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統計学−リンク−

最終更新日：2017年4月26日

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【統計学】

• Category:統計学　　http://ja.wikipedia.org/wiki/Category:%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6
  Category:Statistics　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Statistics
  　統計学　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6
  　Statistics　　http://en.wikipedia.org/wiki/Statistics
  Category:Statistical theory　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Statistical_theory
  　Statistical theory　　http://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_theory
  Category:解析学　　http://ja.wikipedia.org/wiki/Category:%E8%A7%A3%E6%9E%90%E5%AD%A6
  Category:Mathematical analysis　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Mathematical_analysis
  　解析学　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%A7%A3%E6%9E%90%E5%AD%A6
  　Mathematical analysis　　http://en.wikipedia.org/wiki/Mathematical_analysis
  Category:Statistical inference　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Statistical_inference
  　推計統計学（inferential statistics）　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%8E%A8%E8%A8%88%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6
  　Statistical inference　　http://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_inference
  Category:ベイズ統計　　http://ja.wikipedia.org/wiki/Category:%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E7%B5%B1%E8%A8%88
  Category:Bayesian statistics　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Bayesian_statistics
  　Bayes linear statistics　　http://en.wikipedia.org/wiki/Bayes_linear_statistics
• 統計学とは　　https://kotobank.jp/word/%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6-103430
  　コトバンクによる。
• 統計学　　http://www.kwansei.ac.jp/hs/z90010/sugakuc/toukei/toukeihy.htm
  　丹羽時彦氏による放課後の数学入門の中のページ。
• ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学−平均から分散分析まで−　　http://kogolab.chillout.jp/elearn/hamburger/index.html
  アイスクリーム屋さんで学ぶ楽しい統計学−相関から因子分析まで−　　http://kogolab.chillout.jp/elearn/icecream/index.html
  　向後千春氏による。
• 統計学（Statistics）　　http://www.tmd.ac.jp/med/phy1/static/static1.html
  　東京医科歯科大学の中のページ。
• 統計学入門　　http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat.html
  　 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)による。2014年8月16日。
• 統計学自習ノート　　http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/
  　青木繁伸氏による。2011年6月8日。
• ●統計学　　http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/Mokuji/index2.html
  　青木繁伸氏による。2004年2月16日。

【組織・機関】

• 総務省統計局　　http://www.stat.go.jp/
• （独）統計センター　　http://www.nstac.go.jp/
• 統計数理研究所　　http://www.ism.ac.jp/
  広がる統計数理の世界　　http://www.ism.ac.jp/statistical_world/ja/index.html
• CSRDA東京大学社会科学研究所附属社会調査・データアーカイブ研究センター　　 http://csrda.iss.u-tokyo.ac.jp/ssjda/about/
• 一橋大学経済研究所社会科学統計情報研究センター 　　http://rcisss.ier.hit-u.ac.jp/Japanese/
• 統計関連学会連合　　http://www.jfssa.jp/
• （社）日本統計学会　　http://www.jss.gr.jp/
• 応用統計学会　　http://www.applstat.gr.jp/
• JSCS日本計算機統計学会　　http://www.jscs.or.jp/
• 日本行動計量学会　　http://www.bsj.gr.jp/
• IBS日本計量生物学会　　http://www.biometrics.gr.jp/
• JCS日本分類学会　　http://www.bunrui.jp/
• （財）日本統計協会　　http://www.jstat.or.jp/content/
• （財）統計情報研究開発センター　　http://www.sinfonica.or.jp/
• （財）厚生労働統計協会　　http://www.hws-kyokai.or.jp/
• UNSD（国連統計部）　　https://unstats.un.org/home/
• ISI（International Statistical Institute）（国際統計協会）　　https://www.isi-web.org/index.php
• SIAPStatistical Institute for Asia and the Pacific（アジア太平洋統計研修所）　　http://www.unsiap.or.jp/
• eurostat（欧州連合統計局）　　 http://ec.europa.eu/eurostat/
• FedStats（米国政府統計関係機関）　　https://fedstats.sites.usa.gov/
  

【確率論】

• Category:確率論　　http://ja.wikipedia.org/wiki/Category:%E7%A2%BA%E7%8E%87%E8%AB%96
  Category:Probability theory　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Probability_theory
  　確率論　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E8%AB%96
  　Probability theory　　http://en.wikipedia.org/wiki/Probability_theory
  確率　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87
  Probability　　http://en.wikipedia.org/wiki/Probability
• 確率論とは　　https://kotobank.jp/word/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E8%AB%96-43867
  　コトバンクによる。
• 確率論　　http://markun.cs.shinshu-u.ac.jp/learn/probability/
  　信州大学の中村八束氏による講義から。
• 確率論I, 確率論概論I　　http://www2.math.kyushu-u.ac.jp/~hara/lectures/02/pr-grad-all.pdf
  　原隆氏による。89p。
• 確率論とは　　https://www.osaka-kyoiku.ac.jp/~yokoyama/ptheory.html
  　横山良三氏による。
• 確率（まるわかり講座）　　http://shukatsu-kami.jp/spi2/method/special4.html
  　就職活動の神様の中のページ。
• 確率論　　https://ja.wikibooks.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E8%AB%96
  　WIKIBOOKSの中のページ。2015年8月28日。
• 【悪用厳禁】驚くべき効果をもたらす、確率論で成り立っている4つのビジネス　　http://blog.qooton.co.jp/entry/2014/10/21/113200
  　（株）クートンによるクートンブログの中のページ。2014年10月21日。
• 確率論　　http://web.econ.keio.ac.jp/staff/hattori/probab.htm
  　服部哲弥氏による。2011年9月9日？。
• 大学の数学（確率論）　　http://mathematics-finance.blogspot.jp/2010/08/blog-post_06.html
  　数学をいかすの中のページ。2010年8月6日。
• 確率論の基礎　　http://aozoragakuen.sakura.ne.jp/taiwa/taiwaNch01/node56.html
  　Aozora Gakuenによる。2004年7月9日。

