東大が無償でPDF公開している，統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて，各事例への統計学の応用手法，3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは，この3… https://t.co/w2cSVIxmUI
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東大が無償でPDF公開している，統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて，各事例への統計学の応用手法，3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは，この3… https://t.co/w2cSVIxmUI
株式会社ブレインパッドの2023年新卒研修資料です。基礎統計学について扱っています。
帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1．本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①：講義の受講者が復習に利用する 想定②：未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
資料では、統計学がどんな学問なのか、統計学を学ぶことにどんな意義があるのかという初歩から解説。その上で統計学を「記述統計学」と「推計統計学」に大別し、それぞれの特徴や手法、注意点を説明している。 今回の無料公開は、ブレインパッドで働く有志のデータサイエンティストが技術資料などを外部に発信するプロジェクト「OpenBrainPad」の一環。「統計学をこれから学ぶ人も復習する人もぜひ利用してほしい」（ブレインパッド）という。同プロジェクトでは、過去にはプログラムのバージョンを管理するシステム「Git」のハンズオン（実際に手を動かして学ぶ）資料なども公開している。 関連記事 総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート 総務省が「誰でも使える統計オープンデータ」を開講。統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する無料講座だ。 AIの基礎をZoomで講義 新人研修用
画像は『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では2021年1月14日から、日本統計学会と日本行動計量学会の協力のもとに作成した「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」が開講される。受講料は無料。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 実際のデータは複数個の測定項目からなる多変量データであることが多く、そのようなデータの統計解析手法の学習は、統計手法の現実問題への応用で極めて重要なものと言える。本講座では、多変量解析法を実際のデータに適用する際の注意点や実際の応用例を中心に学習できる。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 講師は、横浜市立大学データサイエンス学部教授の岩崎学氏、大阪大学大学院人間科学研究科
専門学校ではじめて統計学を教えた時、生徒全員がぽかーんとフリーズしたまま授業が終了した→「努力できる」が当たり前でないと気づいた教員の話
津野 香奈美 | Kanami Tsuno, PhD, MPH @KanamiTsuno 「努力できる」「頑張れる」「やってみる」事が当たり前ではないと気付いたのは、某専門学校で初めて統計学を教えた時。黒板に数式書いても、誰も手が動かない。生徒全員がぽかーんとフリーズしたまま授業が終了。もちろん、質問は？と聞いても誰も手をあげない。帰り道、次からどう教えれば良いのか→ 2024-03-11 12:04:46 津野 香奈美 | Kanami Tsuno, PhD, MPH @KanamiTsuno 公衆衛生系大学院准教授／医学と社会学と心理学と行動科学の狭間を行く社会疫学者。研究テーマは労働時間、いじめ・ハラスメント、シビリティ、メンタルヘルス、健康格差。 『パワハラ上司を科学する』amzn.to/3IBEWwJ 『Tsuno Lab』note.com/kanamitsuno researc
