確率分布が利用できる事例を確認した後、確率質量関数や累積分布関数の求め方、可視化の方法などを解説していきます。
[羽山博, 著] ()
やさしい確率分布：
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（確率分布編）の第4回。ポアソン分布とは、出来事（事象）が、まれにしか起こらない場合に、独立な試行を何回も繰り返したときの確率分布です。そのような事例を紹介した後、確率の求め方や可視化の方法などを解説していきます。
[羽山博, 著] ()
やさしい確率分布：
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（確率分布編）の第3回。まず「非復元抽出（例：くじ引き）とは何か」を説明。その確率分布である超幾何分布を取り上げ、その意味や特徴などを解説します。
[羽山博, 著] ()
やさしい確率分布：
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（確率分布編）の第2回。推測統計の基礎となる確率分布のうち、離散型確率分布で代表的なベルヌーイ分布と二項分布の意味や特徴などを解説します。
[羽山博, 著] ()
やさしい確率分布：
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の確率分布編です。第1回は出発点として、推測統計の基礎となる確率分布の意味や種類、特徴を解説します。離散型分布と連続型分布の違いや種類、確率分布を表す確率質量関数／確率密度関数と累積分布関数の意味や特徴などを見ながら連載の全体像を紹介します。
[羽山博, 著] ()
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