2021年2月20日にJDLAのE資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER 2021 #1）を受けてきたのでその振り返りをしたいと思います。 自分のスペック 受講講座について 受講講座の選び方 受講上の注意 受験戦略 使用教材 分野別対策 演習量の確保について 試験当日 G検定について 終わりに たくさん書いたので見たいところだけ見てください。 自分のスペック 大学生 非理数、非情報系 東大数学80点くらいの高校数学力 いわゆる大学数学を学んでいない 統計が好きで数理統計学の勉強をしていた pythonはちょっとだけ使えてた（AtCoder緑） ディープラーニング？なにそれおいしいの？ 受講講座について もともとはAVILEN様の全人類がわかるE資格コースを受講していた。受講動機は単純に安かったため。学割が効いて10万円以下で申し込めた。修了プロダクト作成以外の
目次（まとめ） ◾️ ラグランジュの未定乗数法を用いて、制約条件をつけて微分値がゼロになる点を探す ◾️ ラグランジュ関数を用いて、多項分布のパラメータに対する最尤推定量を求める ◾️ 参考文献 ◾️ 関連記事 こんにちは、みっちゃんです。 今回の記事では、多項分布のパラメータを最尤法により推定する方法について、ラグランジュの未定乗数法と合わせて、紹介します。 ラグランジュの未定乗数法を用いて、制約条件をつけて微分値がゼロになる点を探す ラグランジュとは、フランスで18世紀に活躍した数学者である、ジョゼフ＝ルイ・ラグランジュ（Joseph-Louis Lagrange）から取られています。 Wikipediaによると、ラグランジュは、スイスのレオンハルド・オイラー（Leonhard Euler）とともに18世紀の著名な数学者であり、フランス国王ルイ16世の王妃として有名なマリー＝アントワネ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 通勤電車のなかで私が勉強する用のシリーズ第4弾です。今回は統計的推定についてまとめておこうと思います。統計検定のための勉強のログのようなものです。概要と、簡単な例を可能な限り集めて載せていこうと思います。 【これまでのシリーズへのリンク】 ・[数理統計学]正規分布から導かれる分布(カイ二乗分布/t分布/F分布)の期待値と分散の導出まとめ ・[数理統計学]連続型確率分布の期待値と分散の導出まとめ ・ [数理統計学]離散型確率分布の期待値と分散の導出まとめ 目次 不偏性
![[数理統計学]統計的推定のまとめ – かものはしの分析ブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a787dca9147676db06027eb58bb689b8fa4eb62b/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fkamonohashiperry.com%2Fwordpress%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F08%2Fanimal_kamonohashi.png)
【日時】2022年7月9日（土）14:00～16:00 【講師】竹村 彰通（滋賀大学学長）、市川 治（滋賀大学教授）、伊達 平和（滋賀大学准教授） 【講師略歴】 竹村 彰通 東京大学経済学部卒業、スタンフォード大学にてPh.D.取得。東京大学大学院経済学研究科教授、同大学院情報理工学系研究科教授を経て、2015年5月より滋賀大学データサイエンス教育研究推進室長。2017年4月からは同大学データサイエンス学部長、2019年4月には同研究科長と歴任し、2022年4月からは滋賀大学学長。『新装改訂版 現代数理統計学』（学術図書出版社, 2020年）など著書・論文多数。専門は数理統計学。 市川 治 東京大学工学部卒業、同大学工学系研究科航空学専攻修士課程を修了後、日本アイ・ビー・エムに就職。奈良先端科学技術大学院大学にて博士（工学）取得。2018年2月より滋賀大学データサイエンス学部・同研究科教授
【’23/3/15 CBT】統計検定準一級合格までの道のり【40代初心者】 | 40代からのLIFE SHIFT BLOG
こんにちは、3/15の統計検定準一級CBTに無事合格することができました。 合格するまでの勉強法や参考にした参考書などについて紹介します。私と同じく、ワークブックをはじめて見て圧倒された人に参考にしていただくと嬉しいです。 バックグラウンド 地方国立大学、建築系の大学院修了。（大学数学の履修は不真面目だったため皆無） 大学院修了以降、20年超、数学学習には触れていない。 統計検定二級は2022年11月に取得。 育休リスキリング中のため、日中は試験勉強に時間を充てることができた。 なぜ統計検定準一級を取得しようと思ったか。 IT学習者の身で、統計検定2級をとったあと、しばらくコーディングの勉強をしていました。いずれは機械学習もやりたいと思っていたので、機械学習をやるのなら、統計検定準一級は必須と耳にし、チャレンジすることにしました。 統計検定準一級の響きの憧れもありました。 合格までのみちの
