統計学とRStudioの組み合わせがやばい｜加藤貞顕
ピースオブケイクでは、週に１度、数学の先生に来ていただいて、勉強会をやっている。ちょうど１年くらい前に有志メンバーではじめて、最初は線形代数、次に微分積分、次に機械学習を学んだ。 それで、いまやっているのは統計学なんだけど、今まででいちばん頭に入りにくい気がする。なんというか、納得感が低いのだ。 もちろん、先生のせいではまったくなく、こちらのレベルの問題なんだけど、入門向けに話してもらうと、いろんな理屈が「天下り」的に降ってくることになる（例：なんで標本のときはn-1で割るの？）。かといってその根拠を、ちゃんと説明してもらうともっとわからない。 ひとつの手は、実用工学として、ツールとして、使い方を覚えて割り切って使うことだろう。たぶん、そうするのが正解なのだと思うけど、その場合でも、ツールの「手触り」を体感して納得してから覚えたい。 と思っていたら、先生に「Rつかえば？ 便利だよ」とご紹介
「数式が苦手でも統計やりたいのでRで試す」は現実問題としてはアリだと思う - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
むしろ数式が苦手だけど統計を勉強したいという人はRをやるといいかもしれない - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' ) ものすごくブコメを集めてるので、読んでみました。で、結論から言うと「四の五の言う人はいるかもしれないけどデータ分析の世界への入り口としてはアリ」だと思った次第です。 ということを書くと、どこからともなく「ハァ？ちゃんとした原理も何も知らずにツールだけ使って分かった気になっても意味ないよ？」みたいなツッコミが飛んできそうな気がしますが。。。有体に書くと、確かにアカデミックの世界ではそうだと思います*1。けれども、ビジネスの現場ではこれも一つのチョイスだと言ってよいと思うのです。以下にその理由を挙げていきます。 「目の前の問題に統計学がどんな結果を返して見せてくれるのか」が分かることは、理解する上で最も手っ取り早い 世の中の人の多
統計学入門
さて皆さん、「数字は魔物、統計は数字のトリック」などと言われ、統計学はある人々からは疫病神のように忌みに嫌われ、またある人々からは金科玉条のごとく無条件に信奉され、はたまた別の人々からは塵芥のごとく無視されています。 しかしやかましくいわれている割には、その本質が十分理解されているとはいい難いのが現状ではないでしょうか？ 研究現場の研究者が統計手法を利用する時に犯す間違いのうち、ほぼ90％のものが非常に初歩的なものです。 そしてそれらの間違いは研究者が統計学の基本的な事柄をはっきりと理解していないか、あるいはそれらを誤解していることが原因になっています。 例えば研究現場でしばしば間違って使われている統計手法のベスト3は次のようなものです。 有意確率(p値)と「有意差あり」の意味 標準偏差(SD)と標準誤差(SE)の使い分け 多重比較の使用方法 これらは全て非常に初歩的かつ基本的なことです。
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