■第1章：Rプログラミング環境の準備 1-1：Rのセットアップ 　ダウンロード 　インストール 1-2：RStudioのセットアップ 　ダウンロード 　インストール 1-3：Rの動作確認 　まずはHello World 1-4：本書で使用するパッケージの追加 ■第2章：数値計算 2-1：差分と差分商 　差分商とは 　差分とは 2-2：微分と偏微分 2-3：数値積分 　ラグランジュの内挿公式 　ニュートン・コーツの積分公式 　重積分 ■第3章：ニュートン法・反復法 3-1：ニュートン法（ニュートンラフソン法） 　テイラー展開とニュートン法（ニュートンラフソン法） 3-2：多変数ニュートン法 　2変数テイラー展開 3-3：準ニュートン法 　Broyden Quasi-Newton Algorithm（ヤコビアンの逆行列の近似行列Hを計算） 　Pre-Broyden Algorithm（ヤコビアンの近似行列Bを計算） 　fiacco, mccormick（1968）、sargent（1969）、murtagh（ヘッシアンの逆行列の近似行列） 　その他の反復法 ■第4章：重回帰分析 4-1：正規方程式と重回帰式 　偏差積和行列を用いる方法 4-2：分散分析 4-3：重相関係数 　出力結果 4-4：偏回帰係数の検定 　野球のデータ 　交通事故死傷者数の予測データ ■第5章：一般化線形モデル 5-1：指数分布族 5-2：連結関数（link function） 　例1：ポアソン回帰 　例2：正規回帰モデル 5-3：フィッシャー・スコア法 　例1：対数尤度が2項分布に従う場合～ロジット変換（2項回帰モデル） 　例2：ポアソン回帰モデル 　例3：ロジスティックモデル・プロビットモデル・補対数対数モデル 　例4：指数回帰モデル 　例5：ガンマ分布回帰 　例6：逆ガウス分布回帰 ■第6章：多クラスロジスティック 6-1：ベルヌーイ・ロジットモデルの多クラス拡張 6-2：データ処理の例 ■第7章：Bradley-Terry model 7-1 データの説明 7-2 仮説検定 　出力結果 7-3：各反復法 　Broyden Quasi-Newton Algorithm 　fiacco, mccormick（1968）、murtagh, sargent（1969） 　levenberg（1944） ■第8章：主成分分析 8-1：主成分導出 8-2：ラグランジュ関数をもとにした考え方 8-3：固有値、および固有ベクトルの計算 ■第9章：2元表の解析モデル 9-1：主効果と交互作用を含めた回帰モデル 9-2：尤度比検定 　データの説明 　準ニュートン法 　重み付き最小二乗法 ■第10章：比例危険度モデル（ワイブル分布） 10-1：生存時間解析によるモデル、比例危険度モデルの最尤推定 10-2：データの説明