機械学習とデータサイエンスに興味がある大学院生が今年前半に勉強したこと - 機械学習、たまにゲーム
1月から7月までに勉強したことと，これから勉強したいことを書いていきます． 目次と概要 はじめに 1月から7月までやったこと 1月～春休み前 研究の日々 春休み 確率論と応用情報技術者試験 確率論 応用情報技術者試験 4月~6月：第1Q 講義，Discord Bot作り 講義 Discord Bot作り 7月 第2Q 線形代数, SQL, Julia 線形代数 SQL Julia その他今年勉強した書籍等 これから勉強したいこと おわりに 謝辞 はじめに 最初に，簡単な自己紹介です． 学年：修士1年 専攻：東工大 情報理工学院(学部，修士とも)．機械学習を扱う研究室に所属しています． 就職：データサイエンティストや機械学習エンジニアに興味があります．機械学習を使ってデータ分析をするようなお仕事をしたいと思っています． タイトルの通り，私はデータサイエンスに関心があります．ただ，今のところは
慶應義塾大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計学を勉強するための参考書の順番 (私見) について紹介していきます． 3年ほど前に『日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊』を紹介しましたが，今回は「どのような順番でどの参考書を読んでいくと比較的スムーズに勉強が進められるのか」に焦点を当て，比較的最近の書籍や英語の書籍まで含めて紹介していきます． まずは全体的なフローのイメージを提示しておきます． 今回の記事では，「ベイズ統計学を勉強すること」のスタートとゴールを以下のように定めます． (スタート) 統計学の基礎的な内容 (統計検定2級程度の内容) は身についている (ゴール) ベイズモデリングに関する最新の論文がある程度理解して読め，自力でモデルを組んだり実装することができる また，このゴールへの道のりとして，大きく2通りのルートを想定します． (ルートA: フルスクラ
統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita
社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思うと数学を避けることはできません。ニューラルネットワークのような表現力が高くて色々と勝手にやってくれるような統計モデルでも、何も知らずに使うのは危険です。必ず数学は学んでおきましょう。理想を言えば微分トポロジーや関数解析のような高度な理論を知っておくのがベス
おはようございます，またはこんにちは，またはこんばんは．カイヤンです． 今回は社会人学生AdCの12月15日担当の記事です． 社会人博士（社D）は人数が決して多くないため，情報量も多くありません． 社Dを検討している大学の後輩もちらほらいますので，なぜ＆どのようにして社Dになったのか，などだけでも公開することで集合知への寄与ができるのではないかと考え，今回のAdCに参加しました*1． TL;DR 社D進するためには以下の3点がポイントです． 社Dが現実的に可能な会社を目指した就活をすることになります．似たスペックの同期よりもずっと落とされることが多くなるかもしれません． 会社側だけでなく研究室側の理解も必要です．仕事が原因で研究室に来れないことに寛容でないボスの場合，お互いの不幸が待っているでしょう． 仕事がD論に寄与できないことも考え，修士から業績に貪欲になりましょう*2． カイヤンはま
さて、11月に初代iPad airからiPad air 4への大幅な変更を果たしたのですが、使い勝手が最高すぎるので、改めて使用感を書いてみます。 medibook.hatenablog.com 新しい機器が出るたびにテック系のサイトでレビューってよくあるんですけれど、あんまり具体的な使用感の見えてこない感想が多いので、具体的な使用方法含めて書いてみます。購入迷ったりしている方の参考になれば幸いです。 自分の普段の使い方 大体自分の使い方はこんな感じです。 朝： ブログ更新と統計の問題解いたり、仕事の発表とか論文作ったり。基本的にMagic keyboard使用してます。発表用のアイディアメモや統計の問題解くのにはapple pencil＋good notes5。 通勤・帰宅時： 電車通勤中はkeyboardは外して単体で。hontoかkindle、documentsで本読みます。Appl