【確率分布】

• Category:確率分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/Category:%E7%A2%BA%E7%8E%87%E5%88%86%E5%B8%83
  Category:Probability distributions　　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Probability_distributions
  　確率分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E5%88%86%E5%B8%83
  　Probability distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Probability_distribution
  ■連続確率分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%80%A3%E7%B6%9A%E7%A2%BA%E7%8E%87%E5%88%86%E5%B8%83
  　　母数と台と確率密度関数。
  　　Probability distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Probability_distribution#Continuous_probability_distribution
  　　　連続一様分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%80%A3%E7%B6%9A%E4%B8%80%E6%A7%98%E5%88%86%E5%B8%83
  　　　Uniform distribution (continuous)　　http://en.wikipedia.org/wiki/Uniform_distribution_(continuous)
  　　●正規分布（ガウス分布）　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%A3%E8%A6%8F%E5%88%86%E5%B8%83
  　　　Normal distribution（Gaussian distribution）　　http://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution
  　　　t分布（スチューデントのt分布）　　http://ja.wikipedia.org/wiki/T%E5%88%86%E5%B8%83
  　　　Student's t-distribution（t-distribution）　　http://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution
  　　　カイ二乗分布（χ²分布）　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AB%E3%82%A42%E4%B9%97%E5%88%86%E5%B8%83
  　　　Chi-squared distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Chi-squared_distribution
  　　指数分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%8C%87%E6%95%B0%E5%88%86%E5%B8%83
  　　Exponential distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_distribution
  　　ガンマ分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AC%E3%83%B3%E3%83%9E%E5%88%86%E5%B8%83
  　　Gamma distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_distribution
  　　ベータ分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%86%E5%B8%83
  　　Beta distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Beta_distribution
  　　F分布（スネデカーのF分布、フィッシャー-スネデカー分布）　　http://ja.wikipedia.org/wiki/F%E5%88%86%E5%B8%83
  　　F-distribution（Snedecor's F distribution、Fisher-Snedecor distribution）　　http://en.wikipedia.org/wiki/F-distribution
  　　コーシー分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%BC%E5%88%86%E5%B8%83
  　　Cauchy distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Cauchy_distribution
  　　アーラン分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%BC%E3%83%A9%E3%83%B3%E5%88%86%E5%B8%83
  　　Erlang distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Erlang_distribution
  　　三角分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%89%E8%A7%92%E5%88%86%E5%B8%83
  　　Triangular distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Triangular_distribution
  　　ラプラス分布（二重指数分布、両側指数分布）
  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A9%E3%83%97%E3%83%A9%E3%82%B9%E5%88%86%E5%B8%83
  　　Laplace distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Laplace_distribution
  　　レイリー分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%83%AA%E3%83%BC%E5%88%86%E5%B8%83
  　　Rayleigh distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Rayleigh_distribution
  　　ロジスティック分布
  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%83%E3%82%AF%E5%88%86%E5%B8%83
  　　Logistic distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_distribution
  　　　ロジスティック式
  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%83%E3%82%AF%E5%BC%8F
  　　　Logistic function　　http://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function
  　　パレート分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%91%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%88%E5%88%86%E5%B8%83
  　　Pareto distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Pareto_distribution
  　　ワイブル分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AF%E3%82%A4%E3%83%96%E3%83%AB%E5%88%86%E5%B8%83
  　　Weibull distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Weibull_distribution
  ■離散確率分布（discrete probability distribution）
  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%9B%A2%E6%95%A3%E7%A2%BA%E7%8E%87%E5%88%86%E5%B8%83
  　　母数と台と確率質量関数。
  　　離散一様分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%9B%A2%E6%95%A3%E4%B8%80%E6%A7%98%E5%88%86%E5%B8%83
  　　Uniform distribution (discrete)　　http://en.wikipedia.org/wiki/Uniform_distribution_(discrete)
  　　二項分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%8C%E9%A0%85%E5%88%86%E5%B8%83
  　　Binomial distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_distribution
  　　ポアソン分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9D%E3%82%A2%E3%82%BD%E3%83%B3%E5%88%86%E5%B8%83
  　　Poisson distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution
  　　負の二項分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%B2%A0%E3%81%AE%E4%BA%8C%E9%A0%85%E5%88%86%E5%B8%83
  　　Negative binomial distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Negative_binomial_distribution
  　　ベルヌーイ分布
  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%99%E3%83%AB%E3%83%8C%E3%83%BC%E3%82%A4%E5%88%86%E5%B8%83
  　　Bernoulli distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Bernoulli_distribution
  　　超幾何分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%B6%85%E5%B9%BE%E4%BD%95%E5%88%86%E5%B8%83
  　　Hypergeometric distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Hypergeometric_distribution
  　　多項分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%9A%E9%A0%85%E5%88%86%E5%B8%83
  　　Multinomial distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Multinomial_distribution
  　　ジップの法則　　https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B8%E3%83%83%E3%83%97%E3%81%AE%E6%B3%95%E5%89%87
  　　Zipf's law　　http://en.wikipedia.org/wiki/Zipf%27s_law
  確率変数の収束　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E5%A4%89%E6%95%B0%E3%81%AE%E5%8F%8E%E6%9D%9F
  Convergence of random variables　　http://en.wikipedia.org/wiki/Convergence_of_random_variables
• 確率分布とは　　https://kotobank.jp/word/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E5%88%86%E5%B8%83-43863
  　コトバンクによる。
• さまざまな確率分布 probability distributions - 数理的思考 -　　http://www.biwako.shiga-u.ac.jp/sensei/mnaka/ut/statdist.html
  　中川雅央氏による。
• 6章 確率分布　　http://www.heisei-u.ac.jp/ba/fukui/pdf/stattext06.pdf
  　福井正康氏による。12p。
• 確率変数−種々の分布の特徴　　https://sites.google.com/site/techdmba/distribution
  　i-Library MOTテキスト製作委員会による。
• 高等学校数学C 確率分布
  http://ja.wikibooks.org/wiki/%E9%AB%98%E7%AD%89%E5%AD%A6%E6%A0%A1%E6%95%B0%E5%AD%A6C_%E7%A2%BA%E7%8E%87%E5%88%86%E5%B8%83
  　WIKIBOOKSの中のページ。2015年11月28日。
• 確率分布　　http://www.kogures.com/hitoshi/webtext/stat-kakuritu-bunpu/
  　木暮　仁氏による。2013年1月7日。
• 確率分布公式集　　http://www.datascience.jp/sibuya/prob.formula2006.pdf
  　清水邦夫氏ほかによる。2006年5月21日、34p。

【統計検定】

• Category:統計検定　　http://ja.wikipedia.org/wiki/Category:%E7%B5%B1%E8%A8%88%E6%A4%9C%E5%AE%9A
  Category:Statistical tests　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Statistical_tests
  　仮説検定（統計学的仮説検定、Statistical hypothesis testing、検定法）
  https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BB%AE%E8%AA%AC%E6%A4%9C%E5%AE%9A
  　Statistical hypothesis testing　　http://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_hypothesis_testing
  　Null hypothesis　　http://en.wikipedia.org/wiki/Null_hypothesis
  有意　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%89%E6%84%8F
  『p値
  帰無仮説の下で実際にデータから計算された統計量よりも極端な（仮説に反する）統計量が観測される確率を、p値という。』
  　一般に有意水準として0.05（＝5％）が用いられることが多い。
  Statistical significance　　http://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_significance
  t検定（スチューデントのt検定）　　http://ja.wikipedia.org/wiki/T%E6%A4%9C%E5%AE%9A
  『t検定とは、帰無仮説が正しいと仮定した場合に、統計量がt分布に従うことを利用する統計学的検定法の総称である。母集団が正規分布に従うと仮定するパラメトリック検定法であり、t分布が直接、もとの平均や標準偏差にはよらない（ただし自由度による）ことを利用している。2組の標本について平均に有意差があるかどうかの検定などに用いられる。統計的仮説検定の一つ。日本工業規格では、「検定統計量が，帰無仮説の下でt分布に従うことを仮定して行う統計的検定。」と定義している。
  スチューデントのt検定（Student's t-test）とも呼ばれるが、これは統計学者のウィリアム・ゴセットが雇用者であるギネスビール社に本名使用を許されずStudent というペンネームで最初の論文を発表した（1908年）ためである。』
  Student's t-test　　http://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-test
  　t分布（スチューデントのt分布）　　http://ja.wikipedia.org/wiki/T%E5%88%86%E5%B8%83
  　Student's t-distribution　　http://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution
  F検定　　http://ja.wikipedia.org/wiki/F%E6%A4%9C%E5%AE%9A
  F-test　　http://en.wikipedia.org/wiki/F-test
  　F分布　　http://ja.wikipedia.org/wiki/F%E5%88%86%E5%B8%83
  　F-distribution（Snedecor's F distribution、Fisher-Snedecor distribution）　　http://en.wikipedia.org/wiki/F-distribution
  最尤推定（Maximum likelihood estimation、MLE）　　https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E5%B0%A4%E6%8E%A8%E5%AE%9A
  『最尤推定（さいゆうすいてい、maximum likelihood estimation、MLE）や最尤法（さいゆうほう、method of maximum likelihood）とは、統計学において、与えられたデータからそれが従う確率分布の母数を点推定する方法である。この方法はロナルド・フィッシャーが1912年から1922年にかけて開発した。
  生物学に於いて、塩基やアミノ酸配列のような分子データの置換に関する確率モデルに基づいて系統樹を作成する際に、一番尤もらしくデータを説明する樹形を選択するための有力な方法としても利用される。』
  Maximum likelihood　　http://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_likelihood
  尤度関数（尤度）　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%B0%A4%E5%BA%A6
  Likelihood function　　http://en.wikipedia.org/wiki/Likelihood_function
  尤度比検定　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%B0%A4%E5%BA%A6%E6%AF%94%E6%A4%9C%E5%AE%9A
  Likelihood-ratio test　　http://en.wikipedia.org/wiki/Likelihood-ratio_test
  回帰分析　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E5%88%86%E6%9E%90
  Regression analysis　　http://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis
  分散分析　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%88%86%E6%95%A3%E5%88%86%E6%9E%90
  Analysis of variance　　http://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_of_variance
  Category:Analysis of variance　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Analysis_of_variance
  マン・ホイットニーのU検定〔ウィルコクソン(Wilcoxon)の順位和検定、マン・ホイットニー・ウィルコクソン検定〕
  http://ja.wikipedia.org/wiki/Wilcoxon%E6%A4%9C%E5%AE%9A
  Mann-Whitney U　　http://en.wikipedia.org/wiki/Mann%E2%80%93Whitney_U
  カイ二乗検定　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AB%E3%82%A4%E4%BA%8C%E4%B9%97%E6%A4%9C%E5%AE%9A
  Chi-squared test　　http://en.wikipedia.org/wiki/Chi-squared_test
  フィッシャーの正確確率検定（フィッシャーの直接確率検定）
  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%82%A3%E3%83%83%E3%82%B7%E3%83%A3%E3%83%BC%E3%81%AE%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E7%A2%BA%E7%8E%87%E6%A4%9C%E5%AE%9A
  Fisher's exact test　　http://en.wikipedia.org/wiki/Fisher%27s_exact_test
  Tukey's test　　http://en.wikipedia.org/wiki/Tukey's_test
  　Tukey's range test〔Tukey range test、Tukey method、Tukey's honest significance test、Tukey's HSD (honestly significant difference) test、Tukey-Kramer method〕
  http://en.wikipedia.org/wiki/Tukey%27s_range_test
  　Tukey's test of additivity　　http://en.wikipedia.org/wiki/Tukey%27s_test_of_additivity
• 仮説検定とは　　https://kotobank.jp/word/%E4%BB%AE%E8%AA%AC%E6%A4%9C%E5%AE%9A-44767
  t検定とは　　https://kotobank.jp/word/t%E6%A4%9C%E5%AE%9A-100002
  F検定とは　　https://kotobank.jp/word/F%E6%A4%9C%E5%AE%9A-37259
  カイ二乗検定とは　　https://kotobank.jp/word/%E3%82%AB%E3%82%A4%E4%BA%8C%E4%B9%97%E6%A4%9C%E5%AE%9A-762846
  　コトバンクによる。
• 統計検定　　http://www.toukei-kentei.jp/
  　（財）統計質保証推進協会による。
• EBMを見抜くための統計学キーワード 逆説のp値　　http://halbau.world.coocan.jp/review/Evidence03.pdf
  　高木廣文氏による。3p。
• t検定1(独立したサンプルのｔ検定）　　http://www.koka.ac.jp/morigiwa/sjs/les20301.htm

