統計学 のおすすめの教材8選！ 【 2024年11月 最新版】

ゼロから統計学の基礎を学べる入門コースです！

入門コースではありますが、ゼロからスタートして初心者にはやや難易度が高い

「確率分布、区間推定、仮説検定」の内容まで身につけていくことを目標としています。

私は数学講師として20年以上、数学が苦手な生徒を指導してきました。

よりわかりやすく、効率の良い教え方を研究しています。

このコースでも、できる限り丁寧にわかりやすく、効率の良い解説をしていきます。

実は私自身、統計学で挫折した経験があります。

その後３０冊近くの統計本を読み込み、ようやく統計学の内容が

理解できるようになりましたが、ここまで来るのにかなりの時間を要しました。

皆さんには、もっと短時間で効率よく統計学を学んでほしいという

強い思いから、このコースを作りました。

統計学には、初めて学ぶ人がつまずきやすいポイントがあります。

このコースではそのつまずきやすいポイントについて重点的に解説していきます。

また、３０冊以上の統計本で学んだエッセンスもお伝えします。

数式に苦手意識のある方のために、数式はできる限り少なくしています。

また、イメージが湧きやすいように図やグラフを多めにしています。

ポイントとなる部分には練習問題も用意していますので、ぜひ一度

動画を止めてご自身の手で問題に取り組んでみてください。

このコースの特徴

✓入門コースだけど確率分布、推定、検定まで学べる！

✓数式はできる限り少なめ

✓四則演算と２乗、平方根を知っていればOK

✓図やグラフをたくさん使ってイメージを大事に

✓練習問題で理解が深まる

注意事項

※エクセルやRを使った演習や、回帰分析については扱っていません。

※確率分布・区間推定・仮説検定は初歩的な内容までの解説です。

ゼロからスタートして、区間推定や仮説検定の基本的な部分までを最速で学べるコース

になっていますので、ご理解いただければと思います。

最後に

前半のレクチャーでも解説していますが、

統計学は、私たちの身の回りにある様々なデータとの付き合い方を教えてくれる学問です。

そして、統計学はすべての人にとって役立つ重要な知識です。

統計学を学び「データを正しく読み解くスキル」を一緒に身につけていきましょう！

1. 紹介
2. このコースを初心者におすすめする理由
3. コース受講の手引き（＊必ずご確認ください）
4. 講義スライド資料
5. なぜ統計学を学ぶのか？
6. 統計学とは
7. 記述統計学
8. データのまとめ方
9. 度数分布表でデータの傾向をつかむ！
10. 相対度数の意味と計算方法
11. ヒストグラムで視覚的にとらえよう！
12. 階級の数はどうやって決めるのか？
13. 視覚化のデメリット
14. 平均とは「平らにならすこと」
15. 中央値の求め方はデータ数で異なります
16. 平均値と中央値のメリット・デメリット
17. 最頻値は「最も頻繁に現れる値」
18. ３つの代表値と分布の関係
19. 【参考】ヒストグラムにおける「階級の幅」と「柱の高さ」の関係
20. 偏差は平均から離れ具合
21. 分散のイメージと計算の仕方
22. 標準偏差で散らばりを感覚的にとらえよう！
23. 分散・標準偏差とヒストグラム【練習問題】
24. 標準化！異なるデータを比較しよう
25. 確率と確率分布
26. 確率の基礎をマスターしよう
27. 確率分布を表とグラフで理解する！
28. 確率分布グラフでは「面積＝確率」
29. 連続型確率分布の導き方？
30. 正規分布の性質をしっかり理解しよう
31. シグマ範囲で標準偏差が直感的に分かる！
32. 標準正規分布はすべての基準です
33. 正規分布表を利用して様々な確率を計算してみよう！
34. 標準正規分布の９５％確率を覚えよう
35. 正規分布表を利用した問題の解き方【練習問題】
36. 区間推定
37. 母集団と標本の違いを理解しよう！
38. 標本平均の分布について知っておこう【重要】
39. 点推定と区間推定の違い
40. 区間推定で用いる３つのツール
41. 区間推定の考え方
42. 不等式の解き方と区間推定の公式
43. 母平均の区間推定【練習問題】
44. ９５％信頼区間の本当の意味を理解しよう！
45. 区間推定の区間を狭める方法
46. 母標準偏差σが分からないときはどうするか？
47. 仮説検定
48. 仮説検定の考え方と用語を理解しよう！
49. 仮説検定の考え方【コイン投げで理解する】
50. 母平均の仮説検定にチャレンジ！
51. 母平均の仮説検定【練習問題】
52. 両側検定と片側検定はどうやって使い分ける？
53. 片側検定は棄却域が広くなる【練習問題】
54. 最後に
55. まとめ
56. ボーナスレクチャー
57. ボーナスレクチャー

