5分でわかるベイズ確率11. • 問い１ ゆがみの無いコイン → 表裏の出る確率は 1/2 • 問い２ ある商店街 → 場所によって男女比が違う 男女の通る確率は不確定 ベイズ確率
こんなんでいいのか、うちの学科の修士課程 - Willyの脳内日記
月曜日に数学科のオフィスにふらっと寄ったら 修士課程の中年の外国人学生から声をかけられ、 「私は数学科の修士課程の学生で、 確率統計の修士を取るためにエッセイを書かなきゃ いけないんだけど、指導教官になってくれないか？」 と頼まれた。 アメリカの修士課程は修士論文が必須ではないので、 この学生の場合は論文は無しで、２０～３０ページのレポートを書けばよい。 コースワークは既に終わったとのこと。 しかし、もともと電気工学の学生で、 確率論や統計学にあまり興味がなさそうである。 取りあえず確定的な返事を保留しつつ、 今日少し話をしてみたのだが… 私「今までにどんなコース取ったの？」 学生「これがリストなんですけど…」 abstract algebra, real analysis, advanced statistical theory, control and stochastics, … と
ハンバーガー統計学にようこそ！ 平均から分散分析まで──親しみのもてる例題
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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 =
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