【回帰分析】

• Category:回帰分析　　https://ja.wikipedia.org/wiki/Category:%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E5%88%86%E6%9E%90
  Category:Regression analysis　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Regression_analysis
  　回帰分析　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E5%88%86%E6%9E%90
  『回帰（regression）とは、統計学において、Y が連続値の時にデータに Y = f(X) というモデル(「定量的な関係の構造」)を当てはめる事。別の言い方では、連続尺度の従属変数（目的変数）Y と独立変数（説明変数）X の間にモデルを当てはめること。X が1次元ならば単回帰、X が2次元以上ならば重回帰と言う。Y が離散の場合は分類と言う。
  回帰分析（regression analysis）とは、回帰により分析する事。
  回帰で使われる、最も基本的なモデルは Y = AX + B という形式の線形回帰である。』
  　Regression analysis　　http://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis
  　Outline of regression analysis　　http://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_regression_analysis
  　ロジスティック回帰
  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%83%E3%82%AF%E5%9B%9E%E5%B8%B0
  　Logistic regression　　http://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regression
  Category:Nonparametric regression　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Nonparametric_regression
  　Nonparametric regression　　http://en.wikipedia.org/wiki/Nonparametric_regression
  Category:Robust regression　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Robust_regression
  　Robust regression　　http://en.wikipedia.org/wiki/Robust_regression
  射影追跡回帰（projection pursuit regression、PPR）
  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%B0%84%E5%BD%B1%E8%BF%BD%E8%B7%A1%E5%9B%9E%E5%B8%B0
  Projection pursuit regression　　http://en.wikipedia.org/wiki/Projection_pursuit_regression
  重回帰分析〔多変量解析の一つで、回帰分析において独立変数が2つ以上（2次元以上）のもの〕　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%87%8D%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E5%88%86%E6%9E%90
  
• 回帰分析とは　　https://kotobank.jp/word/%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E5%88%86%E6%9E%90-2191
  　コトバンクによる。
• 回帰分析(1)〜回帰分析の仕組み　　http://www.aoni.waseda.jp/abek/document/regression-1.html
  　阿部圭司氏による。
• 3. MS-Excelによる回帰分析　　http://www.econ.nagoya-cu.ac.jp/~kamiyama/siryou/regress/EXCELreg.html
  　神山眞一氏による。
• Excel：重回帰分析(3)･･･分析ツールの使い方，説明変数の選び方　　http://www.geisya.or.jp/~mwm48961/statistics/mul_reg3.htm
• Excelにおける回帰分析 （2）分析ツールでの回帰分析の手順　　http://keijisaito.info/econ/jp/excel_ols/tool.htm
• Excel〜回帰分析　　http://ryu.kakurezato.com/excel/excel_ra.html
• 第10章　ロジスティック回帰分析　　http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat10/stat1001.html
  　 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)による統計学入門の中のページ。2016年2月20日。

【平均】

• Category:平均　　https://ja.wikipedia.org/wiki/Category:%E5%B9%B3%E5%9D%87
  Category:Means　　https://en.wikipedia.org/wiki/Category:Means
  　平均　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%B9%B3%E5%9D%87
  　　母平均はμ、標本平均はm。
  　Mean　　http://en.wikipedia.org/wiki/Mean
  　算術平均（相加平均）　　https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%AE%97%E8%A1%93%E5%B9%B3%E5%9D%87
  　Arithmetic mean　　https://en.wikipedia.org/wiki/Arithmetic_mean
  　幾何平均（相乗平均）　　https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%B9%BE%E4%BD%95%E5%B9%B3%E5%9D%87
  　Geometric mean　　https://en.wikipedia.org/wiki/Geometric_mean
  　算術幾何平均〔2つの複素数（しばしば正の実数）に対して算術平均（相加平均）と幾何平均（相乗平均）を繰り返し用いて作られる数列の極限のこと〕
  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%AE%97%E8%A1%93%E5%B9%BE%E4%BD%95%E5%B9%B3%E5%9D%87
  　Arithmetic-geometric mean　　http://en.wikipedia.org/wiki/Arithmetic-geometric_mean
  　相加平均　　https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%AA%BF%E5%92%8C%E5%B9%B3%E5%9D%87
  　Harmonic mean　　https://en.wikipedia.org/wiki/Harmonic_mean
• 平均とは　　https://kotobank.jp/word/%E5%B9%B3%E5%9D%87-23195
  　算術平均とは　　https://kotobank.jp/word/%E7%AE%97%E8%A1%93%E5%B9%B3%E5%9D%87-70814
  　相加平均とは　　https://kotobank.jp/word/%E7%9B%B8%E5%8A%A0%E5%B9%B3%E5%9D%87-89170
  　幾何平均とは　　https://kotobank.jp/word/%E5%B9%BE%E4%BD%95%E5%B9%B3%E5%9D%87-50039
  　相乗平均とは　　https://kotobank.jp/word/%E7%9B%B8%E4%B9%97%E5%B9%B3%E5%9D%87-89458
  　調和平均とは　　https://kotobank.jp/word/%E8%AA%BF%E5%92%8C%E5%B9%B3%E5%9D%87-98256
  　コトバンクによる。
• 2　3種の平均を目で見ると　　http://www.kwansei.ac.jp/hs/z90010/sugakuc/toukei/daihyou2/daihyou2.htm
  　丹羽時彦氏による放課後の数学入門の中のページ。
• 調和平均の真実　　http://www004.upp.so-net.ne.jp/s_honma/mean/harmony2.htm
  　私的数学塾の私の備忘録の中のページ。

【標準偏差】

• 標準偏差　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A8%99%E6%BA%96%E5%81%8F%E5%B7%AE
  『標準偏差（standard deviation, SD）は、日本工業規格では、分散の正の平方根と定義している。データや確率変数の散らばり具合（ばらつき）を表す数値のひとつ。物理学、経済学、社会学などでも使う。例えば、ある試験でクラス全員が同じ点数、すなわち全員が平均値の場合、データにはばらつきがないので、標準偏差は0になる。
  母集団や確率変数の標準偏差をσで、標本の標準偏差をsで表すことがある。二乗平均平方根 (RMS) と混同されることもある。』
  Standard deviation　　http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation
  分散　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%88%86%E6%95%A3
  　母分散はσ²、標本分散はs²。
  Variance　　http://en.wikipedia.org/wiki/Variance
  二乗平均平方根　　https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%8C%E4%B9%97%E5%B9%B3%E5%9D%87%E5%B9%B3%E6%96%B9%E6%A0%B9
  Root mean square　　https://en.wikipedia.org/wiki/Root_mean_square
  
