因果推論のススメ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2012年3月12日、計算機科学分野の権威ある賞、チューリング賞（wikiはこちら）をJudea Pearl先生が受賞されました（米記事はこちら、日本記事はこちら）。Pearl先生は「因果推論」分野の権威です。因果推論はベイジアンネットワークや構造方程式モデリング（SEM、パス解析）などの基本理論になります。チューリング賞が出たこともあって因果推論が注目されそうですが、難易度が高い分野でもあります。そこで、私が読んで理解が進んだ本を紹介致します。 まずは、このエッセイ本を読むと「因果関係とは何か？」「効果とは何か？」といった事をとてもイメージしやすくなります。これは医療統計分野の本なので、「ランダム化試験」という用語で因果関係を説明していますが、web業界の方はA/Bテストと言った方が分かりやすいかもしれません。A/Bテストをすることでレイアウトの良し悪しが判明するのも、基礎には因果推論の
特異値分解・固有値分解系の分析 - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
主成分分析とか因子分析とかの手法は特異値分解系でまとめられますが、調べてみると意外に良い資料がなくてなかなか理解が進まないですorz しかしとりあえず調べれる範囲で理解した部分を記事にしておきます。 教科書はこちら。私が学部4年のときに読んだ本で、自分にとっては一番分かり易く書かれています。しかし絶版orz 多次元データの解析 (シリーズ入門統計的方法 3) 作者: 鷲尾泰俊,大橋靖雄出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 1989/02/21メディア: 単行本購入: 2人 クリック: 76回この商品を含むブログ (1件) を見る ※以下記事ですが、まだ曖昧な部分も多いです。間違いがあればご指摘して下されば幸いです。「コレスポンデンス分析」と「多次元尺度法」はもう少し理解を深めるために、別途調査する予定です。 【特異値分解・固有値分解って？】 特異値分解 行列Aを次のように分解する。 A=U
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