※全編の字幕編集が完了しました。お待たせしてしまい申し訳ございませんでした（2024年2月6日）

統計学の基礎を効率的に学べるベーシック講座です！

• 「データを標準化してその特徴を確認しておくように」

• 「このデータの信頼区間を求めておいてくれないか」

• 「今回の調査結果が統計的に有意と言えるか調べておいてほしい」

• 「このクロス集計表から統計的に何が言えるのか」

などなどビジネスの現場において統計リテラシーが必要となる場面はたくさんあります。
昨今のAI/機械学習の普及やDX/デジタル化への強いニーズもあり、
このような場面は今後も増えていくと予想されます。

本コースでは上記のような場面で困らなくて済むように、
統計学の入り口とも言える「確率分布・推定・検定」についての
統計リテラシーや確率思考を身につけていきます。

「確率分布」を理解できれば統計的な見方や確率思考が身につき、
「推定」を理解できればデータ（標本）から母集団を語ることができ、
「検定」を理解できれば統計的な仮説思考が身につきます。

また本コースは統計学の初心者の方を対象としており、
数式や記号は必要最小限にしながら豊富な図や言葉で解説を
行っていきます（ただ、重要な数式や記号、理解のために
どうしても必要な数式や記号は用いております）。
初心者の方でも安心して取り組めるコース内容となっております。