• 標準偏差とは　　https://kotobank.jp/word/%E6%A8%99%E6%BA%96%E5%81%8F%E5%B7%AE-7921
  　コトバンクによる。
• 平均値と標準偏差　　http://heartland.geocities.jp/ecodata222/ed/edj1-1-2.html
  　杉原哲朗氏による環境と品質のためのデータサイエンスの中のページ。
• 【統計学】初めての「標準偏差」（統計学に挫折しないために）　　http://qiita.com/kenmatsu4/items/e6c6acb289c02609e619
  　Qiitaの中のページ。2017年2月11日。
• 標準偏差とは何か？その求め方や公式の意味・使い方をわかりやすく説明します　　http://atarimae.biz/archives/5379
  　Tooda Yuuto氏による。2016年2月1日。

【標準偏差と標準誤差】

• 標準誤差　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A8%99%E6%BA%96%E8%AA%A4%E5%B7%AE
  Standard error　　http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_error
• 標準誤差とは　　https://kotobank.jp/word/%E6%A8%99%E6%BA%96%E8%AA%A4%E5%B7%AE-7915
  　コトバンクによる。
• 18-5. 標準偏差と標準誤差　　https://bellcurve.jp/statistics/course/8616.html
  　（株）社会情報サービスによる統計WEBの中のページ。
• Q2 同じ実験を繰り返して得られた平均値の誤差を出すときに，標準偏差と標準誤差ではどちらを用いるのでしょうか？
  https://www.yodosha.co.jp/jikkenigaku/statistics/q2.html
  　実験医学onlineの中のページ。
• エクセルでの標準誤差の計算方法　　http://www.ipc.shimane-u.ac.jp/food/kobayasi/se_excel.html
  　小林和広氏による。
• 標準偏差(SD：standard deviation)と標準誤差(SE：standard error of mean)と信頼区間（ＣＩ：Confidence interval）
  http://rockymuku.sakura.ne.jp/kousyuueisei/SDtoSEtoCI.pdf
  　ROCKY NOTEの中のページ。3p。
• 1.3 データの要約方法　　http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat01/stat0103.html
  　SNAP(Sugimoto Norio Art Production) による統計学入門の中のページ。
• 標準偏差（SD）と標準誤差（SE）　　http://c4s.blog72.fc2.com/blog-entry-82.html
  　統計解析道具箱の中のページ。2010年12月11日。
• 標準偏差と標準誤差：どちらを使うべきか？　　http://www.acs.dis.titech.ac.jp/suzuki/sdandse.pdf
  　鈴木力憲氏による。2005年？、4p。

【相関係数】

• 相関係数（correlation coefficient：2つの確率変数の間にある線形な関係の強弱を測る指標）
  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%9B%B8%E9%96%A2%E4%BF%82%E6%95%B0
  Pearson correlation coefficient〔PCC、Pearson's r、Pearson product-moment correlation coefficient (PPMCC)〕
  https://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_correlation_coefficient
  Correlation and dependence　　http://en.wikipedia.org/wiki/Correlation_and_dependence
  相関関数　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%9B%B8%E9%96%A2%E9%96%A2%E6%95%B0
  Correlation function　　http://en.wikipedia.org/wiki/Correlation_function
  Category:Covariance and correlation　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Covariance_and_correlation
  　Covariance and correlation　　https://en.wikipedia.org/wiki/Covariance_and_correlation
• 相関係数とは　　https://kotobank.jp/word/%E7%9B%B8%E9%96%A2%E4%BF%82%E6%95%B0-5306
  　コトバンクによる。
• 8　相関係数(の式の由来)　　http://www.kwansei.ac.jp/hs/z90010/sugakuc/toukei/rp7/rp7.htm
  　丹羽時彦氏による放課後の数学入門の中のページ。
  
• 第12回　相関分析　　http://www.ipc.shimane-u.ac.jp/food/kobayasi/kougi12_2007.html
  　小林和広氏による。
• 平均と偏差、分散、相関の概念　　http://www.takenet.or.jp/~hayakawa/u-tan1-1.htm
  　hayakawa？氏によるウータンの統計講座の中のページ。2002年9月3日。

【相関係数と決定係数】

• 決定係数（寄与率）　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B1%BA%E5%AE%9A%E4%BF%82%E6%95%B0
  Coefficient of determination　　http://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination
• 決定係数とは　　https://kotobank.jp/word/%E6%B1%BA%E5%AE%9A%E4%BF%82%E6%95%B0-1530583
  　コトバンクによる。
• 決定係数とは？　　http://www.geisya.or.jp/~mwm48961/statistics/coef_det1.htm　
• 相関係数Rと決定係数R2　　http://www.enjoy.ne.jp/~k-ichikawa/correlation4.html
  　音と色と数の散歩道の中のページ。
• 8 相関係数(の式の由来)　　http://www.kwansei.ac.jp/hs/z90010/sugakuc/toukei/rp7/rp7.htm
  　丹羽時彦氏による放課後の数学入門の中のページ。
  
• 決定係数の計算方法　　https://software.ssri.co.jp/statweb2/tips/tips_15.html
  　（株）社会情報サービスによる統計WEBの中のページ。
• ●決定係数R2の誤解：　必ずしも相関の2乗という意味でなく，負にもなるし，非線形回帰には使えない
  http://note.chiebukuro.yahoo.co.jp/detail/n168494
  　井口　豊氏による。2016年10月25日。
• 回帰と相関，知っているようで知らない，その本質　　http://www.ab.auone-net.jp/~biology/regline/regline.htm
  　井口　豊氏による。2016年7月12日。
  EXCEL回帰分析のバグ？定数項なしの回帰分析：決定係数R2が負になるケース
  http://www.ab.auone-net.jp/~biology/regline/regbug.htm　　
  　井口　豊氏による。2016年3月30日。
  決定係数R²の違い: Excel, OpenOffice, LibreOfficeおよび統計解析ソフトRを用いて
  http://www.ab.auone-net.jp/~biology/regline/R-Squared.htm
  　井口　豊氏による。2015年11月3日。 　
  
• 回帰と相関の違い　　http://kogures.com/hitoshi/webtext/stat-kaiki-soukan-chigai/index.html
  　木暮　仁氏による。2013年1月7日。
• 決定係数とはなにを決定しているのか　　http://d.hatena.ne.jp/yocchi_gogo+statistics/20120228/1330446387
  　柿の種中毒のStatistics入門の中のページ。2012年2月28日。
• 相関係数に関する若干の考察
  http://www.google.co.jp/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=16&ved=0CEoQFjAFOAo&url=http%3A%2F%2Fwww.osaka-ue.ac.jp%2Ffile%2Fgeneral%2F4742&ei=iNk8U5K_MImulQWGzICwDw&usg=AFQjCNHzmJmmNOgR3DAIYxzantKQF2NxhQ&sig2=mBnmtCdiP7z0K2NaAQgcJw&cad=rja　二宮正司氏による。2008年11月、19p。
• 第38話　「重相関係数と決定係数」　　https://software.ssri.co.jp/statweb2/column/column0802.html
  　（株）社会情報サービスによる統計WEBの中のページ。2008年2月18日。
• 統計解析Q＆A-相関と回帰分析-　　http://www.hs.hirosaki-u.ac.jp/~pteiki/research/stat/qa/qacor.html
  　対馬栄輝氏による。1999年？。