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに このブログの私の中での位置づけは、今後仕事で使いそうなものを調べて書き溜めるというところにあります。仕事で使っているものはブログに載せないというスタンスでもあるのですが、出来るだけ先回りしておきたいところです。今回は、昨年のJapan.RやTokyo.Rで紹介されていたcontextualパッケージを触ってみたというゆるふわな内容となっています。 目次 ・バンディット問題とは ・マーケティング関連でバンディット問題が役に立つ場面 ・バンディット問題で出てくる
ジョージ・ダンツィーグ - Wikipedia
ジョージ・バーナード・ダンツィーグ（George Bernard Dantzig、1914年11月8日 - 2005年5月13日）は、アメリカの数理科学者。インダストリアル・エンジニアリング、オペレーションズ・リサーチ、計算機科学、経済学、統計学に貢献した。 線形計画問題を解くためのアルゴリズムであるシンプレックス法[1]の開発など線形計画法を用いた研究で知られる。統計学においては、統計理論の2つの未解決問題を解決した。この問題は、イェジ・ネイマンの講義に遅刻してきたダンツィーグが宿題と勘違いした問題であった[2]。 亡くなるときには、スタンフォード大学で交通科学の名誉教授、オペレーションズ・リサーチおよび計算機科学の教授を務めていた。 幼年期と教育[編集] オレゴン州ポートランド出身。ジョージ・バーナードという名前はアイルランドの作家ジョージ・バーナード・ショーにちなむ[3][4]。ユダ
論文代筆に試験代行──急増する学生の”ゴーストライター”
By Robert Hofmann Translated By Nozomi Otaki この記事はVICE Germanyに掲載されたものです。 COVID-19は、大学生の講義や試験にも大きな影響を与えた。キャンパスへのアクセスが制限されたこの2年間、世界中の大学がオンライン試験へと移行している。これは予防対策としては理に適っているが、同時に収拾のつかない事態を引き起こした。 それが、まさに今のドイツで起きていることだ。大学生は試験監督の監視の目がないのをいいことに、eBayに学業の問題解決を求めた。このサイトには、あなたの代わりに努力と勉強を引き受けてくれるゴーストライターが待ち構えている。もちろん有料で、だ。 カンニングは英国の教育機関にとっても大きな問題であり、学者たちは抜け道のない試験の考案に乗り出した。例えば、教育情報誌〈Times Higher Education〉によると
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都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに このブログの私の中での位置づけは、今後仕事で使いそうなものを調べて書き溜めるというところにあります。仕事で使っているものはブログに載せないというスタンスでもあるのですが、出来るだけ先回りしておきたいところです。今回は、昨年のJapan.RやTokyo.Rで紹介されていたcontextualパッケージを触ってみたというゆるふわな内容となっています。 目次 ・バンディット問題とは ・マーケティング関連でバンディット問題が役に立つ場面 ・バンディット問題で出てくる
統計検定1級の勉強法｜蒼天
§1．はじめに 日本統計学会が公式に認定する統計検定のうち，その1級の勉強法について書きたいと思います．まず，基本情報として，統計検定1級には統計数理と統計応用の2科目があり，1級の取得にはその両方への合格が必要となります．また，統計応用は人文科学，社会科学，理工学，医薬生物学の中から一つ分野を選んで受験することになります．（私は理工学で統計応用を取得したので，この記事では理工学についての記述のみとなります．）過去問はインターネット上で1年分のみ公開されているので，是非確認してみてください． §2．教科書 さっそくですが，勉強に使うおすすめの書籍を紹介したいと思います．（最近は統計人気が高まっていることもあり，多数の書籍がありますので，実際に本屋でいろいろなものを手に取って見てみることをお勧めします．） まず，勉強の核とすべき教科書は，『現代数理統計学の基礎』が最適です．内容は統計数理の範
＜95%信頼区間の「95%」は確率ではない＞と主張するとしたら，どのような理由があるか考えてみました - Tarotanのブログ
このブログでは，TJOさんによる以下の記事を踏まえて，＜95%信頼区間の「95%」は確率ではない＞と主張するとしたら，どのような理由が挙げられるかをちょっとだけ考えてみました． 95%信頼区間の「95%」の意味 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ ＜95%信頼区間の「95%」は確率ではない＞と主張するとしたら考えられる理由として，次の3つを挙げます． その「95%」は，「確率」ではなくて，「確率の下限」だ 実現信頼区間にパラメータが含まれる確率は，95%ではなくて，0%か100%だ．だから，わざわざ「信頼係数」と呼ぶのだ． 「95%」は確率ではなくて，「チャンス」や「傾向（propensity）」と言われているものだ． 1. その「95%」は，「確率」ではなくて，「確率の下限」だ． たとえば手元にある久保川達也（2017）『現代数理統計学の基礎』p. 169によると，信頼係数