この機会にぜひ一緒に一生モノの統計学の知識を身につけましょう！

（注: 本コース内ではExcelやR、Pythonなどのツール・操作方法はご紹介しておりませんのでご了承ください）

こんなことが身につきます

• 基礎的な統計リテラシー

• 統計学の「記述統計」の知識

• 統計学の「確率」や「確率モデル」に関する理解

• 統計学の「点推定」や「区間推定」に関する理解

• 統計学の「統計的仮説検定」に関する理解

• 豊富な図や言葉による統計学の理解

• 統計学に関する視覚的なイメージ

• ダウンロード可能なスライド資料による記憶の定着

1. はじめに・記述統計
2. はじめに
3. 講義スライド資料
4. 母集団と標本
5. 変数
6. ヒストグラム
7. 散布図
8. 記述統計
9. 代表値
10. 中央値
11. 平均
12. 外れ値
13. 平均偏差
14. 分散
15. 標準偏差
16. 標準化
17. 点推定
18. 点推定とは
19. 不偏性
20. 平均の点推定
21. 分散の点推定
22. 標本分散と不偏分散
23. 確率分布
24. なぜ「確率」か
25. 単純無作為抽出
26. 確率モデル
27. 確率変数
28. 確率分布
29. 確率関数とパラメータ
30. 確率分布の表記
31. 二項分布
32. 正規分布
33. 標準正規分布
34. 母集団分布と標本分布
35. 区間推定①
36. 区間推定とは
37. 正規分布・標準正規分布（復習）
38. 標準正規分布の両側５％点
39. 母平均の区間推定
40. 信頼度と信頼区間
41. 標本平均の性質
42. 標本平均を用いた区間推定
43. 分散と推定区間の関係
44. 区間推定②
45. ｔ分布
46. ｔ分布による区間推定
47. ｔ分布による区間推定の精度
48. 母集団分布が未知の場合
49. 中心極限定理
50. 中心極限定理を利用した区間推定
51. 区間推定③
52. 二値変数と比率
53. ベルヌーイ分布
54. 母比率の区間推定
55. 母分散とは
56. カイ二乗分布
57. 母分散の区間推定
58. 検定①
59. 検定とは
60. 帰無仮説と対立仮説
61. 棄却域と有意水準
62. 両側検定と片側検定
63. 検定の流れ
64. 検定結果の解釈
65. 第１種の過誤、第２種の過誤
66. 検定②
67. 母平均の検定（ｔ検定）
68. 母平均の差の検定（ウェルチのｔ検定）
69. 連関
70. クロス集計表
71. 独立性
72. カイ二乗検定（独立性の検定）
73. さいごに（小テストはこちらに追加しております）
74. さいごに
75. 「記述統計」の小テスト
76. 「点推定」の小テスト
77. 「確率分布」の小テスト
78. 「区間推定①」の小テスト
79. 「区間推定②」の小テスト
80. 「区間推定③」の小テスト
81. 「検定①」の小テスト
82. 「検定②」の小テスト
83. ボーナスレクチャー