【最小二乗法】

• 最小二乗法（最小自乗法：測定で得られた数値の組を、適当なモデルから想定される1次関数、対数曲線など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、残差の二乗和を最小とするような係数を決定する方法、あるいはそのような方法によって近似を行うこと）
  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E5%B0%8F%E4%BA%8C%E4%B9%97%E6%B3%95
  Least squares　　http://en.wikipedia.org/wiki/Least_squares
  残差平方和（RSS、残差二乗和、SSR、SSE）
  https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%AE%8B%E5%B7%AE%E5%B9%B3%E6%96%B9%E5%92%8C
  Residual sum of squares　　https://en.wikipedia.org/wiki/Residual_sum_of_squares
  非線形最小二乗法
  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%9D%9E%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E6%9C%80%E5%B0%8F%E4%BA%8C%E4%B9%97%E6%B3%95
  Non-linear least squares　　http://en.wikipedia.org/wiki/Non-linear_least_squares
  計量経済学　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%A8%88%E9%87%8F%E7%B5%8C%E6%B8%88%E5%AD%A6
  Econometrics　　http://en.wikipedia.org/wiki/Econometrics
• 最小二乗法とは　　https://kotobank.jp/word/%E6%9C%80%E5%B0%8F%E4%BA%8C%E4%B9%97%E6%B3%95-3635
  　コトバンクによる。
• 最小二乗法　　http://hooktail.sub.jp/computPhys/least-square/
  　物理のかぎしっぽの中のページ。
• Excelにおける回帰分析（最小二乗法）の手順と出力　　http://keijisaito.info/PDF/excel_ols.pdf
  　齋藤経史氏による。18p。
• 最小二乗法による係数の推定　　http://www.eli.hokkai-s-u.ac.jp/~kikuchi/ma2/chap08.html
  　菊地慶仁氏による数値解析�Uの中のページ。
• 最小二乗法で近似式を求める　　http://atsugi5761455.fc2web.com/calking16.html
  　厚木の風物詩のなかのページ。
• Excelを用いた最小二乗法　　http://carbo.nagaokaut.ac.jp/suzukilab/2nd-grade-excel/excel-least-square.html
  　木村悟隆氏による。
• Excelを用いた最小二乗法　　http://godfoot.world.coocan.jp/square_ren.htm
  エクセルのソルバーを用いた最小二乗法　　http://godfoot.world.coocan.jp/square_solver.htm
  　（有）ゴッドフット企画による。　
• 最小二乗法　　http://edu.isc.chubu.ac.jp/hsuzuki/iip/2010-katsuyou/w5/lms1.html
  Excelをつかった最小二乗法　　http://edu.isc.chubu.ac.jp/hsuzuki/iip/2010-katsuyou/w5/lms5.html
  　鈴木　肇氏による。2010年？。
• 最小二乗法　　http://www.buturigaku.net/main02/Report/Reports064.html
  　物理学解体新書の中のページ。2005年8月4日。
• 最小二乗法による回帰直線　　http://www5d.biglobe.ne.jp/~tomoya03/shtml/algorithm/Linear.htm
  　Tomoya氏によるVisual Basic Libraryの中のページ。2000年？。

【多変量解析】

• Category:Multivariate interpolation　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Multivariate_interpolation
  　多変量解析　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%9A%E5%A4%89%E9%87%8F%E8%A7%A3%E6%9E%90
  『主な多変量解析
  ・重回帰分析
  ・主成分分析
  ・独立成分分析
  ・因子分析
  ・判別分析
  ・数量化理論 （I類、II類、III類、IV類）
  ・クラスター分析
  ・コンジョイント分析
  ・多次元尺度構成法 (MDS)』
  　Multivariate statistics　　http://en.wikipedia.org/wiki/Multivariate_statistics
  　主成分分析（PCA：相関のある多数の変数から相関のない少数で全体のばらつきを最もよく表す主成分と呼ばれる変数を合成する多変量解析の一手法）
  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90
  　Principal components analysis　　http://en.wikipedia.org/wiki/Principal_components_analysis
  　因子分析　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%A0%E5%AD%90%E5%88%86%E6%9E%90
  『因子分析（factor analysis）は、多変量解析の手法のひとつで、心理学におけるパーソナリティの特性論的研究など、心理尺度の研究手法として使用される。モデル式の形状などから主成分分析と混同されることもあるが、主成分分析は観測データから合成スコアを構築することが目的であるのに対し、因子分析は観測データが合成量であると仮定し、個々の構成要素を得ようとすることが目的であり、両者は因果関係を異にする。
  （以下略）』
  　Factor analysis　　http://en.wikipedia.org/wiki/Factor_analysis
• 多変量解析とは　　https://kotobank.jp/word/%E5%A4%9A%E5%A4%89%E9%87%8F%E8%A7%A3%E6%9E%90-5660
  　コトバンクによる。
• 統計解析事例　　http://software.ssri.co.jp/statweb2/sample/example.html
  　（株）社会情報サービスによる統計WEBの中のページ。
• 多変量解析の手法
  http://analytics-jp.com/%e5%a4%9a%e5%a4%89%e9%87%8f%e8%a7%a3%e6%9e%90/%e5%a4%9a%e5%a4%89%e9%87%8f%e8%a7%a3%e6%9e%90%e3%81%ae%e6%89%8b%e6%b3%95/
  　（株）分析屋による。
• 多変量解析　　http://www.sist.ac.jp/~suganuma/kougi/other_lecture/SE/multi/multi.htm
  　菅沼義昇氏による。
• 多変量解析のための基礎知識　　http://www.albert2005.co.jp/technology/data/basis.html
  多変量解析の手法　　http://www.albert2005.co.jp/technology/data/method.html
  　（株）ALBERT（アルベルト）による。
• 多変量解析入門　　http://ruby.kyoto-wu.ac.jp/~konami/Text/PartII.pdf
  　小波秀雄氏による。2015年11月、スライド95枚。
• 多変量解析　　http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/mva.html
  　青木繁伸氏氏による統計学自習ノートの中のページ。2011年7月8日。
• アイスクリーム屋さんで学ぶ楽しい統計学−相関から因子分析まで−　　http://kogolab.chillout.jp/elearn/icecream/index.html
  　向後千春氏による。2004年3月。

【主成分分析と因子分析】

• 主成分分析　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90
  Principal component analysis（PCA）　　http://en.wikipedia.org/wiki/Principal_component_analysis　　
  因子分析　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%A0%E5%AD%90%E5%88%86%E6%9E%90
  Factor analysis　　http://en.wikipedia.org/wiki/Factor_analysis
• 主成分分析とは　　https://kotobank.jp/word/%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90-23212
  因子分析とは　　https://kotobank.jp/word/%E5%9B%A0%E5%AD%90%E5%88%86%E6%9E%90-23209
  　コトバンクによる。
• 心理測定の立場から見た因子分析と主成分分析
  http://www.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/~kano/research/seminar/30BSJ/murakami.pdf
  　村上　隆氏による。4p。
• 多変量解析の基礎知識　　http://www.macromill.com/method/d01.html
  　（株）マクロミルによる。
• データ解析　　http://www.wakayama-u.ac.jp/~wuhy/ma-wuhy.htm
  　呉　海元氏による。
• 主成分分析は因子分析ではない！　　http://www.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/~kano/research/seminar/30BSJ/kano.pdf
  　狩野　裕氏による。3p。
• 8．因子分析（Factor Analysis）　　http://www.system7.co.jp/factoranalysis.pdf
  　（株）アイ･エム･シー開発による。15p。
• 主成分分析　　http://software.ssri.co.jp/statweb2/sample/example_10.html
  因子分析　　http://software.ssri.co.jp/statweb2/sample/example_23.html
  　（株）社会情報サービスによる統計WEBの中のページ。
• 主成分分析　　http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/PCA/index.html
  　青木繁伸氏による統計学自習ノートの中のページ。2015年8月26日。
• 因子分析　　http://www.slideshare.net/mitsuoshimohata/ss-25635356
  　下畑光夫氏による。2013年8月31日、スライド26枚。
• 主成分分析−因子分析との比較−　　http://www.educ.kyoto-u.ac.jp/cogpsy/personal/Kusumi/datasem13/masuda2.pdf
  　枡田　恵氏による。2013年7月10日、スライド27枚。
  因子分析　　http://cogpsy.educ.kyoto-u.ac.jp/personal/Kusumi/datasem13/masuda.pdf
  　枡田 恵氏による。2013年6月5日、スライド43枚。　　
• 因子分析(Factor Analysis)−変数の背後にある要因の探索−　　http://www2.rikkyo.ac.jp/web/murase/07factor.pdf
  　村瀬洋一氏による。2007年7月、12p。
• 因子分析および主成分分析について　　http://ogasun.la.coocan.jp/inshibunseki.pdf
  　小笠原昭彦氏による。2006年2月19日、8p。
• タコでもわかる主成分分析　　http://home.a02.itscom.net/coffee/takoindex.html
  　石田秀人氏による。2005年10月13日。　
  第4章 数学オンチのための解釈指南　主成分分析の用語説明　　http://home.a02.itscom.net/coffee/tako04.html
  　石田秀人氏による。2005年10月10日。
  
