データ解析の基礎を学びたいプログラマ向けに、人気の高いオープンソースツールRとRubyを活用して、統計の知識がなくても、生データを処理し、シュミレーションし、仮説を立て、統計的手法を用いて分析・検証する、というデータ解析の基本の理解を促します。ビッグデータを活用するために、多くの開発者がデータ解析のスキルを身に付ける必要に迫られており、プログラマ視点で書かれた本書はそのような開発者たちにとって貴重な情報源となる一冊です。
遺伝研究者だけでなく、統計を使う必要がある人ならば読むに値する。やさしくはないが、様々な統計手法が分かりやすく書かれている。また、概念でなく、目的や意義をベースに説明しているという特徴がある。 はじめに 今日は、以下の遺伝統計学に関する本を紹介したい。タイトルに「遺伝統計学」と書かれているが、遺伝と関係のない分野の人にとっても、統計を学ぶ際に有用な本であると思う。 山田亮 (2010). 『遺伝統計学の基礎―Rによる遺伝因子解析・遺伝子機能解析』 東京:オーム社. この本は、タイトルにあるように、遺伝に関わる現象を数理的・統計的に扱う手法について書かれている。このため、出てくる事例は遺伝に関するものが多いが、この本で扱われている数理的・統計的手法は他の分野に通用する。 また、説明も非常に分かりやすく、かなり読みやすい教科書である。遺伝の研究者であるかどうかに関わらず、統計を使う必要がある分
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか? 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
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