「確率分布」「統計的な推測」は統計検定３級の新出題範囲です！

このコースでは統計学の最重要分野ともいえる「確率分布・統計的な推測」について、ゼロから網羅的にしっかりと習得していきます。

統計検定３級では、このコースの内容である「確率分布」「統計的な推測」が、2020年度からの新出題範囲に加わりました。

そして何より、「確率分布・統計的な推測」は統計学を学んでいく上で、絶対に身につけておかなければならない、非常に重要な分野です。

統計学の基礎をしっかり、網羅的に学べる初級コースです

「確率分布・統計的な推測」は初学者が統計学を学ぶときに、非常につまずきやすい分野でもあります。

本コースでは、初めてこの分野を学ぶ方のために、できる限り丁寧でわかりやすい解説をしていきます。

まず最初に、確率変数や確率分布の意味や数式を徹底習得し、初学者には難解に感じられる統計的な推定について、きちんと理解＆習得していくことを目指しています。

８時間でしっかり統計学の基礎を網羅的に学ぶことが可能です。

※高校の新課程、数学B「確率分布と統計的な推測」の内容も完全に網羅しています。

『【超初心者向け！】数学講師が教えるゼロからの統計学入門』を受講された方に、次のステップとしてぜひご受講いただきたいコースでもす。

もちろん、はじめての方でも大丈夫です！

ここでは、以前のコースでは扱わなかった

・確率変数の各種公式

・同時分布

・確率変数の独立

・二項分布と正規分布

・母比率の推定

・二項分布を用いた仮説検定

などの内容もしっかり学んでいきます。

復習もたくさん交えながら少しだけレベルを上げた内容となっていますので、無理なく確実にステップアップしていくことができると思います。

統計で登場する数式や定理の意味が分かる！

私は数学講師として20年以上、数学が苦手な生徒を指導してきました。

よりわかりやすく、効率の良い教え方を研究しています。

このコースでは、たくさんの数式が登場しますが、できる限り丁寧でわかりやすい解説をしていきます。

統計学で登場する数式や定理の意味もきちんと理解していくことを目指しています。

Σ記号や積分は使わずに解説しますのでご安心ください。

このコースの特徴

✓数学講師が丁寧にわかりやすく解説

✓「確率分布・統計的な推測」の基礎を網羅的に学べる

✓公式や定理の意味もきちんと解説

✓効率よく学べるように編集済み

✓レクチャーごとに用意した練習問題で徹底習得

要件

・中学数学の基礎

「場合の数・確率の基礎」「統計の基礎（平均、分散、標準偏差）」について習得しておくとスムーズにコースを進めることができますが、初めての方でも大丈夫です。

無理なく学べるように復習をしながら解説をしていきます。

本コースでは定理や公式の背景にある「仕組み」「考え方」の理解にも重点を置いています。複雑な数式が多めですが、繰り返し動画を見て理解を深めていきましょう。

統計学はすべての人にとって役立つ

統計学は、私たちの身の回りにある様々なデータとの付き合い方を教えてくれる学問であり、すべての人にとって役立つ重要な知識です。

統計学を学び「データを正しく読み解くスキル」のベースを一緒に身につけていきましょう！

1. コースの概要
2. コースの紹介
3. 受講対象者とコースの進め方
4. 講義スライド資料
5. 確率変数と確率分布
6. 確率変数
7. 確率の表し方
8. 確率分布
9. 確率変数【練習問題】
10. 確率変数の期待値と分散
11. 【復習】データの平均・分散・標準偏差
12. 確率変数の期待値
13. aX+bの期待値
14. Xの2乗の期待値
15. 確率変数の分散・標準偏差
16. 確率変数の分散・標準偏差【練習問題】
17. 分散の計算公式
18. aX+bの分散と標準偏差
19. aX+bの分散と標準偏差【練習問題】
20. 確率変数の和と積
21. 同時分布
22. 確率変数の和の期待値
23. aX+bYの期待値
24. 確率変数の独立
25. 確率変数の独立【練習問題】
26. 確率変数の積の期待値
27. 確率変数の和の分散
28. aX+bYの分散
29. 公式のまとめと補足
30. 二項分布
31. 【復習】反復試行の確率
32. 二項分布
33. 二項分布の期待値と分散
34. 二項分布の期待値と分散【練習問題】
35. 正規分布
36. 連続型確率変数
37. 正規分布
38. 標準正規分布
39. 正規分布表の利用①
40. 正規分布表の利用②
41. 正規分布の応用【文章問題】
42. 二項分布の正規分布による近似
43. 母集団と標本
44. 全数調査と標本調査
45. 復元抽出と非復元抽出
46. 母集団分布
47. 標本平均の分布
48. 標本平均の期待値と標準偏差
49. 標本平均の期待値と標準偏差【証明】
50. 標本平均の分布と正規分布【中心極限定理】
51. 区間推定
52. 母平均の推定【準備】
53. 母平均の推定①
54. 母平均の推定②
55. 95％信頼区間の意味
56. 標本比率と正規分布（母比率の推定の準備）
57. 母比率の推定
58. 仮説検定
59. 仮説検定の考え方
60. 仮説検定の方法
61. 片側検定
62. 母平均の検定
63. 終わりに
64. 終わりに

