電子教科書
電子教科書 (PDF形式） ネットで多少評価いただいた「基礎からの数学」や「基礎からの統計学」は、さらに学んでいくことにつながる教科書です。 基礎からの数学は、将来の読書の中でちょっとした数学的な記述にも耐えられるようにする教科書です。 基礎からの統計学は、Excel をベースにした統計の教科書で、ある程度理論にも触れています。 これに対して、ほんとに易しい遠隔授業用の教科書も作りました。 これは、C.Analysis を使った授業に完全に準拠したテキストです。 そのため、テキストの中に C.Analysis の Youtube 動画もリンクされています。 基礎数学A/Bは、数学アレルギーを少し取り除いて、数値を使った分析に臨む準備の授業です。 統計/統計分析は、卒業論文で統計学を使うことを想定して行われる授業です。（一番役に立ちます） 経営科学/意思決定論は、合理的に判断するとはどういう
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統計の教科書を公開 - 【小波の京女日記】(2013-03-12)
_ 統計の教科書を公開 2013年度の学部の講義「統計学」で使用するための教科書を公開します． http://ruby.kyoto-wu.ac.jp/~konami/Text/ このテキストは，今年度まである出版社から出してもらっていたのですが，かなりの訂正と加筆を行い，元の本からはかなり内容が離れてきてしまいました．また出版社も，売れ行きがぜんぜん悪いし，カリキュラムが変わって100人以上いた受講者が30人程度に激減して儲けのタネにならなくなり，書店から引き上げてしまったようです． そこで，思い切って改訂版はネットに公開して一般の人に自由に使ってもらい，学生が授業で使う分については，小部数印刷の業者に必要なぶんだけ印刷製本してもらうことにしました．なんと2日で製本までやってくれるということで，初回の授業で注文をとってから印刷すれば，次の講義では使えるわけです．便利な世の中です． どんな教
若き経済学者のアメリカ
もちろん僕はそういうアツさが決してキライではない。だから確かに一読の価値はある内容だとは思う。ただ、「これからの10年で最もセクシーな職業」というハル・ヴァリアンの有名な台詞に言及してはいるものの、本書の中身からは統計学のセクシーさが最後まで伝わって来なかったのが、個人的にはとても残念でならない。 以下の３冊と比肩するくらいの、セクシーでワイルドでエキサイティングな統計学書が登場したかと思ったのだが、果たしてそれは期待し過ぎだっただろうか。
ベイズ統計分析ハンドブックは神本！ - Fire and Motion
なんかダンコーガイみたいなエントリータイトルです（そういえば最近ダンコーガイどうしてるんだろ…）．さて，仙台にはジュンク堂が駅前に3つあり，その中でイービーンズに入っているのが一番専門書がしっかり揃っていて良いです．というか，3つもいらないし，ちゃんと1つ大きいのが欲しいなぁ．．．池袋ジュンク堂が近かった自分としては仙台の残念なところは良い大きな本屋さんがないところですね． で，最近ノンパラベイズを少しだけ勉強しようと思っていて（がっつりではない），でもそのレベルだとなかなか良い資料が見当たらない．暇なときに目を通すレベルであれば，持橋さんや上田さんによる良い資料・チュートリアルがあるのですが，それ以上のこととなると真面目に論文を読むしかない．たとえば，真面目にDirichlet過程の導出と意味を理解しようとするとFerguson (1973)を読む必要があるでしょうし，そのアプリケーショ
分散の定義が絶対値を使わず二乗を使う理由（？） - 結城浩のはてなブログ
1. 確率変数Xの分散V(X)は、Xの期待値をE(X)とすると、V(X) = E( (X - E(X) )^2)で定義される。 2. 言い換えれば、分散とは「「期待値からのずれ」の二乗」の期待値である。 3. 分散は、確率変数の値がどれだけ期待値からずれるかを表すもの（として定義したい）。 4. 期待値からのずれは大きくずれる場合と小さくずれる場合の二つがある。 5. 二乗しておけばどっちに転んでも大丈夫。 6. でも、絶対値を取ることにしてもいいよね。 7. いいけど、絶対値とる計算よりも二乗するほうが計算便利だし。 …と、ここまではいいと思うんですが、以下のA,Bも二乗する定義を採用する理由になるでしょうか？ A. 分散に対して、等式 V(X) = E(X^2) - (E(X))^2 が成り立つ。 《分散は、平方の期待値から期待値の平方を引いた値になる》 B. 確率変数Xが期待値からず
ミクの歌って覚える統計入門
VOCALOID 初音ミクの歌のパワーで、統計の基礎を楽しく学んじゃおう。 もうつまらない教科書はいらない！
ロジスティック回帰
目次 1)ロジスティック回帰分析概説 2)ロジスティック回帰分析はどんな時に使用するか ３）ロジスティックモデルとは 4)ロジスティック回帰分析で得られるのは 5)オッズ比とは 6)オッズ比の95%信頼限界とは 7)ダミー変数について 8)変数選択上の注意点 9)ロジスティック回帰分析が可能な統計ソフト 10)ロジスティック回帰分析に関する参考書 1)ﾛｼﾞｽﾃｨｯｸ回帰分析概説 近年の外国の論文にロジスティック回帰分析が非常に増えており、これが理解できないと論文を読めないことが多い。このことは、単変量解析では十分な解析ができないことが多いことを示唆しており、今後日本の論文でも、ロジスティック回帰分析が確実に増加していくものと思われる。しかし、ロジスティック回帰分析を理解しようと思っても、やさしい教科書は非常に少ない。ロジスティック回帰分析は、疫学調査などの大規模なスタディには必須で
最悪国アメリカの後を追うのか日本の子供貧困率〜ユニセフ子ども貧困率最新レポート徹底検証 - 木走日記
１０日付け朝日新聞記事から。 子どもの貧困率、日本ワースト９位 先進３５カ国中で 日本の子ども（１８歳未満）の貧困率は１４．９％で、先進３５カ国のうち悪い方から９番目の２７位――。国連児童基金（ユニセフ）がこんな報告書をまとめた。今年発表の国際比較でも悪化傾向に歯止めがかからず、深刻な状況が改めて示された。 日本のデータは、２００９年の所得を基にしている。これまでユニセフが同様の分析をした報告書によると、日本の子どもの貧困率は００年１２．２％、０５年と０７年がいずれも１４．３％。今回は１５％に迫り、年を追うごとに上昇している。順位も２３カ国中１２位（００年）、２６カ国中１７位（０５年）、２４カ国中１６位（０７年）と、低迷が続いている。 今回、子どもの貧困率が最も高かったのはルーマニア（２５．５％）で、米国（２３．１％）が続く。金融不安に揺れるギリシャ（１６．０％）はワースト６位、イタリア（
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