統計で英語多読

記述統計から確率・確率分布、推定・検定まで、統計学を英語で読む全28ユニット。1本540〜1,050語・全文日本語訳つき、中学英語レベルから読み進められます。

全 28 ユニット

統計学を題材にした英語多読シリーズ、全28ユニットの目次です。記述統計から確率・確率分布、そして推定・検定まで、累計約20,000語の英文を、中学英語レベルから無理なく読み進められます。

📊 シリーズ情報 全28ユニット / 累計 約20,000語 / 各ユニット 540〜1,050語 / 推定読了時間 5〜11分 / 難易度 ★★☆☆☆(初中級)

このシリーズの使い方

統計学のカリキュラムを順にたどりながら、各テーマの考え方・用語・計算の流れを英文で読み進めていきます。

多読の原則

  • 訳を見ずに、まずは英文だけで最後まで読み通す
  • 分からない単語があってもいったん飛ばして全体の流れをつかむ
  • 各ユニット末尾に日本語訳(全文) をまとめてあるので、答え合わせ用にお使いください

おすすめの進め方

  • 1日1ユニットなら、約1ヶ月で全28本を完走できます
  • 統計を学んだことがある方は、興味のあるテーマから読み始めてもOK
  • Audible や Kindle Unlimited と組み合わせると、リスニング・多読の両輪が回ります

難易度

全ユニット共通で ★★☆☆☆(初中級) に設定しています。目安は中学英語+α、英検3級〜準2級レベルから挑戦可能です。

第1章 統計学の基礎

統計学とは何かという全体像から、母集団と標本、データの種類と尺度まで。推測統計の土台を固めます。

  1. 1-1 統計学とは何か — なぜデータ分析が重要なのか
  2. 1-2 母集団と標本 — 推測の第一歩
  3. 1-3 データの種類と尺度 — 質的データと量的データを見分ける

第2章 記述統計 — データを要約する

度数分布やヒストグラム、平均・中央値などの代表値、分散・標準偏差といった散らばり、箱ひげ図、標準化、そして2変数の関係まで。手元のデータを「見える化」する技術。

  1. 2-1 度数分布表とヒストグラム — データの分布を可視化する
  2. 2-2 データの中心を表す指標 — 平均値・中央値・最頻値の使い分け
  3. 2-3 データの散らばりを表す指標 — 分散・標準偏差・四分位範囲
  4. 2-4 箱ひげ図と5数要約 — 分布の全体像をコンパクトに把握する
  5. 2-5 標準化とZスコア(偏差値) — 異なるデータを同じ土俵で比較する
  6. 2-6 2変数の関係① — 散布図と共分散で関係性の向きを知る
  7. 2-7 2変数の関係② — 相関係数で関係性の強さを測る

第3章 確率の基礎

確率の基本ルールから条件付き確率、ベイズの定理、そして確率変数と確率分布まで。推測統計を支える確率の考え方を身につけます。

  1. 3-1 事象と確率 — 確率の基本ルール(加法定理・乗法定理)
  2. 3-2 条件付き確率 — ある情報が与えられたときの確率
  3. 3-3 ベイズの定理 — 結果から原因の確率を求める
  4. 3-4 確率変数と確率分布 — 期待値と分散の計算

第4章 確率分布

二項分布やポアソン分布などの離散型、一様分布・指数分布の連続型、そして統計学の主役である正規分布と、推測統計を支える中心極限定理まで。

  1. 4-1 離散型分布① — 二項分布とベルヌーイ分布
  2. 4-2 離散型分布② — ポアソン分布と幾何分布
  3. 4-3 連続型分布 — 一様分布と指数分布
  4. 4-4 正規分布 — 統計学で最も重要な「ベルカーブ」
  5. 4-5 標準正規分布 — Z表を使った確率計算マスター
  6. 4-6 大数の法則と中心極限定理 — 推測統計学の2大支柱

第5章 推測統計の基礎 — 推定と検定

標本から母集団を推し量る技術。標本抽出法、点推定、区間推定、そして仮説検定の考え方まで。

  1. 5-1 標本抽出法 — 良い推測のためのサンプリング
  2. 5-2 点推定 — 推定量が持つべき性質と不偏分散
  3. 5-3 区間推定の考え方 — 「幅」を持たせた信頼性の高い推定
  4. 5-4 仮説検定の考え方 — 帰無仮説・p値・第一種と第二種の過誤

第6章 仮説検定の応用

母平均・母比率・母分散の推定と検定から、適合度の検定まで。実際のデータで仮説を検証する手法をたどります。

  1. 6-1 母平均の推定と検定 — Z検定とt検定の使い分け
  2. 6-2 母比率の推定と検定 — 正規近似を用いた分析
  3. 6-3 母分散の推定と検定 — カイ二乗分布の応用
  4. 6-4 適合度の検定 — データは理論通りの分布か?(カイ二乗検定)