バイオ統計学が対象とする｢臨床｣｢環境｣｢ゲノム｣の分野ごとに具体的なデータを中心にすえて、確率的推論、データ収集の計画、データ解析の基礎と方法を明快に分かりやすく述べた、わが国初めてのバイオ統計学テキストシリーズである。

本書は、医学や医療に志す学生のテキストとして使用できるように、高等学校｢数学1」・｢数学2｣程度の数学的バックグラウンドの読者に理解できるよう配慮してある。また、久留米大学、九州大学、東京理科大学医薬統計コースで行った講義ノートをベースにしており、具体的な医療事例を使って、統計を理解できるようになっている。内容はベイズの定理とその応用、統計的推定・検定、分散分析、回帰分析、ロジスティック回帰分析の基礎を解説する。

情報化技術の進歩によって、あらゆることが細分化され複雑になり、個人も組織も、扱う情報量は増加の一途をたどっています。　情報量の増加とともに、その情報をもとにした分析と判断を求められる場面が増え、それらの正確さ、および、スピードの要求レベルも高まる一方です。
　現代は、的確な情報分析による判断の結果としての意思決定が、個人の人生や企業の戦略的目標達成の明暗を分ける時代になったと言っても過言ではありません。
　多変量解析は、そうした重要かつスピードが必要な意思決定に不可欠な情報分析の手法として広く活用されています。
　本書はその多変量解析を、野球や芸能界など身近で親しみやすい事例とデータを用いて、わかりやすく解説した、好評入門書の改訂版です。

本書は、数理統計学の初学者向けテキストとして編まれた入門教科書です。
これまでの筆者達の経験から、学ぶときのつまづき易い点や分かり難いポイントを、可能な限り丁寧に解説し、平易な練習問題で習得できるよう工夫してあります。
また、演習書としても利用できるよう、練習問題約100題(解答付)が付いています。

いろいろな現象を実験や調査で解明しようとするとき、実験計画法はデータを効率的に集める手段や、客観的な結論を導くための有用な手法である。
本書では、著者の永年にわたる豊富な経験をもとに独特な記述がなされている。つまり、結果だけが大切であれば、それを事実として利用し、使い方が慣れたところで考え方の本質を数式なしで説明するという形をとっている。
本書を読み終わったときには、実験計画法が何であるかを知ると同時に、十分に使いこなせることであろう。

「数学の小さな旅」の第2集。今回は前作同様「数学をゆっくり考える。考えることを楽しむ。」という意図で書かれた連載をまとめた他に、書下ろしも加える。数学のプロや愛好家はもちろん、授業を豊かにしたいと願う中学･高校の数学の先生にも見逃せない好著。

確率および確率過程論(時間的に変化する確率現象を扱う理論)の入門書で、確率を初めて学ぶ読者および確率の実際問題への応用に関心のある読者に、確率と確率過程モデルに対する数学的理解を深めることを目的としている。
応用においても数学的な概念の理解は大切であると考え、大学初年度程度の解析と行列計算を前提として、内容はできる限り正確に記述するようにした。
第I部では確率論の基礎的な概念について述べ、第II部では主に時間または空間において離散的な構造をもつ場合の確率過程について述べている。

数学専攻学生はもちろん理工系基礎教育課程学生向けの教科書である。
数理統計学の最も基本的な考え方が、数学という枠の中でどのように定式化され基礎づけられるか、高度情報化社会への急激な変貌の中で重要度を増しつつある基礎情報科学教育がどうあるべきかに重点を置いた。
数理統計学の優れた著書は数多いが、その意味で本書は希少の一冊といえよう。学生の反応を見ながらまとめられた本書は、教える側にも教えられる側にも使いやすい格好の教科書となっている。