(Image by Pixabay) 最近になって、こんな素晴らしい資料が公開されていたことを知りました。 この資料自体は著者のMoe Uchiikeさんが東大での講義に用いられたものだとのことですが、その内容の汎用性の高さから「これは全ての機械学習や統計学を実務で用いる人々が必ず読むべきドキュメント」と言っても過言ではないと思われます。 正直言ってこの資料の完成度が高過ぎるのでこんなところで僕がああだこうだ論じるまでもないと思うので、内容の詳細については皆さんご自身でまずは上記リンクから精読していただければと思います。その上で、今回の記事では「機械学習や統計学を『社会実装』する」ということがどういうことなのかについて、この資料を下敷きとした上でさらに僕自身の経験や見聞を加えて考察したことを綴ってみます。 機械学習や統計学と、社会との「ギャップ」 機械学習や統計学を、社会に「馴染ませる」
Masa 🇬🇧 on Twitter: "一昨年、統計学もプログラミングもまともに勉強したことがなかったので両方学べるcouseraの↓のコースを履修しました。統計、数学の知識がなくても学べ、直感的な説明で分かりやすかった。英語だけどたしか日本語字幕もあったはず。統計学の… https://t.co/3EaasdwS0g"
一昨年、統計学もプログラミングもまともに勉強したことがなかったので両方学べるcouseraの↓のコースを履修しました。統計、数学の知識がなくても学べ、直感的な説明で分かりやすかった。英語だけどたしか日本語字幕もあったはず。統計学の… https://t.co/3EaasdwS0g
画像は「京都大学「因果推論 －一般化線型モデルとRubin因果モデルの理論－」講座PV～ gacco：無料で学べる大学講座」より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では、オンライン講座「因果推論 －一般化線型モデルとRubin因果モデルの理論－」を開講中だ。京都大学が大学院生向けに提供する臨床統計家育成コースを過去の教育経験をベースに、臨床医学のための統計学を習得できるように構成したもの。閉講日時は2022年2月28日（月）23時59分。受講料は無料。 本講座では、医学のための因果推論（causal inference）の手法とその理論を解説する。因果推論の理論を系統的にまとめた「講義ノート」が用意され、いくつかの重要な論点を対話形式で解説した動画を視聴して学習する。 因果推論を学ばなければならない理由の1つとして、医学、経済学、政治学、教育学といった分野で、実証研究の価値が高ま
『標準ベイズ統計学』はベイズ統計学をきちんと基礎から日本語で学びたいという人にとって必携の一冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
標準 ベイズ統計学 朝倉書店Amazon 発刊当時に話題になっていた『標準ベイズ統計学』。実は訳者のお一人、菅澤翔之助さんからオフィス宛てでご恵贈いただいていたのですが、親父の没後処理やら自分のDVTやら実家の片付けやらで全く手が回らずオフィスに置いたままにしてしまっていたのでした。で、この度改めて拝読してみたら「何故もっと早く読まなかったんだ」と後悔するくらいあまりにも内容が素晴らしかったので、遅まきながら書評記事を書こうと思い立った次第です。 ベイズ統計学というと、殆ど詳しくない人だと「ベイズの定理以外に何があるの？」という印象ぐらいしかないかもしれませんし、一方でとりあえず技法としてやり方だけ覚えてしまった人だと「とりあえずMCMC回せばいいんだよね？」みたいな雑な理解になってしまうかもしれません。いずれにせよこれまで邦書ではベイズ統計学というと超初歩か実装重視かの二択が多かったせい
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です． 今回は，初学者レベルから学部上級レベルの統計学関連の教科書を，順を追って紹介していきます．普段，経済学をはじめとする社会科学（経済学・経営学や政治学など）を学ぶ学生に教えているので，タイトルに「社会科学向き」と入れてみましたが，これから紹介する多くの本は，他の応用でも役に立つものが多いはずです． 入門書 大屋幸輔『コア・テキスト統計学』 厳密さと初学者に対する分かりやすさのバランスのとれた本です．演習問題を集めた副読本もあるので，こちらと併せて学習すると効果的だと思います． 久保川達也・国友直人『統計学』 入門書としては，やや硬派な教科書ですが，しっかり学びたい人にはお勧めの教科書です．「1.記述統計」「2.確率」「3.推測統計」と標準的な構成をしている中，最後の第4部では社会・経済データとして標本調査や時系列分析の話題にも触れてい
基礎から学ぶ統計学
