私は統計の専門家でないため、統計を習得するためには結構時間がかかっており、未だに勉強中です。 おかげで、どの辺がわからないか、どこがポイントなのかが少しずつ分かって来たような気がしています。そこで、種々の統計手法を理解するために事前に必要な知識は何かについてまとめてみました。
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一番最上段に「統計の基礎」として必要なキーワードがあり、左側セルにそれらを用いる統計的手法をリストアップしています。多変量解析、MT法などは、分散と相関係数の概念を知っておく必要があります。 抜取検査やベイズ統計学は確率の概念が必要です。 統計的推定、検定、工程能力指数あるいはG R&Rは標準偏差や分布の概念は必要です。 サンプルサイズ設定の場合は、種々のキーワードを知っていた方が判断し易いと考えます。 これらは私の経験的なものなので、参考にしてみてください。 この表はいずれ進化するかもしれませんが、現時点ではこんなところです。 ばらつき（分散）と標準化による統計量算出が理解できれば、ほとんどのことは理解できるようになってきます。