このブログ記事の内容は，他のブログ記事と同様，筆者だけに責任があり，所属組織は一切の責任を負いません． このブログ記事は，以下の久馬巌さんのつぶやきに対する個人的なリプライです． ちなみにTarotanさんはMayoのError Statistics についてはどうやって勉強されましたか…？ 私も関心があるのですが、直接本人の論文を読むしかないような雰囲気を感じていて（かつ内容が難しいというウワサ）悩んでおります。。 — 久馬巌（Quma Iwao） (@qumaiwao) September 25, 2021 Twitterで返事すればいいのですが，長くなるのでブログ記事にしました． ひどい間違いがあれば，この記事ごと削除するかもしれません． まずお断りですが，私は久馬巌さんよりも，Mayo先生の誤り統計学について理解していないと思います．このブログ記事では，私が，どの文献のどこを見て，
2021年7月消費コンテンツ 7月は映画もアニメも見ずにハァハァ言いながら数式を解いていた記憶しかない。朝も夜も紙にペンで書き続けていた。 最近リアタイで追いたいアニメが特にないのは、たまたまそういう期なのか老化なのか微妙なところ。 2021年7月消費コンテンツ メディア別リスト 書籍（3冊） ゲーム（1本） 良かった順リスト 人生に残るコンテンツ 消費して良かったコンテンツ 消費して損はなかったコンテンツ たまに思い出すかもしれないくらいのコンテンツ 以降の人生でもう一度関わるかどうか怪しいコンテンツ 進行中 ピックアップ 物理数学の直観的方法 新装改訂版 現代数理統計学 統計学入門 GUILTY GEAR -STRIVE- 生産コンテンツ ゲーミング自殺、16連射ハルマゲドン キャラ紹介⑤ 樹さん メディア別リスト 書籍（3冊） 物理数学の直観的方法 新装改訂版 現代数理統計学 統計学
研究室 – Shimodaira Lab
下平・本多研究室について 京都大学 京都大学情報学研究科 システム科学コース 統計知能分野 京都大学情報学研究科 データ科学コース 統計数理分野 京都大学工学部情報学科 数理工学コース 注1 研究室分野名の変更（2021/10/08） 注2 2023年度からの組織変更について (2022/11/17) 旧所属（旧サイト） 2022/03まで 理化学研究所革新知能統合研究センター汎用基盤技術研究グループ数理統計学チーム 2017/03まで 大阪大学基礎工学研究科数理科学領域 2012/03まで 東京工業大学情報理工学研究科 数理・計算科学専攻（現在は情報理工院 数理・計算科学系） ，2012年当時の研究室ウェブサイトのアーカイブ
はじめに 数理統計学の本を読んでいたらWelchの$t$検定が出てきたのですが、そういえばWelchの$t$検定の導出って知らないなぁ、と思いました。本には導出までは書かれていなかったためWikipediaを見てみるとWelchさんの書いた原著論文が参考文献として記載されていたので、その論文を参考に導出をまとめておきます。 母平均の検定 問題設定 2つの正規母集団からのサンプルサイズ$m,n$の独立な標本をそれぞれ
このnoteでは、私が統計検定1級の受験をしようと決意したところから、2022/11/20(日)の統計検定1級の受験、合否発表までを冗長に記述します。統計検定1級に興味のある方、受験予定の方で、時間のある方はぜひお読みください。 統計検定1級の概要は次の通りです。 １．受験の動機高等学校の学習指導要領が2022年度から改訂されスタートしました（10年ごとに改訂）。数学では、（色々あるのですが、大雑把に言えば）統計が強化されます。具体的には、数学Iで仮説検定が登場したり（しかも、何故か確率の学習前に！）、数学Bの「統計的推測」（確率分布、正規分布、区間推定、仮説検定）が事実上の必修になったり、などです。2025年実施の大学入試では東大や早大が統計分野を出題範囲に含めることを表明している、という事情を考慮すると、現課程よりも数学の授業の中で統計分野をきちんと扱う必要性が高まるわけです。そういう
勉強会参加メモ -【PLAID×NewsPicks共同開催】ABテストの理論と実践〜成果にコミットするプロダクト開発〜 - ツナワタリマイライフ
uzabase-tech.connpass.com 参加した。ちょうど今年の2月からプロダクトエンハンスを A/B テストを活用するチームを立ち上げたばかりで関心の高いトピックだった。 中身も非常に学びが多く、開催してくれて本当に感謝。 動画も残っていて感謝。 www.youtube.com ABテストのための統計的検定理論(序論) 統計的検定理論について理解が浅いままやっている（所属組織については専門のデータアナリストについてもらっている）ので、その入り口として非常にありがたかった。紹介された本も買ったのでこれから読む予定。 A/Bテスト実践ガイド 真のデータドリブンへ至る信用できる実験とは (アスキードワンゴ) 作者:Ron Kohavi,Diane Tang,Ya Xu,大杉 直也ドワンゴAmazon サンプルサイズの決め方 (統計ライブラリー) 作者:永田 靖朝倉書店Amazon
