このリポジトリKA2では， 『その問題，数理モデルが解決します』の参考資料を公開する予定です． KAは花京院と青葉の略です．
- KA2.Rは本文の計算を再現するためのコードです．
- t-distribution.pdf（5日間で理解するt分布）はt分布に関する補足資料です．
各章の数学的難易度の目安とトピックの一覧です。 星☆がもっとも簡単で，☆がふえるほど相対的に難しくなります。
| 章 | 難易度 | トピック |
|---|---|---|
| 第1 章 しっくりこない数式の読み方とは？ | ☆ | 総和記号、添え字の読み方、平均値 |
| 第2 章 確率密度関数ってなに | ☆ | 定義の読み方､グラフの描き方、パラメータの役割 |
| 第3 章 確率と積分の関係とは？ | ☆ | 正規分布、測定誤差､確率密度関数のつくり方 |
| 第4 章 モデルってなに？ | ☆☆ | 競争市場､需要量､代替財、均衡価格、独占モデル |
| 第5 章 競争で損をしない戦略とは？ | ☆☆ | 複占モデル、ゲーム理論、ナッシュ均衡 |
| 第6 章 自分でモデルをつくる方法 | ☆ | モデルのつくり方、モデルの一般化､モデルで自由に遊ぶ |
| 第7 章 先手が有利な条件とは？ | ☆☆ | 後ろ向き帰納法、展開形ゲーム、情報集合 |
| 第8 章 競争に負けない価格設定とは？ | ☆☆ | 代替性、モデルのバリエーション、検証 |
| 第9 章 売り上げを予測するには？ | ☆☆ | 回帰分析、最小2乗法、微分、偏微分 |
| 第10 章 確率モデルでデータを分析するには？ | ☆☆☆ | 確率変数､OLS推定量、正規分布の再生性 |
| 第11 章 仮説検定ってどうやるの？ | ☆☆☆ | 推定量の確率分布、t分布、解釈の注意点 |
| 第12 章 観測できない要因の影響を予想するには？ | ☆☆ | 欠落変数バイアス､期待値､不偏推定量､固定効果 |
| 第13 章 アプリの利用者数を予測するには？ | ☆☆ | 微分方程式､置換積分法､変数分離形 |
| 第14 章 広告で販売数を増やすには？ | ☆☆☆ | 1階線形微分方程式､積分因子 |