本章では、二項検定を学びます。二項検定は、本書で学ぶ統計手法の中では、最も使用頻度が低い手法です。しかし、統計学の入門に最適な学習項目です。理由が3つあります。第一に、高校1～2年で学んだ数学だけで、この手法の原理を完全に理解できます。統計手法はたくさんありますが、唯一この手法だけは、全て手作りの計算で実行できます。第二に、面倒な検定統計量の計算を必要としません。第三に、二項検定には、検定の論理の全てが詰まっています。こうした理由から、読者のお父さんやお母さん、もしくは、お爺ちゃんやお婆ちゃんの世代では、二項検定は、高校の数学の教科書で解説されていました。この「とても分かりやすい」という長所を、活用しない手はありません。本書では、統計学の学習を、二項検定から始めます。本章では、当時の大学入試の頻出問題をさらに簡単にした例題を使って、学びます。… 本書の使い方 統計学を学ぶ心がけ／予備知識／
鴨葱鍋出汁 @tamakinsniper 三枚目、訴求力とかインパクトとか分かりやすさとか、そんなもののために正確さを犠牲にするのが推奨される現状を考えると焼酎呑まざるを得ない（→ただの言い訳） twitter.com/Count_Down_000… 2023-06-23 17:38:08
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回は，統計学・機械学習周辺で，僕が良いと思ったチュートリアル/サーベイ論文と講義ノートを簡単なコメント付きで紹介したいと思います．チュートリアル論文やサーベイ論文は，そのトピックの解説や教育面にフォーカスしていて，何か勉強したり，網羅的に把握するときに非常に便利だと個人的に思います．また公開されている講義ノートの中には非常に勉強になるものが多くあります．内容は僕が興味があるトピックに偏っています．またすべて無料で読めます．（教科書等の海賊版みたいなのは載せていません） 10本の紹介 Nickl "STATISTICAL THEORY" Nicklの統計学の講義ノートです．いわゆるM推定量の漸近的性質に加え，バーンスタイン・フォンミーゼズ定理等も証明付きで解説されており，上級レベルの数理統計学を学ぶのに重宝すると思います． Doucet and
上原＠株式投資家 on Twitter: "アメリカのデータサイエンティストが書いた「データ分析のための統計学入門」の日本語訳が、訳者である東大の国友先生のホームページで無料公開されています。 全418ページがすべて無料です。普通に有料の書籍なんですが、統計の基礎勉強はこ… https://t.co/8egqMi2NJU"
アメリカのデータサイエンティストが書いた「データ分析のための統計学入門」の日本語訳が、訳者である東大の国友先生のホームページで無料公開されています。 全418ページがすべて無料です。普通に有料の書籍なんですが、統計の基礎勉強はこ… https://t.co/8egqMi2NJU
統計学を哲学する « 名古屋大学出版会
内 容 統計学は実験や臨床試験、社会調査だけでなく、ビッグデータ分析やAI開発でも不可欠である。ではなぜ統計は科学的な根拠になるのか？ 帰納推論や因果推論の背後に存在する枠組みを浮き彫りにし、科学的認識論としてデータサイエンスを捉え直す。科学と哲学を架橋する待望の書。 【ALL REVIEWS】序章（抜粋） 目 次 序 章 統計学を哲学する？ 1 本書のねらい 2 本書の構成 第1章 現代統計学のパラダイム 1 記述統計 1-1 統計量 1-2 「思考の経済」としての記述統計 1-3 経験主義、実証主義と帰納の問題 2 推測統計 2-1 確率モデル 2-2 確率変数と確率分布 2-3 統計モデル 2-4 推測統計の世界観と「確率種」 第2章 ベイズ統計 1 ベイズ統計の意味論 2 ベイズ推定 2-1 仮説の確証と反証 2-2 パラメータ推定 2-3 予測 3 ベイズ統計の哲学的側面 3-1
2021/01/29追記：西浦氏から解説記事が上がったのでこちら読んだ上での追記も適宜行ってる。 m3.com/open/iryoIshin/article/873130/ 翻訳ミスってたので修正。指摘ブコメ感謝です。 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20210125/k10012831381000.html この記事のブコメでみんな疑問に思ってるっぽいので、素人でもわかる範囲のことを書いてみた。 この論文は何を書いてるの？ 何をしてるの？https://www.mdpi.com/2077-0383/10/3/398/htm 2020年7月22日のGoToトラベルキャンペーン開始と新型コロナウイルスとの疫学的影響の可能性について調べて見たっぽい。 ファーストオーサーが安齋麻美さん（修士か博士のどちらか）で西浦博教授も著者に含まれる。北海道大学の衛生学研究室
kaz / AI Academy on Twitter: "Pythonだけでなく統計学,機械学習も全部「無料」で学べる..!! ●東京大学 Pythonプログラミング入門● https://t.co/xi8HwLMwgj ●高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ… https://t.co/ypAY0GyZKm"
