今日では経営科学分野ではもちろん、ビジネス雑誌などにも「ビッグデータ」や「データマイニング」という言葉が流行り言葉で使われていますね。それらが具体的にどのような手法で解析をしているかというと、「統計」です。数式が現れるので、一見すると一部の理系たちだけが利用する手法であると思うかもしれませんが、今は統計解析や統計学的センスは文系理系問わずビジネスパーソン、研究者は必要なものです（と、何年も前から言われていますが…）。統計リテラシがなければ、メディアや少し頭のいいオジサンとかにちょっと都合のいいデータを見せられて騙されるでしょう。実際には小難しい数学がよくわからなくてもExcelを使えば勝手に計算してくれます。統計解析用のプログラムを書くのであれば話は別ですが。
日本では他国と比較して統計をあまり真剣に習わないので、統計的リテラシは低いようです。逆に、必要なのにもかかわらず多くの人が知らないわけですから、我々はチャンスであるとも考えられます。
そこで私の勉強ノートも兼ねてこれから不定期にで統計学、統計解析の基礎を一緒に勉強していこうと思います。本記事は0回目ということで目次というか、これから解説していきたいことを書いておきます。
（2014年6月5日現在。変更の可能性十分にあり。）
１．基本統計量：平均（相加平均、相乗平均、移動平均）、分散、標準偏差、中央値、最頻値、最大値、最小値
２．共分散、相関係数
３．サンプリング
４． 不偏推定量、自由度
５．確率、確率分布、正規分布、中心極限定理
６．分布（t分布、カイ二乗分布、F分布）
７．推定と検定１：考え方
８．推定と検定２：推定
９．推定と検定３：検定
１０．回帰分析（単回帰分析）、決定係数
１１．分散分析
１２．多変量解析１：イントロダクション、重回帰分析
１３．多変量解析２： 主成分分析 、因子分析
１４．多変量解析３：ロジスティック回帰
１５．実験計画法