• 因子分析　　http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/PFA/index.html
  　青木繁伸氏による統計学自習ノートの中のページ。2003年8月7日。
• 多変量時系列に対する主成分・因子分析　　http://www.ism.ac.jp/editsec/toukei/pdf/49-1-109.pdf
  　川崎能典氏による。2001年、23p。
• 探索的因子分析リンク集（日本語中心）　　http://www.ec.kagawa-u.ac.jp/~hori/spss/factorlink.html
  　堀　啓造氏による。2000年8月11日。

【数量化理論】（林知己夫が開発した多次元データ分析法であり、I類・II類・III類・IV類・V類・VI類から構成される。質的データの分析のためのものであり、多変量解析に対して、�T類は回帰分析、�U類は判別分析、III類は主成分分析／因子分析、�W類は多次元尺度構成法(MDS)に、それぞれ対応する。【リンクはウィキペディア】）

• 数量化理論（Hayashi's quantification methods：統計数理研究所元所長の林知己夫によって1940年代後半から50年代にかけて開発された日本独自の多次元データ分析法）
  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B0%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%90%86%E8%AB%96
  林知己夫（1918〜2002年）　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9E%97%E7%9F%A5%E5%B7%B1%E5%A4%AB
• 数量化理論とは　　https://kotobank.jp/word/%E6%95%B0%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%90%86%E8%AB%96-23225
  　コトバンクによる。
• 林の数量化理論って何だろう　　http://www.geocities.co.jp/WallStreet/7166/SP/sp_inde.html
  　八木　泉氏によるResearcher情報交流街の中のページ。
• 数量化 III 類　　http://www.weblio.jp/content/%E6%95%B0%E9%87%8F%E5%8C%96+III+%E9%A1%9E
  　weblio辞書による統計学用語の中のページ。
• 数量化理論とは　　 http://www.esumi.co.jp/software/suryo.html
  　（株）エスミによる。
• 数量化理論　　http://heartland.geocities.jp/ecodata222/ed/edj1-2-5.html
  　杉原哲朗氏による。
• 数量化理論�V類解析アドイン (3Quantify97.xla)　Ver.1.2　　http://www7b.biglobe.ne.jp/~hayakari/3Quantify.htm
  　早狩　進氏による。
• 多変量解析:数量化3類　　http://www.vector.co.jp/soft/win95/business/se489412.html
  　Vectorの中のページ。
• EXCEL版数量化理論�V類による分析について〜SPSS/PASWにおける分析との対比〜
  http://www.relak.net/psy/kasai/excel3rui/index.htm
  　葛西俊治氏による。2012年6月28日。
• 多変量解析〜数量化3類〜　　http://nlp.dse.ibaraki.ac.jp/~shinnou/zemi2006/mva/tajima2.pdf
  　田島勇樹氏による。2006年6月2日、スライド22枚。
• 対応分析法・数量化法III類の考え方　　http://www.wordminer.org/wp-content/uploads/2013/04/63_19.pdf
  　大隅　昇氏による。2005年5月19-20日、スライド40枚（×2）。テキスト・マイニング研究会　第3回WordMiner活用セミナー。
• 数量化 III 類　　http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Qt/qt3.html
  　Shigenobu AOKI氏による統計学自習ノートの数量化理論の中のページ。2002年11月7日。

【モンテカルロ法】

• Category:モンテカルロ法
  http://ja.wikipedia.org/wiki/Category:%E3%83%A2%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%AB%E3%83%AB%E3%83%AD%E6%B3%95
  Category:Monte Carlo methods　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Monte_Carlo_methods
  　モンテカルロ法（Monte Carlo method、MC：シミュレーションや数値計算を乱数を用いて行う手法の総称）
  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A2%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%AB%E3%83%AB%E3%83%AD%E6%B3%95
  　Monte Carlo method（Monte Carlo experiments）　　http://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method
• モンテカルロ法とは
  https://kotobank.jp/word/%E3%83%A2%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%AB%E3%83%AB%E3%83%AD%E6%B3%95-9409
  　コトバンクによる。
• モンテカルロ法【Monte Carlo method】モンテカルロシミュレーション
  http://e-words.jp/w/E383A2E383B3E38386E382ABE383ABE383ADE6B395.html
  　e-Wordsの中のページ。
• モンテカルロ法　　http://leo.nit.ac.jp/~tamura/tus/ex2/montecarlo.htm
  モンテカルロ法　　http://www3.nit.ac.jp/~tamura/tus/ex2/montecarlo.htm
  　田村仁氏による。
• モンテカルロ法　　http://www004.upp.so-net.ne.jp/s_honma/montecarlo/montecarlo.htm
  　私的数学塾の中のページ。
• オンラインで学ぶ「モンテカルロ法」　　http://www-fcs.acs.i.kyoto-u.ac.jp/~harada/OC/
  　原田健自氏による。
• モンテカルロ法，乱数，および疑似乱数　　http://www.math.sci.osaka-u.ac.jp/~sugita/mcm.html
  　杉田　洋氏による。2016年9月1日。
• モンテカルロ法　　http://www.seiai.ed.jp/sys/text/csb/chs05/c05a220.html
  　聖愛中学高等学校による。2012年1月。
• モンテカルロ法(積分計算)　　http://pc-physics.com/montecarlo1.html
  　パソコンで数値計算の中のページ。2009年4月19日。
• モンテカルロ法のお話　　https://unit.aist.go.jp/diversity/ja/jst/teens/montecarlo.htm
  　松田聡氏による。2009年3月。
• モンテカルロ法　　http://www.itmedia.co.jp/im/articles/0901/26/news107.html
  　@IT情報マネジメント編集部による。2009年1月26日。
• モンテカルロ法によるプライシングとリスク量の算出について―正規乱数を用いる場合の適切な実装方法の考察―
  http://www.imes.boj.or.jp/research/papers/japanese/kk21-b1-2.pdf
  　石川達也・内田善彦の両氏による。2002年6月、40p。

【シックスシグマ】

• Category:Six Sigma　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Six_Sigma
  　シックス・シグマ
  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B7%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%B9%E3%83%BB%E3%82%B7%E3%82%B0%E3%83%9E
  　Six Sigma（Six Sigma、Lean Six Sigma：1980年代に米モトローラが開発した品質管理手法、または経営手法）　　http://en.wikipedia.org/wiki/Six_Sigma
  　Design for Six Sigma　　http://en.wikipedia.org/wiki/Design_for_Six_Sigma
  　Lean Six Sigma　　http://en.wikipedia.org/wiki/Lean_Six_Sigma
  　　リーン生産方式
  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E7%94%9F%E7%94%A3%E6%96%B9%E5%BC%8F
  　　Lean manufacturing（lean enterprise、lean production、Lean）　　http://en.wikipedia.org/wiki/Lean_manufacturing
  工程能力指数　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E8%83%BD%E5%8A%9B%E6%8C%87%E6%95%B0
  Process capability index　　http://en.wikipedia.org/wiki/Process_capability_index
• シックスシグマとは
  https://kotobank.jp/word/%E3%82%B7%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%B9%E3%82%B7%E3%82%B0%E3%83%9E-4241
  6σとは　　https://kotobank.jp/word/6%CF%83-178990
  　コトバンクによる。
• シックスシグマとは　　http://www.toshiba-sigma.com/mgt/2_2ma_quality.htm
  　東芝シグマコンサルティング（株）による。
• シックスシグマ
  http://ja.q-bpm.org/mediawiki/index.php/%E3%82%B7%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%B9%E3%82%B7%E3%82%B0%E3%83%9E
  　Q-BPM.orgによる。
• Six Sigma official page　　http://www.sixcg.com/
• 例題で理解する「そもそもシックスシグマって何だっけ？」（1/5）　　http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/0911/10/news133.html
  　楊　典子氏による。2009年11月10日。
• シックスシグマ（しっくすしぐま）　　http://www.itmedia.co.jp/im/articles/0708/21/news113.html
  　＠IT情報マネジメント編集部による。2007年8月21日。
• シックスシグマ用語集　　http://www.mitsue.co.jp/case/glossary/s_index.html
  　Mitsue-Links Co.,Ltd.による。2006年11月17日。
• シックスシグマ　　http://realwave.blog70.fc2.com/blog-entry-43.html
  　馬場正博氏による。2006年10月16日。
• Six Sigma Online　　http://www.sixsigmaonline.org/index.html