Pythonだけでなく統計学,機械学習も全部「無料」で学べる..!! ●東京大学 Pythonプログラミング入門● https://t.co/xi8HwLMwgj ●高等学校における「情報II」のためのデータサイエンス・データ… https://t.co/ypAY0GyZKm
｢グー･チョキ･パー｣で最初に出すべきはこれだ…統計学が解明｢じゃんけんの勝率が高まる｣指のかたち 学生が延べ1万1567回のジャンケンをしてわかった勝利の法則
じゃんけんで勝率を高める方法はあるか。データ分析・活用コンサルタントのサトウマイさんは「あるジャンケンに関する研究では、『グー』を出す確率が35.0％、『チョキ』を出す確率が31.7％、『パー』を出す確率は33.3％と、最もグーが多かった。心理学的には『人間は警戒心を持つと、拳を握る傾向がある』という説のほか、『チョキはグーやパーと比べて出しにくい』という説もある。こちらからじゃんけんを仕掛けるときは『最初はグー』という掛け声をスピードアップし、こうしたクセをより出やすくさせるといいだろう」という――。 ※本稿は、サトウマイ『はじめての統計学 レジの行列が早く進むのは、どっち⁉』（総合法令出版）の一部を再編集したものです。 人間のクセからみるじゃんけんの統計的な必勝法 運に関するゲームで、私たちの一番身近にあるのは「じゃんけん」ではないでしょうか？ 手だけを使って、3種類の手の出し方（グー
慶應義塾大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計学を勉強するための参考書の順番 (私見) について紹介していきます． 3年ほど前に『日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊』を紹介しましたが，今回は「どのような順番でどの参考書を読んでいくと比較的スムーズに勉強が進められるのか」に焦点を当て，比較的最近の書籍や英語の書籍まで含めて紹介していきます． まずは全体的なフローのイメージを提示しておきます． 今回の記事では，「ベイズ統計学を勉強すること」のスタートとゴールを以下のように定めます． (スタート) 統計学の基礎的な内容 (統計検定2級程度の内容) は身についている (ゴール) ベイズモデリングに関する最新の論文がある程度理解して読め，自力でモデルを組んだり実装することができる また，このゴールへの道のりとして，大きく2通りのルートを想定します． (ルートA: フルスクラ
東京大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計学を勉強する上で個人的にオススメな日本語の教科書10冊を簡単に紹介したいと思います． 一般的な方法論・基礎理論 中妻照雄『入門ベイズ統計学』 簡単な例と実践的な例を使ってベイズ推論の考え方が導入された後，マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の基礎的な事項がまとめられています．基本的な数理統計学が理解できていれば十分読める内容になっている印象です．この本の続編である中妻照雄『実践ベイズ統計学』では，ファクターモデルやそのポートフォリオ選択への応用，ベイズ的線形回帰モデル，モデル平均化法などのより発展した内容について丁寧に解説されています． 伊庭幸人・種村正美・大森裕浩・和合肇・佐藤整尚・高橋明彦『計算統計II』 かなりボリュームのある内容の本です．基本的な話題として，MCMCの基礎や標準的な統計モデルにおけるベイズ推論に関して数
フィットネスクラブの退会理由が統計の専門家によって「スタッフのコミュ力の高さ」だとわかったと聞いて統計学すげーっとなった話…「それ」コミュ力低くない？」「コミュ力とは？」の反応も
焼鳥どんオーナー日垣 @higakiyakitori 統計学って凄いなぁ思ったのは、フィットネスクラブの退会理由は長年、何と相関があるのか謎に包まれていましたが、統計の専門家の調査により、退会理由と相関があるのは、まさかの「スタッフのコミュ力の高さ」だということがわかったこと。こんなこと統計でなければ突き止められない。コミュ力高いスタッフがおったらあかんかったんかーい！という結果に。コミュ力高いスタッフがいると常連と仲良くなりすぎて、新規客が疎外感を感じて、何となく居心地が悪くなり退会してしまうというのが理由のようでした。 2024-05-04 09:48:09
選挙速報で、8時の投票〆切と共に、各TV局・新聞などのメディアが出す開票速報。 まだ開票もされていないのに議席数が大筋で判明したり、既に当確が出たりするのは何故だと疑問に思う人が結構いるようで。 そういった人達向けとして、統計学の重要さを説いた説明文が非常に解りやすいと話題になっておりました。
数式は登場せず､｢問題解決志向｣の統計学入門
