統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
新しいことを始めようとするとケチつける人は世界中にいます - My Life After MIT Sloan
研究でも、起業でも、社内での新しいプロジェクトでも、新規サービスでも、 何か新しいことを始めようとすると、外野から何かとケチがついたりする。 例えば、私が例の修士論文を書き始めた頃は、MITの先生とかは面白いと肩押ししてくれたのだが、 中には「それ、何が新しいの？そんなの10年前から言われてるよ。やる意味あるの？」と言ってくる学生もいた。 ボストンのような学術の街でもこうなんだな、というのは少し驚きだった。 私が書いたのは、コンサルファームにいるとかで、業界全体を色んな角度から良く見ているひとなら、 一度は考えたことがあるかもしれない、良く見られる業界の現象だった。 しかし、現状ではその現象に名前も付いてないし、メカニズムもちゃんと解明されてないので、ちゃんと研究する意味があると私は思ったわけだ。 で、取り組んだ結果、その分野の最先端にいる何人かの先生に、これは面白いから、修論で終わらせず
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