【地球統計学】

• Kriging　　http://en.wikipedia.org/wiki/Kriging
• クリッギングとは　　https://kotobank.jp/word/%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%83%E3%82%AE%E3%83%B3%E3%82%B0-170203
  　コトバンクによる。
• GS+ (ジーエスプラス)　　https://www.hulinks.co.jp/software/gs/
  　HULINKS Inc.による。環境科学分野の地球統計学ソフトウェア。
• 空間統計学への招待　　http://www.msi.co.jp/splus/learning/spatial/frame.html
  　NTTデータ数理システムS-PLUSグループによる。
• 生態学のデータ解析 - 空間統計学　　http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/SpatialStatistics.html
  　久保拓弥氏による。2015年7月8日。
• 応用空間統計学の二つの潮流：空間統計学と空間計量経済学　　http://www.ism.ac.jp/editsec/toukei/pdf/60-1-003.pdf
  　堤　盛人・瀬谷　創の両氏による。2012年、23p。 空間統計学は、狭義には地球統計学。
• 【本】 地球統計学とクリギング法 RとgeoRによるデータ解析
  https://books.google.co.jp/books/about/%E5%9C%B0%E7%90%83%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E3%81%A8%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%82%AE%E3%83%B3%E3%82%B0%E6%B3%95_R.html?id=mjxw5qkKK_4C&redir_esc=y&hl=ja／https://books.google.co.jp/books?id=mjxw5qkKK_4C&pg=PA3&lpg=PA3&dq=%E5%9C%B0%E7%90%83%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6&source=bl&ots=X_nrO2Fvmm&sig=gDcoM5VNJHsEwc9VgydlpJaMprY&hl=ja&sa=X&ei=7f5RUpzFN4jyiAfdiYH4Ag&ved=0CG8Q6AEwBzgK#v=onepage&q=%E5%9C%B0%E7%90%83%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6&f=false
  　間瀬茂著、オーム社、2010年、4410円（税込）、213頁、ISBN：9784274068331。
• 時空間地球統計学を用いた水文データ補間分布推定手法　　http://www.dpri.kyoto-u.ac.jp/nenpo/no52/ronbunB/a52b0p79.pdf
  　浜口俊雄氏ほかによる。2009年6月、6p。
• 地球統計学
  http://oilgas-info.jogmec.go.jp/dicsearch.pl?sort=KANA&sortidx=1&target=KEYEQ&freeword=%E5%9C%B0%E7%90%83%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6
  　西木　司氏による。2008年3月
• 空間統計モデルのフロンティア　　http://www.jsce.or.jp/library/open/proc/maglist2/00039/200411_no30/pdf/i2.pdf
  　塚井誠人氏による。2004年11月？、14p。
• 【本】地球統計学
  http://www.amazon.co.jp/%E5%9C%B0%E7%90%83%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6-Hans-Wackernagel/dp/462709521X
  　Hans Wackernagel著（青木謙治・地球統計学研究委員会訳)。森北出版、2003年5月、3990円（税込）、266頁、ISBN：978-4627095212。
• 地球統計学-Kriging　and Simulation-　　http://soil.en.a.u-tokyo.ac.jp/tutinoko/memorandum/020523Geostat_introduction.pdf
  斎藤広隆氏による。2001年？、スライド32枚。
• クリギング法の紹介, 使用法　　http://lab.datascience.jp/sympo/takeda.ppt.files/v3_document.htm
  　武田　純氏による。1998年？、スライド82枚。

【標本】

• Category:Sampling (statistics)　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Sampling_(statistics)
  　標本 (統計学)　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A8%99%E6%9C%AC_(%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6)
  　標本調査　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A8%99%E6%9C%AC%E8%AA%BF%E6%9F%BB
  　Sample (statistics)　　http://en.wikipedia.org/wiki/Sample_(statistics)
  Sample size determination　　http://en.wikipedia.org/wiki/Sample_size_determination
  Category:Survey methodology　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Survey_methodology
  　調査　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%AA%BF%E6%9F%BB
  　Survey methodology　　http://en.wikipedia.org/wiki/Survey_methodology
  Category:Sampling technique　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Sampling_techniques
  層化抽出法　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%B1%A4%E5%8C%96%E6%8A%BD%E5%87%BA%E6%B3%95
  Stratified sampling　　http://en.wikipedia.org/wiki/Stratified_sampling
• 標本調査とは　　https://kotobank.jp/word/%E6%A8%99%E6%9C%AC%E8%AA%BF%E6%9F%BB-121408
  標本とは　　https://kotobank.jp/word/%E6%A8%99%E6%9C%AC-121405
  標本抽出法とは　　http://kotobank.jp/word/%E6%A8%99%E6%9C%AC%E6%8A%BD%E5%87%BA%E6%B3%95
  　コトバンクによる。
• 確率標本の意味・解説　　http://www.weblio.jp/content/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E6%A8%99%E6%9C%AC
  無作為抽出法の意味・解説
  http://www.weblio.jp/content/%E7%84%A1%E4%BD%9C%E7%82%BA%E6%8A%BD%E5%87%BA%E6%B3%95
  　weblio辞書の中のページ。
• 標本調査とは？〜調査のしくみと設計〜　　http://www.stat.go.jp/teacher/c2hyohon.htm
  　総務省統計局による統計学習の指導のために（先生向け）の補助教材の中のページ。
• 調査法　　http://www.rikkyo.ne.jp/~ssakata/class/academy/
  　標本とその誤差　　http://www.rikkyo.ne.jp/~ssakata/class/academy/materials/05.htm
  　サンプリングの方法　　http://www.rikkyo.ne.jp/~ssakata/class/academy/materials/06.htm
  　坂田周一氏による。
• 確率・統計　(7) 標本の抽出と要約　　http://fussy.web.fc2.com/algo/stat7_statistics.htm
  　Fussy氏による。
• 母平均，母比率の推定　　http://www.geisya.or.jp/~mwm48961/statistics/sample1.htm　
• 標本抽出方法、結果の推定方法及び推定値の標本誤差　　 http://www.stat.go.jp/data/roudou/pdf/10.pdf
  　総務省統計局の中のページ。7p。
• 標本抽出メモ　　http://d.hatena.ne.jp/jetbead/20131005/1380917647
  　jetbead氏による。2013年10月5日。
• 統計量と標本分布　　http://next1.msi.sk.shibaura-it.ac.jp/MULTIMEDIA/probandstat/node24.html
  　横田　壽氏による。2008年7月21日。
• 社会調査の諸類型(2)：調査対象者の選定方法による分類―全数調査と標本調査―
  http://www.k3.dion.ne.jp/~mabuchi/lectures/soc_res_meth05.htm
  　間淵領吾氏による。2006年5月7日。
• 標本調査法入門　　http://www.math.s.chiba-u.ac.jp/~wang/survey.pdf
  　汪　金芳氏による。2005年5月16日、11p
• 標本の大きさの決定　　http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/SampleSize/index.html
  　青木繁伸氏による。2004年3月25日。　
• 標本抽出法　　http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/SampleSurvey/rem3.html
  　青木繁伸氏による。2002年5月16日。
• 標本調査法の基礎理論 その2　　http://www.computer-services.e.u-tokyo.ac.jp/p/itme/dp/dp61.pdf
  　美添泰人氏による。2000年？、30p。
  標本調査法の基礎理論 その1　　http://www.computer-services.e.u-tokyo.ac.jp/p/itme/dp/dp60.pdf
  　美添泰人氏による。2000年？、33p。

