良書だと思う、色々な分野の統計本の紹介 - Interdisciplinary
メモがてら、これまで読んで解りやすかったり明瞭だと思った統計関連の本をご紹介します。精読はしていないけれどこれは良さそうだ、と思ったのも入れます。適当に分類して、カテゴリーごとに。 私自身も勉強中なので、これいいよ、というのがあれば教えてもらえれば幸い。 ※本の画像→説明文 という配置にしてあります ※上下巻ある場合には上巻のみリンクします 準備 少なくとも、中学生で習うくらいの数学は解っていないといかんともしがたいと思います。で、統計を勉強してみたい、でも数学は中学で挫折した、という私みたいな人間も多いだろうな、と。 方程式のはなし―式をたて解くテクニック 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 1977/09メディア: 単行本購入: 7人 クリック: 281回この商品を含むブログを見る関数のはなし〈上〉 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 201
Think Stats
本書は「プログラミングのスキルを統計の理解に役立てよう」というコンセプトで書かれたものです。数学的な観点から語られることが多い統計について、計算処理の観点から説明。実際にPythonのコードを示し、実データを分析しながら統計の基礎を解説しています。日本語版では豊富な数学関数ライブラリを提供するPythonの科学技術計算用モジュールNumPyとSciPyに関する解説を付録として追加。NumPy/SciPyが持つ統計関数の解説のほか、本書に登場した問題をNumPy/SciPyを使って解く方法を紹介します。Pythonで書かれたサンプルコードを使って実際に手を動かしながら統計が学べる、プログラマのための統計入門の決定版です。 はじめに 1章 プログラマのための統計的な考え方 1.1 第一子は出産予定日よりも遅れるか？ 1.2 統計的なアプローチ 1.3 全米世帯動向調査 1.4 テーブルとレコー
I analyzed the chords of 1300 popular songs for patterns. This is what I found. – The Hooktheory Blog
For many people, listening to music elicits such an emotional response that the idea of dredging it for statistics and structure can seem odd or even misguided. But knowing these patterns can give one a deeper more fundamental sense for how music works; for me this makes listening to music a lot more interesting. Of course, if you play an instrument or want to write songs, being aware of these thi
WEBで読める統計関係の良質な資料 - Interdisciplinary
私がよく参考にする所を三箇所紹介します。いずれも、説明が極めて明瞭で、論理的な整合性や用語の丁寧な使い方を志向している所に好感が持てるサイトです。 ▼Econom01 Web Site, Sophia University, Tokyo, Japan 上智大学の大西博氏のサイト。私が統計関連で最もよく参照する所です。説明の仕方の明瞭さや、具体例を用いた解説がとても良いと思います。確率統計の一つ一つの概念について、大変丁寧に説明されています。たとえば、「相関（および因果関係）」については、 ２つの変数の同時分布と、その条件付き分布は、変数の間の数量的結び付きを示しています。この数量的結び付きは、統計的頻度分布として観察されるものであり、現象の背後にある実態的な「関係」や「構造」から導かれる法則性を必要としません。 例えば、人間の身長と体重とは密接な統計的分布関係を持っていますが、両変数を決定
次の10年、「統計分析」こそテクノロジー分野でいちばんホットな職業になる
The Top Three hottest new majors for a career in technology : Microsoft JobsBlog マイクロソフトの採用活動などを記しているブログ「Microsoft JobsBlog」に8月23日付けでポストされたエントリ「The Top Three hottest new majors for a career in technology」（テクノロジー分野でもっとも熱い、3つの専門性とは）では、長期的に見て次の3つがホットな分野だと挙げられています。 Data Mining/Machine Learning/AI/Natural Language Processing （データマイニング／機械学習／人工知能／自然言語処理） Business Intelligence/Competitive Intelligence （ビジ
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