［Book Review 今週のラインナップ］ ・『統計学の極意』 ・『「まちライブラリー」の研究 「個」が主役になれる社会的資本づくり』 ・『円の実力 為替変動と日本企業の通貨戦略』 ・『科学がつきとめた 中年太りのすごい解消法』 評者・神戸大学教授 末石直也 キャッチーなタイトルから抱くイメージとは裏腹に、本書は一流の研究者によって著された深い洞察に満ちた統計学の入門書である。 数式は登場させないスタイル 「問題解決志向」の統計学入門 著者のシュピーゲルハルターは、「逸脱度情報量規準」という指標の提案者として知られる統計学の理論研究者である。同時に、医療統計学の分野において優れた貢献を果たしてきた応用研究者でもある。そんな著者による本書は、数式が登場しない読み物のスタイルを取りつつも、統計学の基本概念を厳密性を損なうことなく解説している。 本書のいちばんの特徴は、著者の言葉を借りると「
この記事は、大塚淳『統計学を哲学する』（2020年、名古屋大学出版会）についての記事である。特に、哲学の観点から、本書における認識論への言及について論じる。 先に自己紹介をしておこう。私は数年前に大学院の修士課程を修了し、それ以降は特に哲学とは関係のない仕事をしている。大学では、学部・院を通して分析的認識論を勉強・研究していた。伝統的・非形式的な認識論のほうが詳しいと思っているが、形式認識論（特に確率を用いるベイズ認識論）についても関心を持っていて、博士課程に進んでいたらベイズ認識論を中心にした研究を行おうとも思っていた。数年前の記事になるが、私がどのようなトピックを学んでいたかは、現代の分析的認識論を紹介したこのブログ記事を読むとより把握できると思う。 踏まえて、以下の文章は主に哲学の視点からみたものになり、記述の大半は哲学的認識論に割かれている。帰納推論や因果推論などのトピックについて
統計学に魂が震えた体験をもとに、何を選択できるようにしてきたか？ データ活用職のキャリアプランを考える - Findy Engineer Lab
統計屋のあんちべ（@antibayesian）です。 さまざまな企業でデータ解析やコンサルを請け負ったり、データ活用部署の立ち上げをしたりしながら生活しています。 この記事では、データ活用系職種のキャリアプラン形成に悩んでいる方の参考になればと、私のこれまでのキャリアや、キャリアプランニングの考え方についてシェアしたいと思います。 というのも、データ活用系職種の中でも特に2010年くらいから注目を集めている1データサイエンティスト界隈のキャリアは、まだ職種として歴が浅いこともあって不透明な部分が多く、データサイエンティストなるものの解釈やポジションも多様なため、先行きに懸念を抱いている方も多いかと思います。 また、周辺環境も日進月歩の勢いで成長しています。例えば、全自動で簡単に売上予測や画像の分類などができるCloud AutoMLというサービスも提供されています。この手の仕組みはどんどん
機械学習／統計学／データサイエンスの無償gacco動画、全まとめ【2021年秋版】：AI・機械学習の独学リソース（1/3 ページ） - ＠IT
機械学習／統計学／データサイエンスの無償gacco動画、全まとめ【2022年秋版】：AI・機械学習の独学リソース（1/3 ページ） 2022年3月末の最新状況に合わせて改訂。はじめてのAIから、機械学習、深層学習、自然言語処理、統計学、社会人のためのデータサイエンス（実用知識）、大学生のためのデータサイエンス（理論知識）まで、全28個の講義内容を紹介。本稿独自に考察した、学習者対象やお勧めの学習方法についても示す。
データ活用は過度な期待を超え、徐々にビジネスパーソンの基礎的なノウハウとして定着し始めています。データサイエンティストでなくとも、データ分析の基礎的な考え方やその手法について学びたいという方は多いはず。 皆さんは、2021年3月に初学者向けの入門書『データ分析のための統計学入門 原著第4版』日本語版pdfが何と無料で公開されたのをご存じでしょうか？ 同書籍は以下のリンクから、閲覧可能です。 http://www.kunitomo-lab.sakura.ne.jp/2021-3-3Open(S).pdf 本記事では同書を書評し、データ活用・統計学初学者におすすめの使い方をレクチャーします。 『データ分析のための統計学入門』の内容は？ 何が学べる？ 『データ分析のための統計学入門』は米国のNPO OpenIntroが発行した書籍で、Mine Cetinkaya-Rundel、David M D