統計学とエクセルを使ったビジネス戦略プロセスを解説します！

• テスト結果から何が言えるのか？

• その平均値、本当に正しい？

• 広告宣伝費と販売数、本当に関係ある？

• 100人のアンケートだけで十分？

といった課題を、統計学の基本とエクセルによって解決するテクニックを学びます。

前半では、平均・分布・分散から、「このデータから、何を読み取れるのか？」を学びます。

次の相関分析では、近似曲線を使いながら「データAとデータBに関係があるのか？」というデータの関係性について学びます。

最後は、信頼区間やP値といった計算により、「そのテスト結果、正しいといえるのか？」というデータの信頼性を学びます。

1.  平均、分布、分散

平均

グラフ化(1) 縦棒グラフ

グラフ化(2) ヒストグラム

中央値

標準偏差

パレート分析

2. 相関分析

近似曲線の基本(1)：R2

近似曲線の基本(2)：正の相関、負の相関

近似曲線の基本(3)：相関関係と因果関係

近似曲線の基本(4)：予測値を計算

データを読み解く(1)：外れ値

データを読み解く(2)：グループ分け

データを読み解く(3)：分解

データを読み解く(4)：累計

近似曲線の応用(1)：指数近似

近似曲線の応用(2)：対数近似

近似曲線の応用(3)：累乗近似

近似曲線の応用(4)：多項式近似

最適解(1) 効率的なマーケティング

最適解(2)マーケティング予算の分配

3. 数字の信頼性

数字の信頼性とは

信頼区間(1)：平均値の「幅」

信頼区間(2)：エクセルで計算

信頼区間(3)：シミュレーション

P値(1)：テストの検証

P値(2)：エクセルで計算

P値(3)：シミュレーション

P値(4)：有意差の注意点

1. はじめに
2. はじめに
3. 【ダウンロード用】エクセルファイルと講義スライド
4. エクセルファイルのダウンロード
5. 講義スライドのダウンロード
6. 平均、分布、分散
7. はじめに：平均、分布、分散
8. 平均値
9. グラフ化(1) 縦棒グラフ
10. グラフ化(2) ヒストグラム
11. 中央値
12. 標準偏差
13. まとめ：平均、分布、分散
14. パレート分析(1)
15. パレート分析(2)：パレート図
16. パレート分析(3)：円グラフ
17. 平均の応用(1)：加重平均
18. 平均の応用(2)：条件付き平均
19. 平均の応用(3)：平均成長率（CAGR）
20. 相関分析
21. 相関分析とは
22. 近似曲線の基本(1)：R2
23. 近似曲線の基本(2)：正の相関、負の相関
24. 近似曲線の基本(3)：相関関係と因果関係
25. 近似曲線の基本(4)：予測値を計算
26. データを読み解く(1)：外れ値
27. データを読み解く(2)：グループ分け
28. データを読み解く(3)：分解
29. データを読み解く(4)：累計
30. 近似曲線の応用(1)：指数近似
31. 近似曲線の応用(2)：対数近似
32. 近似曲線の応用(3)：累乗近似
33. 近似曲線の応用(4)：多項式近似
34. 最適解(1) 効率的なマーケティング
35. 最適解(2)マーケティング予算の分配
36. 数字の信頼性
37. 数字の信頼性とは
38. 信頼区間(1)：平均値の「幅」
39. 信頼区間(2)：エクセルで計算
40. 信頼区間(3)：シミュレーション
41. P値(1)：テストの検証
42. P値(2)：エクセルで計算
43. P値(3)：シミュレーション
44. P値(4)：有意差の注意点
45. おわりに
46. おわりに①
47. おわりに②
48. おわりに③
49. 【確認テスト】コースの理解度をチェックしよう
50. 【確認テスト】コースの理解度をチェックしよう