よくわかる！Ｒで身につく統計学入門
ウェブストアに3冊在庫がございます。（2024年04月12日 00時02分現在） 通常、ご注文翌日～2日後に出荷されます。 出荷予定日とご注意事項 ※上記を必ずご確認ください 【ご注意事項】 ※必ずお読みください ◆在庫数は刻々と変動しており、ご注文手続き中に減ることもございます。 ◆在庫数以上の数量をご注文の場合には、超過した分はお取り寄せとなり日数がかかります。入手できないこともございます。 ◆事情により出荷が遅れる場合がございます。 ◆お届け日のご指定は承っておりません。 ◆「帯」はお付けできない場合がございます。 ◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。 ◆特に表記のない限り特典はありません。 ◆別冊解答などの付属品はお付けできない場合がございます。 ●店舗受取サービス（送料無料）もご利用いただけます。 ご注文ステップ「お届け先情報設定」にてお受け取り店をご指定ください。
初版年月日 2020年11月 書店発売日 2020年11月10日 登録日 2020年7月13日 最終更新日 2020年10月22日 紹介 多くの読者から親しまれてきた定評あるテキストの新装改訂版． 数理統計学の基礎的な概念，標準的な理論を数学的説明だけでなく言葉で丁寧に解説する．さらに，広範にわたる話題を一貫した視点でとらえることにより統一的・俯瞰的な理解へ導く． このたびの改訂では読者の学習の便宜をはかり，新たに40題の練習問題を追加するとともに，問題解答例をサポートサイトにて公開する． 統計検定®1級試験に向けた学習にも好適． 【統計検定®推薦図書】 ※ 本書は，1991年11月に創文社より刊行されたものを新たに組み直し増補改訂した新版です． ※ 統計検定®は一般財団法人統計質保証推進協会の登録商標です． 目次 第1章 前置きと準備 第2章 確率と1次元の確率変数 第3章 多次元の確率
UTokyo BiblioPlaza
統計分析・データ解析は、今日では文科系、理科系の学問の諸分野ばかりではなく社会・経済において幅広く用いられています。金融ビジネス、マーケティング、工場の現場、医療機関、公的機関などの仕事の中でデータ分析に遭遇せざるを得ない機会も日々に増大しています。最近はビッグデータ・人工知能・機械学習に関心が集まっていますが、データの背後にある見えざる真実を捉えることが重要であるとの認識が高まっていることの表れだと思います。 このように、統計学は実社会に出て最も役立つ学問の一つです。しかし私が大学に入って最初に学んだ統計学は面白いものではありませんでした。3年生になり数理統計学の洋書を独学で読破する中でその魅力に惹かれたのが研究の道へ進むきっかけになりました。理論の深さと応用の広がりをもつ学問で、時代のニーズに応えて発展し続けている「生きた」学問が統計学です。大学生に講義する立場になったときに統計学の面
測度論からの数理統計学 - 共立出版
本書は、測度論、すなわち、現代の確率論の観点から、数理統計学の歴史的背景にも言及し数理統計学への入門とその基礎に対する理解を深めることをねらいとしている。本書の想定読者層は、測度論に基づく数理統計学を理解することを目的とする大学生、主に理学系大学生1、2回生である。 本書は、2部構成：第Ⅰ部確率及び第Ⅱ部統計より成り、3 semestersの講義を想定し構成されている。第Ⅰ部では測度論に基づく確率論への入門とその基礎として、第1章では可測空間及び確率空間を、そしてこれらを基礎とし、第2章では確率変数を、第3章では確率分布を講じる。第Ⅰ部は、第Ⅱ部統計への布石でもある。第Ⅱ部では統計的推測（推測統計）への入門とその基礎として、第4章では、それへの入門として、点推定、区間推定、そして仮説検定を概説する。統計的推測（推測統計）の基礎として、第5章では点推定、特に、最尤法やFisher情報量、そし
確率質量関数 確率質量関数は下記のように定義される. \begin{align*} Bern(x|\mu) &= \mu^x (1-x)^{(1-x)}\\ x&=\{0,1\},\; \mu=[0,1] \end{align*} ただし, \mu は平均である. 期待値・分散 確率変数のとる値が0と1の二つで和の計算が簡単である. 期待値 \begin{align*} \mathbb{E}(X) &= \sum_{x=0}^1 x\mu^x(1-\mu)^{(1-x)}\\ &= 0\cdot\mu^0 (1-\mu)^1 + 1 \cdot\mu^1(1-\mu^0)\\ &= \mu \end{align*} 分散 \begin{align*} \mathbb{E}(X^2) &= \sum_{x=0}^1 x^2\mu^x(1-\mu)^{(1-x)}\\ &= 0^2\mu^0(