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです．数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です．引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください． 以下，エラッタ． * 52 of 80：KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80：2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80：AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of 80：βH(w)ではなくβ log P(X^n|w) + log φ(w). - レプリカ交換MCと異なり、逆温度を尤度にのみ乗す
August 02, 2021 大塚淳『統計学を哲学する』を読む [追記：この記事について大塚さんご本人からリプライをいただいています。] 昨年出版された大塚淳『統計学を哲学する』は、日本人の統計学の哲学者によるはじめての「統計学の哲学の本」である。こうした科学哲学の先端の領域になかなか日本の研究者が切り込めて来なかった中で、ついにこうした本が出版されるようになったことは大変慶賀すべきことだと思う。さらに言えば、本書は決してただの解説書ではなく、大塚さんの独自のアイデアに溢れた、統計学の哲学の研究書である。特に、ベイズ主義と古典統計をそれぞれ内在主義と外在主義の認識論になぞらえて認識論的含意を取り出そうとするあたりは、他の追随を許さない独自の議論が多く展開されている。本書は今後日本で統計学の哲学について議論する際に常に出発点となることだろう。本書は非哲学者も含めて広いリーダーシップを獲得し
『「誤差」「大間違い」「ウソ」を見分ける統計学』は既に統計学を学んだ人がさらなる理解の深みと多様さを求めて読むべき「副読本」 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
「誤差」「大間違い」「ウソ」を見分ける統計学 作者:デイヴィッド・サルツブルグ共立出版Amazon しばらく前に共立出版様からご恵贈いただいたのがこちらの『「誤差」「大間違い」「ウソ」を見分ける統計学』。お気付きの方もいらっしゃるかもしれませんが、原著者デイヴィッド・ザルツブルグは『統計学を拓いた異才たち―経験則から科学へ進展した一世紀』で知られる生物統計学者で、その彼の近著です。なお本書の訳者の一人竹内惠行氏は『統計学を拓いた〜』の翻訳も手がけており、同じチームによるいわば「続編」的な一冊と言って良いかと思います。 前著は割と分厚い「統計学史」についての「読み物」という雰囲気の強い一冊でしたが、本書はそれに比べると古今東西の統計学がキーワードとなった幅広い分野における実例を挙げつつ、同時に統計学の具体的なポイントについての解説を加えていくというスタイルで書かれており、いわば統計学テキスト
こんにちは，株式会社Nospare・千葉大学の小林です．本記事ではGelman and Vehtari (2020)の`What are the most important statistical ideas of the past 50 years?'について紹介します．この論文は過去50年において最も重要だとされる次の8つのアイディアが取り上げられています． 8つのアイデア 反事実（counterfactual）に基づく因果推論 ブートストラップとシミュレーションに基づいた推論 オーバーパラメータ（overparameterized）モデルと正則化（ガウス過程，Lasso, horseshoe, ベイズnonparametric priorなど） ベイズマルチレベル（階層）モデル 汎用的な計算アルゴリズム（EM, MCMC, SMC, HMC, 変分法など） 適応的決定分析（ベイズ最
統計学とは何か、そしてベイズ統計学の話 - hidekatsu-izuno 日々の記録
細々と統計学を調べ続けているが、最近ようやく統計学というものが何なのか、おぼろげながらわかるようになってきた（なお、統計学ができるようになってきたわけではない） 統計学を知る前の自分と今の自分をくらべたとき、間違いなく違うのは統計学に対する信頼だろう。以前は、統計学は数学の一分野であり、正しい分析手法を使えば真の答えが得られるものだと思っていた。しかし、実際には統計学者ジョージ・ボックスが言ったとされる「すべての（統計）モデルは間違っている、だが中には役立つものもある）」という言葉の方が実態に近い。 統計学は基本的に「不可能なことを可能にする（不良設定問題を扱う）」学問だ。例えば、1、3、5 という数字の列から何が言えるだろうか。確実なことは3つの実数値が観測された、ということだけで、それ以上のことは想像するしかない。奇数列かもしれないし、乱数から３つの値を取得した際に偶然それっぽい数字が
統計学とはそもそも「無作為抽出された少量のデータ」を分析するためのものであった - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
