単純な集計とデータサイエンスによる分析とで結果が食い違うかもしれない3ケース - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
一般に、データ分析の大半はそれほど高度なテクニックの類を必要としないものです。僕も常日頃から口に出して言うことが多いんですが、「統計学だの機械学習だのの出番なんてそもそも少なくて当たり前」。工数もかかるし、できればやらない方が良いです。ぶっちゃけ単純な四則演算で十分なケースの方が多数派でしょう。 なので、普段はDB上でSQL（というかHiveなど）でサクッと四則演算だけで集計処理を済ませてしまって、その結果だけを表示するようにしておいた方が圧倒的に楽で手っ取り早いはず。多くのBIツールもそういう考えのもとで作られていると思います。 ところがどっこい。世の中には、単純な四則演算での集計結果と、データサイエンスを駆使した分析結果とで、食い違ってしまうケースが何故かあることが知られています。どちらかと言うとレアケースだとは思いますが、その矛盾をおざなりにするととんでもないことになることも多々あり
プログラミングのための線形代数 - 『プログラミングのための確率統計』下書き
出版企画以前から公開していた下書きです. 原稿 PDF のダウンロード (下書きのため誤りや抜けがあります) 冒頭 …… とりあえず雰囲気を見るにはこちら 全体 (約5MB) …… 7-Zipで圧縮されています (UNIX系ならp7zipが便利) 書籍との違い 素材(何をどんな方針で説明するか)は, 書籍＋補足編とおおむね共通 素材をただ積み上げた状態なので, むだに長かったり話が前後したりレベルが乱高下したり 6章(推定と検定)・7章(擬似乱数)・各章末のコラム(計算機実験)・イラストは未収録 誤りもありますから鵜呑みにはしないでください 未修正の誤り（抄） 4.3.1 冒頭の引用: 「議論」→「話」 FAQ 8.12 の回答冒頭: 「、各列の和が 1 にならなかったり」を削除 2008年（平成20年）11月3日版からの主な修正点 FAQ 1.16 中の T(x,y) → 2 x + y
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