【実験計画法】

• 実験計画法　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%AE%9F%E9%A8%93%E8%A8%88%E7%94%BB%E6%B3%95
  Design of experiments（DOE、experimental design）　　http://en.wikipedia.org/wiki/Design_of_experiments
  品質工学（タグチメソッド）　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%93%81%E8%B3%AA%E5%B7%A5%E5%AD%A6
  Taguchi methods　　http://en.wikipedia.org/wiki/Taguchi_methods
  Category:最適化　　http://ja.wikipedia.org/wiki/Category:%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96
  Category:Mathematical optimization　　http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Mathematical_optimization
  　Mathematical optimization　　http://en.wikipedia.org/wiki/Mathematical_programming
  　最適化問題　　http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96%E5%95%8F%E9%A1%8C
  　Optimization problem　　http://en.wikipedia.org/wiki/Optimization_problem
  　最適化 (情報工学)
  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96_%28%E6%83%85%E5%A0%B1%E5%B7%A5%E5%AD%A6%29
  　Program optimization　　http://en.wikipedia.org/wiki/Program_optimization
• 実験計画法とは　　https://kotobank.jp/word/%E5%AE%9F%E9%A8%93%E8%A8%88%E7%94%BB%E6%B3%95-74020
  　コトバンクによる。
• 実験計画法　　http://heartland.geocities.jp/ecodata222/ed/edj1-7-2.html
  数理計画法　　http://heartland.geocities.jp/ecodata222/ed/edj1-6-3.html
  　杉原哲朗氏による環境と品質のためのデータサイエンスの中のページ。
• 実験計画法（DOE）　　http://www.mitsue.co.jp/case/glossary/s_056.html
  　MITSUE-LINKSのシックスシグマ用語集の中のページ。
• 実験計画法概論　　http://avalonbreeze.web.fc2.com/38_01_10_experimentdesign01.html
• JMPによる実験計画（DOE）　　http://www.jmp.com/japan/applications/doe/
  　SAS Institute Japan株式会社 JMPジャパン事業部による。
• 数理計画用語集 　　http://www.msi.co.jp/nuopt/glossary/index.html
  　数理計画法　　 http://www.msi.co.jp/nuopt/glossary/term_095d42c3c6149d3c695df7fb95946600ab7152a5.html
  　実験計画法　　 http://www.msi.co.jp/nuopt/glossary/term_a5b4b79510aec44669acfc6360a36f841fcdfbd8.html
  　（株）NTTデータ数理システムによる。
• LINGO Version 14：数理計画法ソフトウェア　　http://www.lindo.jp/LindoJ_Products/LindoJ_ProdLG.html
  　LINDO Japanによる。
  LINDO通信（12）−第2世代の数理計画法ソフトとは−　　http://www.lindo.jp/manuals/Lindo_Press12.pdf
  　新村秀一氏による。1p。
  【参考】
  ・文教大学　数理計画ソフトウェア LINDO の使い方 最初の一歩　　 http://www.bunkyo.ac.jp/~nemoto/keijodoc/lindo/
  　　根本俊男氏による。
  ・ ソルバーで最適解を求めよう　数理計画ソフトLINDOの使い方　　http://www.bunkyo.ac.jp/~nemoto/lecture/mathpro/2003/LINDO2003.files/frame.htm
  ・最適化ソフトの比較と最近の動向
  https://edo.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=76&item_no=1&attribute_id=22&file_no=1
  　　8p、ザンピン氏による。
• 数理計画の参考書　　http://www.prod.mng.toyo.ac.jp/~ima/or/mathprog_book.htm
  　今泉　淳氏による。
• 実験計画法・タグチメソッドの活用　　http://www.ism.ac.jp/noe/service-center/files/2013/02/tatebayashi.pdf
  　立林和夫氏による。2013年5月13日、スライド13枚（×4）。
• Excelで学ぶ実験計画法の基礎（3）：試作品の数を劇的に減らす直交配列実験の実務 (1/5)
  http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/0812/02/news124.html
  　菅民郎・福島隆司の両氏による。2008年12月2日。
• 【本】ExcelとLINGOで学ぶ数理計画法　　http://books.rakuten.co.jp/rb/5919587/
  　 新村秀一著、丸善、2008年11月、2,520円（税込）、180頁、ISBN：9784621080542。
• 品質工学ノート−実験計画法入門／開発と品質工学−　　http://merc.e.u-tokyo.ac.jp/mmrc/dp/pdf/MMRC211_2008.pdf
  　稲垣雄史氏ほかによる。2008年6月、42p。
• 設計開発に役立つ実験計画手法　　http://www.i-juse.co.jp/statistics/xdata/sympo14_inubushi-document.pdf
  　犬伏秀生氏による。2005年？、11p。
• ホームページ「最適化ソフトウェアとテスト問題集」　　 http://www.orsj.or.jp/~archive/pdf/a_a/2000A_256.pdf
  　松井知己氏による。2000年、2p。
• 【本】よくわかる実験計画法
  http://www.amazon.co.jp/%E3%82%88%E3%81%8F%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E5%AE%9F%E9%A8%93%E8%A8%88%E7%94%BB%E6%B3%95-%E4%B8%AD%E6%9D%91-%E7%BE%A9%E4%BD%9C/dp/476491042X
  　中村義作著、近代科学社、1997年5月、2,415円（税込）、191頁、ISBN：978-4764910423。
• 【本】実験計画法入門（改訂版）
  http://www.amazon.co.jp/%E5%AE%9F%E9%A8%93%E8%A8%88%E7%94%BB%E6%B3%95%E5%85%A5%E9%96%80-%E9%B7%B2%E5%B0%BE-%E6%B3%B0%E4%BF%8A/dp/4542503305
  　鷲尾泰俊著、日本規格協会、1997年3月、2,835円（税込）、297頁、ISBN：978-4542503304。
• 実験計画法，数理計画法を用いた構造最適化
  http://slideshowjp.com/doc/204836/%E5%AE%9F%E9%A8%93%E8%A8%88%E7%94%BB%E6%B3%95--%E6%95%B0%E7%90%86%E8%A8%88%E7%94%BB%E6%B3%95%E3%82%92%E7%94%A8%E3%81%84%E3%81%9F%E6%A7%8B%E9%80%A0%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96-
  　柏村孝義氏ほかによる。1996年9月、7p。
• 農業実験計画法小史　http://ebsa.ism.ac.jp/ebooks/ebook/581?tid=45
  　EBSAの中のページ。 1994年。

【用語集】

• ●（統計学用語集）　　http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/Yogoshu/words.html
  （もう一つの用語集）　　http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/lecind.html
  　青木繁伸氏による。
• ●統計用語集　　http://software.ssri.co.jp/statweb2/gloss/glossary.html
  　（株）社会情報サービスによる統計WEBの中のページ。
• 統計用語集　　http://estat.sci.kagoshima-u.ac.jp/dic/
  　末永勝征氏ほかによる。
• 統計用語辞典　　http://www.stat.go.jp/naruhodo/c2dic_a.htm
  　総務省 統計局によるなるほど統計学園の中のページ。
• 統計用語集　　http://www.datamining.jp/vocabular/h-yougo_JE.htm
  　米谷　学氏による。
• 数学・統計用語集　英語用語を中心に　用語解説も　　http://www.qmss.jp/qmss/glossary/
  　松原　望氏による。
• 統計基礎知識:標本調査の誤差と誤差情報の見方　　http://www.hws-kyokai.or.jp/information/perspective.html
  　（財）厚生労働統計協会による。
• 労働統計用語解説　　http://www.jil.go.jp/kokunai/statistics/yougo/
  　（独）労働政策研究・研修機構による。
• 統計に用いる分類（産業、職業等）・用語　　http://www.e-stat.go.jp/SG1/htoukeib/htoukeib.do
  　e-Statの中のページ。
• 農林水産統計用語事典（抜粋）−日英用語一覧　　http://www.aafs.or.jp/info/Yougo/main.htm
  　（財）農林統計協会による。
• 統計用語の解説　　http://www.pref.ibaraki.jp/kikaku/tokei/fukyu/tokei/mame/yogo/index.html
  　茨城県による。
• 統計用語集−検索結果− 　　http://www.pref.nara.jp/6177.htm
  　奈良県による。
• 統計用語解説　　http://www.city.beppu.oita.jp/sisei/toukei_housei/detail251.html
  　別府市による。
• 確率・統計用語（和英）　　http://fhonyaku.jp/members/dictionary/toukei1.htm
  　FHONYAKU 専門用語集・辞書データの中のページ。
• 中日英統計用語集　　http://park1.aeonnet.ne.jp/~pekingdo/words2.html
  　北京堂翻訳による。
• 統計用語集　　http://www2.kke.co.jp/minitab/support/glossary.html
  　構造計画研究所による。
• もっと知りたい・統計用語の説明　　 http://www.pref.yamaguchi.lg.jp/cms/a12500/learning/yougo.html
  　山口県による。2016年8月8日。
• 統計用語一覧　　http://www.pref.miyagi.jp/soshiki/toukei/sitte.html
  　宮城県による。2012年9月10日。
• 統計データ機密保護に関する国連欧州経済委員会／EU統計局　合同ワークセッション統計データ開示抑制に関する用語集　改訂版（対訳）
  http://www.nstac.go.jp/services/pdf/skk-yogosyu2.pdf
  　2005年8月、27p。翻訳：（独）統計センター 研究センター。2006年6月。