[B! 統計学] gokichanのブックマーク

藤井四段と羽生三冠のどちらが強いか、流行の人工知能に聞いてみました - コンピュータ将棋 Qhapaq

藤井四段がデビュー開始から連勝を重ね、遂に連勝記録を塗り替えたようです。想像を遥かに超える強さに将棋民は大いに盛り上がっています。ここまで来ると藤井四段がどのぐらい強いか。もう少し俗な言い方をすれば、将棋界の新スター藤井四段と、将棋界のレジェンド羽生三冠とどちらが強いのかが気になることでしょう。両者の直接対局はAbemaTVの炎の七番勝負とニコニコの獅子王戦の2局で成績は1勝1敗。拮抗した実力を見せているようにも見えます。が、どちらが強いかという問いに答えるにあたり、2局はあまりに数が足りていません。人間同士の戦いだから仕方ないにせよ、統計学的な観点からは少なくとも1000本勝負位はして貰いたいところです。しかし、そんなことは流石に出来ないので、今話題の人工知能にどちらが強いか聞いてみることにしました。【実験方法】 ※：数理的な詳細は次の記事で扱う予定です今回の解析方法について

gokichan 2017/07/02

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科学史から最小二乗法 (回帰分析) を説明してみる - ill-identified diary

2016/12/15: にわかに閲覧者が増えたのでおかしなところを微修正概要統計学史をちょっと調べていておもしろかったのでまとめてみた技術的にはすごく初歩的な話なので, 回帰分析 (最小二乗法) の入門的な「読み物」という位置づけになりそう入門的な読み物なので, 特に最小二乗法の説明箇所は中学高校の数学の知識だけで理解できるような表現をしている, したつもり. PDF換算で 10 ページ (ただし画像が結構多い) 惑星の軌道を予測する連立方程式で惑星の軌道を予測する19世紀初頭にフランスの数学者ルジャンドル*1が最小二乗法のアイディアを最初に発表したが, ドイツの数学者ガウス*2が直後に自分こそが先に思いついたと主張し, 論争を生んだという (Abdulle & Wanner, 2002, 200 Years of Least Squares Method). しかし, いずれが先

gokichan 2016/12/14

統計学

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Rを使って統計学をより快適なものに!!

■入門編 ☆初心者のためのRの超簡単な使い方 ☆データを用意する　―　外部データの読み込み・ベクトルと行列の操作を覚えましょう ☆自分で関数を作ってみる　―　簡単なプログラミングのルールを学びましょう ☆ExcelとRの間でデータのやり取りをするときに便利なテクニック ☆データフレームの作成と編集 ■推定・検定・多変量解析 Rについてデータの標準化カイ二乗検定 t検定分散分析相関係数回帰分析判別分析正準相関分析主成分分析因子分析クラスター分析非階層的クラスター分析数量化�T類母分散の区間推定ロジスティック回帰分析ロジスティック回帰分析（説明変数が2個以上）多項式モデルの回帰分析対数線形モデルの回帰分析 2本の回帰直線の比較（傾きの検定） ■グラフィックス関連正規分布のグラフカイ二乗分布のグラフ F分布のグラフ t分布のグラフいろいろな棒グラフ　5 e

gokichan 2014/11/22

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統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ！

本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと実務に繋げやすいこと。持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ることを主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。（満たせない要望も多いですが）主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える）けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！って考えてる新卒の方です。筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。ここで紹介している内容で「統計学・機械学習・データマ