■このコースのゴール

統計検定3級(R)程度の統計知識を習得し、データサイエンスに必要なスキル体系から次のステップを検討できる。

■受講後にできるようになることの一例

・基礎的な統計学の全体像が俯瞰できる

・平均、分散、相関係数など主要な統計指標の意味がわかる

・推測統計学における確率の考え方がわかる

・標準正規分布を利用した、推定、検定の考え方を理解する

・問題演習を通して、公式を使った計算が身に付く

・データサイエンス周りのスキルを理解し、今後のアクションを検討できる

※いくつか無料のプレビュー動画を公開しておりますので、イメージ確認のためぜひご覧ください。

セクション1 コースのご案内

コース概要と目的

コースの全体像

ご挨拶

セクション2 -講義-データの見方を学ぼう

CHAPTER1：統計学とは？で学ぶこと

統計学とは

データの種類

可視化と散布図

CHAPTER1：小テスト

CHAPTER2：データを視覚的に表現するには？で学ぶこと

度数分布表

ヒストグラムと累積度数

CHAPTER2：小テスト

CHAPTER3：データを分析する指標とは？で学ぶこと

重要な統計指標

平均

分布の中心を表す指標（平均値・中央値・最頻値）

CHAPTER3：小テスト（分布の中心を表す指標）

分散・標準偏差

標準化変量

偏差値

変動係数

共分散

相関係数

CHAPTER3：小テスト（相関係数）

このセクションで学んだことチェック

コラム

セクション3 -講義-確率による表現を学ぼう

CHAPTER1：確率とは？で学ぶこと

不確実性と確率

母集団と標本

記述統計学と推測統計学

確率分布

CHAPTER2：正規分布とは？で学ぶこと

正規分布

期待値

標準正規分布

CHAPTER2：小テスト

このSECTIONで学んだことチェック

コラム

セクション4 -講義-推定と検定の考え方を学ぼう

CHAPTER1：推定とは？で学ぶこと

推定とは

標本分布

(参考)中心極限定理

(参考)標本分散・標本標準偏差

点推定

区間推定（母分散既知）

区間推定（母分散未知）

(参考)母分散の区間推定

小テスト①

小テスト②

小テスト③

CHAPTER2：検定とは？で学ぶこと

仮説検定とは

母平均の仮説検定①

母平均の仮説検定②

片側検定

両側検定

(参考)母分散が未知の場合の検定

このSECTIONで学んだことチェック

コラム

セクション5 -演習-演習により知識を定着させよう

演習の注意点

問題①（連続型データと離散型データ）

問題②（グラフの種類）

問題③（折れ線グラフ）

問題④（度数分布表）

問題⑤（ヒストグラム・箱ひげ図）

問題⑥：（基本的な統計指標）

問題⑦：（基本的な統計指標）

問題⑧：（基本的な統計指標）

問題⑨：（基本的な統計指標）

問題⑩：（基本的な統計指標）

問題⑪：（基本的な統計指標）

問題⑫：（標準化変量）

問題⑬：（標準化変量）

問題⑭（偏差値）

問題⑮（変動係数）

問題⑯（帯グラフ）

問題⑰（相関関係・因果関係）

問題⑱（相関関係・因果関係）

問題⑲（クロス集計表）

問題⑳（相関係数）

問題㉑（相関係数）

問題㉒（相関係数）

問題㉓（相関係数）

問題㉔（回帰）

問題㉕（回帰）

問題㉖（回帰）

問題㉗（確率）

問題㉘（確率）

問題㉙（確率）

問題㉚（確率）

問題㉛（独立試行の確率）

問題㉜：（独立試行の確率）

問題㉝（順列）

問題㉞（組み合わせ）

問題㉟（組み合わせ）

問題㊱（組み合わせ）

問題㊲（条件付き確率）

問題㊳（条件付き確率）

問題㊴（条件付き確率）

問題㊵（条件付き確率）

問題㊶（確率の解釈）

問題㊷（確率変数・確率分布）

問題㊸（確率変数・確率分布）

問題㊹（確率変数・確率分布）

問題㊺（正規分布）

問題㊻（正規分布）

問題㊼（正規分布）

問題㊽（二項分布）

問題㊾（調査）

問題50（調査）

問題51（調査）

問題52（研究）

問題53（標本平均）

問題54（信頼区間）

問題55（信頼区間）

問題56（仮説検定）

問題57（仮説検定）

問題58（仮説検定）

問題59（仮説検定）

問題60（仮説検定）

セクション6 今後の指針のご案内

ボーナスレクチャー

1. コースのご案内
2. コース概要と目的
3. コースの全体像
4. ご挨拶
