ohnishiakiraのブックマーク - はてなブックマーク

○周年 - Interdisciplinary

前のブログ開設から合わせて9年？ですかね。結構長くやってますな。更新頻度は少なくなってきてますが、ぼちぼち続けます。読んで下さっている方には、これからも、よしなに。今年の振り返りとして、読んで、良かったな、と思った本の紹介。 ▼ プログラムはこうして作られるプログラマの頭の中をのぞいてみよう作者: 平山尚(株式会社セガ)出版社/メーカー: 秀和システム発売日: 2013/09/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (5件) を見るプログラミング関連の本で、全くの初学者向けのものとしては、私が知っている中で最良。用語より概念と構造を先に教える、という私の標語？に合致しています。これこれこういう用語がある。その用語はこういう意味・定義である、というのは、その語を知らない人にとっては、用語と概念を一緒に憶える必要があって、それは負担。そうでは無くて、これこれこういう論理構造や概念があ

ohnishiakira 2014/12/30

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良書だと思う、色々な分野の統計本の紹介 - Interdisciplinary

メモがてら、これまで読んで解りやすかったり明瞭だと思った統計関連の本をご紹介します。精読はしていないけれどこれは良さそうだ、と思ったのも入れます。適当に分類して、カテゴリーごとに。私自身も勉強中なので、これいいよ、というのがあれば教えてもらえれば幸い。 ※本の画像→説明文　という配置にしてあります ※上下巻ある場合には上巻のみリンクします準備少なくとも、中学生で習うくらいの数学は解っていないといかんともしがたいと思います。で、統計を勉強してみたい、でも数学は中学で挫折した、という私みたいな人間も多いだろうな、と。方程式のはなし―式をたて解くテクニック作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 1977/09メディア: 単行本購入: 7人クリック: 281回この商品を含むブログを見る関数のはなし〈上〉作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 201

ohnishiakira 2013/08/18

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「真の相関関係」 - Interdisciplinary

統計的消去で擬似相関を見抜こう！ - ほくそ笑むしたがって、年齢と算数能力は、真の相関関係にあると言えます。強調は私が施しました。うーん、違和感があるのですよね。真のという所に。真の相関関係とはどのような概念なのでしょうか。あるいは、真で無い相関関係とは。ある2変数に関連があった時に、その2変数両方に関連していそうな変数の影響をパーシャルアウトしたら関連が消える場合、それを疑似相関と呼ぶ。まあこれは、教科書的な、よくある説明です（私はそのような表現はしませんけれども）。では、それを踏まえると、真の相関関係というのは、他に関連しているであろう変数の影響を悉く除去しても見いだせる相関関係、となるのでしょうか。でも、影響を与えていそうな要因というのは、未知のものも含め、数え切れないほどある訳ですよね。もしそれが可能だとして、他の影響を除去し切った時に現れる関連というのは、因果関係とは

ohnishiakira 2013/07/12

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相関と因果 - Interdisciplinary

因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk: 林岳彦の研究メモひっそりと感想文をば。相関関係の定義リンク先では、因果関係の便宜的な定義がなされているけれど、相関関係の方にはそれが無かったりします。で、この種の問題においては、そもそも相関関係って何だっけ？みたいな問題意識もあると思う訳ですね。サイコロ独立した2つの現象に関連性が現れることは、単なる偶然によっても生じえます。もっとも単純には、「二つのサイコロを転がしたら同じ目がでた」なんてのがそれにあたります。で、ここにある、二つのサイコロを転がしたら同じ目がでたを、相関関係と呼べるのかどうか、みたいな疑問も出てきたりするのです。2つサイコロを振ってゾロ目になる事を相関関係と表現出来るのなら、どこからどこまでの現象をそのように呼べるのだろうか、と思えてくる

ohnishiakira 2013/04/21

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WEBで読める統計関係の良質な資料 - Interdisciplinary

私がよく参考にする所を三箇所紹介します。いずれも、説明が極めて明瞭で、論理的な整合性や用語の丁寧な使い方を志向している所に好感が持てるサイトです。 ▼Econom01 Web Site, Sophia University, Tokyo, Japan 上智大学の大西博氏のサイト。私が統計関連で最もよく参照する所です。説明の仕方の明瞭さや、具体例を用いた解説がとても良いと思います。確率統計の一つ一つの概念について、大変丁寧に説明されています。たとえば、「相関（および因果関係）」については、２つの変数の同時分布と、その条件付き分布は、変数の間の数量的結び付きを示しています。この数量的結び付きは、統計的頻度分布として観察されるものであり、現象の背後にある実態的な「関係」や「構造」から導かれる法則性を必要としません。例えば、人間の身長と体重とは密接な統計的分布関係を持っていますが、両変数を決定