一年で身に付ける！Rと統計学・機械学習の4ステップ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも？と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R本 Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含
統計にダマされないための4つの原則 | ライフハッカー・ジャパン
統計は、現代社会に欠かせないものとして定着しています。さまざまなニュース記事に登場し、暮らしのあらゆる面に影響をおよぼす政策の決定にも用いられます。ただ残念なのは、多くの人が、統計を根本的なレベルで大きく読み間違えやすいことです。 統計を意味あるものにするための4つの原則を紹介します。 1．「99％の精度」のテロリスト判別装置：基準率の錯誤 「基準率錯誤」と呼ばれる統計の読み間違いの例を挙げてみましょう。 ある会社では、従業員の25％が女性で、75％が男性だとします。表面的には、この会社は男性に偏った採用をしているように見えるかもしれません。なぜなら、（少なくとも米国では）男女の人口分布はほぼ同じだからです。ですが、この見方は応募者の内訳を考慮していません。もし女性の応募者が全体の10％しかいなければ、採用率は男性よりも女性のほうが高いことになります。 もうひとつのよく知られた例として、「
統計の基本事項
トップページ→研究分野と周辺→システムの評価→ 基本統計量 平均（算術平均）値は、（データ値の総和）÷（データ数）となる。（或るデータの値）－（平均値）を、そのデータの偏差という。偏差の絶対値の大きいデータが多ければ、そのデータ群はばらつきが大きい。データ群のばらつきの大きさを単純に偏差の総和とすると、偏差には正負があるので相殺されてしまう。 そこで、各データの偏差を二乗する（こうすれば必ず正の値になる）。（各データの偏差の二乗の総和）÷（データ数）をそのデータ群の分散と呼び、ばらつきの大きさを表す。また、分散の平方根を標準偏差という。英語では偏差はDeviation、分散はVariance、標準偏差はStandard Deviationとなるので、標準偏差はS.D.と略記される事も多い。 統計の最も基本的な量である基本統計量としては、他に最大値、最小値、範囲（最大値－最小値）、中央値（デ
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