5. -講義-データの見方を学ぼう
6. CHAPTER1：統計学とは？で学ぶこと
7. 統計学とは
8. データの種類
9. 可視化と散布図
10. CHAPTER1：小テスト
11. CHAPTER2：データを視覚的に表現するには？で学ぶこと
12. 度数分布表
13. ヒストグラムと累積度数
14. CHAPTER2：小テスト
15. CHAPTER3：データを分析する指標とは？で学ぶこと
16. 重要な統計指標
17. 平均
18. 分布の中心を表す指標（平均値・中央値・最頻値）
19. CHAPTER3：小テスト（分布の中心を表す指標）
20. 分散・標準偏差
21. 標準化変量
22. 偏差値
23. 変動係数
24. 共分散
25. 相関係数
26. CHAPTER3：小テスト（相関係数）
27. このセクションで学んだことチェック
28. コラム
29. -講義-確率による表現を学ぼう
30. CHAPTER1：確率とは？で学ぶこと
31. 不確実性と確率
32. 母集団と標本
33. 記述統計学と推測統計学
34. 確率分布
35. CHAPTER2：正規分布とは？で学ぶこと
36. 正規分布
37. 期待値
38. 標準正規分布
39. CHAPTER2：小テスト
40. このSECTIONで学んだことチェック
41. コラム
42. -講義-推定と検定の考え方を学ぼう
43. CHAPTER1：推定とは？で学ぶこと
44. 推定とは
45. 標本分布
46. (参考)中心極限定理
47. (参考)標本分散・標本標準偏差
48. 点推定
49. 区間推定（母分散既知）
50. 区間推定（母分散未知）
51. (参考)母分散の区間推定
52. 小テスト①
53. 小テスト②
54. 小テスト③
55. CHAPTER2：検定とは？で学ぶこと
56. 仮説検定とは
57. 母平均の仮説検定①
58. 母平均の仮説検定②
59. 片側検定
60. 両側検定
61. (参考)母分散が未知の場合の検定
62. このSECTIONで学んだことチェック
63. コラム
64. -演習-演習により知識を定着させよう
65. 問題と解答のダウンロード
66. 演習の注意点
67. 問題①（連続型データと離散型データ）
68. 問題②（グラフの種類）
69. 問題③（折れ線グラフ）
70. 問題④（度数分布表）
71. 問題⑤（ヒストグラム・箱ひげ図）
72. 問題⑥：（基本的な統計指標）
73. 問題⑦：（基本的な統計指標）
74. 問題⑧：（基本的な統計指標）
75. 問題⑨：（基本的な統計指標）
76. 問題⑩：（基本的な統計指標）
77. 問題⑪：（基本的な統計指標）
78. 問題⑫：（標準化変量）
79. 問題⑬：（標準化変量）
80. 問題⑭（偏差値）
81. 問題⑮（変動係数）
82. 問題⑯（帯グラフ）
83. 問題⑰（相関関係・因果関係）
84. 問題⑱（相関関係・因果関係）
85. 問題⑲（クロス集計表）
86. 問題⑳（相関係数）
87. 問題㉑（相関係数）
88. 問題㉒（相関係数）
89. 問題㉓（相関係数）
90. 問題㉔（回帰）
91. 問題㉕（回帰）
92. 問題㉖（回帰）
93. 問題㉗（確率）
94. 問題㉘（確率）
95. 問題㉙（確率）
96. 問題㉚（確率）
97. 問題㉛（独立試行の確率）
98. 問題㉜：（独立試行の確率）
99. 問題㉝（順列）
100. 問題㉞（組み合わせ）
101. 問題㉟（組み合わせ）
102. 問題㊱（組み合わせ）
103. 問題㊲（条件付き確率）
104. 問題㊳（条件付き確率）
105. 問題㊴（条件付き確率）
106. 問題㊵（条件付き確率）
107. 問題㊶（確率の解釈）
108. 問題㊷（確率変数・確率分布）
109. 問題㊸（確率変数・確率分布）
110. 問題㊹（確率変数・確率分布）
111. 問題㊺（正規分布）
112. 問題㊻（正規分布）
113. 問題㊼（正規分布）
114. 問題㊽（二項分布）
115. 問題㊾（調査）
116. 問題50（調査）
117. 問題51（調査）
118. 問題52（研究）
119. 問題53（標本平均）
120. 問題54（信頼区間）
121. 問題55（信頼区間）
122. 問題56（仮説検定）
123. 問題57（仮説検定）
124. 問題58（仮説検定）
125. 問題59（仮説検定）
126. 問題60（仮説検定）
127. 今後の指針のご案内
128. ボーナスレクチャー