しばらく前にQuoraにこんなアンサーを書いたことを思い出したので、ついでにリブログ記事として転載の上加筆修正したものを用意してみました。僕にしては珍しくコッテコテの頻度主義的な話題である上に、「p値なんか使うのはやめてしまえ」という記事を以前に書いておきながらこんな議論をするのは自己矛盾かもしれませんが（笑）、これまでの統計学の歴史を紐解くことで、温故知新ということで新たに理解されることもあるのかなと思っています。 小標本のための統計学と、「スチューデント」ことゴセットの話 補足 小標本のための統計学と、「スチューデント」ことゴセットの話 近代統計学とは、「無作為抽出によって得られた小標本を分析することで、その背後にある母集団の性質を推定する」ために改良が積み重ねられてきた営みです。すなわち、統計学は「少量のデータを扱う学問」そのものだとも言えます。 (Skbkekas - 投稿者自身に
統計学テキスト
統計学テキスト 公開ページ このテキストは，京都女子大学現代社会学部の講義「統計学」，および佛教大学通信教育部の数学教員養成課程「確率論」の教科書として使っていたものです。出版するには受講者数が少なすぎるをよいことに，細かい改訂を繰り返して現在の形になっています。 「数式がちゃんと書いてある文系向けの統計のテキスト」がほしかったということで，講義のテキストに使ってくださっている ところもあり，とても喜んでいます（理系や技術系でもこのテキストは使えるらしく，ありがたいコメントをいただいています）。 利用の条件等は本文の「まえがき」をごらんください。(小波秀雄) 「統計学入門」 関連URL 公開時の日記 「統計学入門」ダウンロード 2020年末時点の版もダウンロードできます 新しい版をダウンロードするときには，その前にブラウザで「再読み込み」をしてください． 更新履歴 2013/03/11:公
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【新卒研修資料】基礎統計学 / Basic of statistics
統計学の講義資料(2022年度) | Logics of Blue
『データ分析のための統計学入門』PDFが無料公開 データサイエンティストたちが執筆 | Ledge.ai
じゅじゅ on Twitter: "プログラミング、データサイエンス・統計学関連はネット上にで超優良なテキストが"無料"で公開されており、本当に良い時代。。 本ツイートに各テキストへのリンクもぶらさげておきます。 https://t.co/zSLyLEyQSL"
新卒向け「統計学の基礎」100ページ超 SaaS企業が無料で資料公開
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データ分析のための統計学入門.pdf
無料の統計学講座が開講、多変量データの解析法を学べる | Ledge.ai
機械学習や統計学を「社会実装」するということ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
TomoCode 📈PythonでAI/データサイエンス🤖 on Twitter: "もうお金払わせて。。。💸 米NPOが多くの人に統計学を学んでもらうためにまとめた【データ分析のための統計学入門】の日本語版が無料公開されてるよ！ とても体系的に書かれていて、初めての統計の勉強はここからで間違いないかも！ 統計検定2~3級の内容に対応してるよ👍 https://t.co/vRtt4ocauC https://t.co/OQlbeGzARZ"
京都大学、因果推論の手法と理論を学べる講座が無料に 臨床統計学の講師が担当 | Ledge.ai
初学者からの統計学10冊（社会科学向き） - Qiita
俺、バカだからよくわかんねぇけどよ…… #統計学 の勉強を薦められたから、子供向けの本を買ってきたったわ
無料で読める統計学・機械学習周辺のチュートリアル論文や講義ノート10本 - Qiita
統計学の素人がGoToトラベル論文を斜め読みする（追記あり）
ベイズ統計学を勉強する参考書のフロー - Qiita
日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊 - Qiita
選挙で開票率0％（5％）でも当確が出る理由として、味噌汁の味見で例えた統計学の説明文がめっちゃ解りやすいと話題に
大塚淳『統計学を哲学する』について - mercbeinpのブログ
『データ分析のための統計学入門』pdf版が無料公開！ 実際に読んだ感想は……？
『データ分析のための統計学入門』無料PDF公開中 データサイエンティストら執筆 | Ledge.ai
ベイズ統計学の概論的紹介
Daily Life:大塚淳『統計学を哲学する』を読む
【論文紹介】統計学の過去50年における最も重要なアイディアとは？ - Qiita