![[統計学] ベルヌーイ分布の期待値と分散, 積率母関数, ベイズ推定](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/42537c35f52a8b5de3e9504d0b06f131a40dd94d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--h7QOVpAQ--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525B5%2525B1%2525E8%2525A8%252588%2525E5%2525AD%2525A6%25255D%252520%2525E3%252583%252599%2525E3%252583%2525AB%2525E3%252583%25258C%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252582%2525A4%2525E5%252588%252586%2525E5%2525B8%252583%2525E3%252581%2525AE%2525E6%25259C%25259F%2525E5%2525BE%252585%2525E5%252580%2525A4%2525E3%252581%2525A8%2525E5%252588%252586%2525E6%252595%2525A3%25252C%252520%2525E7%2525A9%25258D%2525E7%25258E%252587%2525E6%2525AF%25258D%2525E9%252596%2525A2%2525E6%252595%2525B0%25252C%252520%2525E3%252583%252599%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252582%2525BA%2525E6%25258E%2525A8%2525E5%2525AE%25259A%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Ashunsock%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzY3Y2U4NzUxNzkuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
相関係数は意外と難しい - Qiita
二つの確率変数$X, Y$の相関を調べたい場合，相関係数$\rho$を推定するのが一般的です．$n$個のサンプル$(X_1, Y_1), \cdots, (X_n, Y_n)$による相関係数の推定値の一つとして， $$ \hat{\rho} = \dfrac{\sum_i (X_i - \bar{X}) (Y_i - \bar{Y}) }{\sqrt{\sum_i (X_i - \bar{X})^2 \sum_i (Y_i - \bar{Y})^2 }} $$ があります(Pearsonの積率相関係数)．ただし，算術平均 \bar{X} = \dfrac{1}{n} \sum_i X_i, \quad \bar{Y} = \dfrac{1}{n} \sum_i Y_i を定義しています． 相関係数の推定値$\hat{\rho}$について調べていると，意外と難しい(そして興味深い)ことに気づ
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回は統計学の研究・実務を行う上で今でも僕が参照している教科書を１０冊ほど紹介します．日本語の教科書のいいところは結構ニッチな部分をカバーしてたり，あとはやっぱり読むのが早いので，解説の文章が多くなりがちなトピックほど，僕は日本語の教科書を参照しています．有名な教科書の邦訳版ではなく，あくまで日本語で書かれた教科書をここでは取り上げます． 10冊の紹介 松浦 StanとRでベイズ統計モデリング この教科書は主にベイズ統計学を実務で使うときに用いています．実務ですと自分で１からフルスクラッチすると大変なので，僕はR上でStanを動かして行っています．この教科書はそのStanを用いた分析を丁寧に分かりやすく解説していて，とても役に立っています． 清水 統計学への確率論、その先へ―ゼロからの測度論的理解と漸近理論への架け橋 この教科書は測度論について
kenta-s' blog
帝京大学の理工学部情報科学科通信教育課程を無事卒業しました 卒業式の会場は日本武道館でした 成績 成績はこんな感じです ちょっと見づらいですね。すみませんが拡大して見てください。 「COPY」という透かしが入ってますが、原本は僕にくれないんでしょうか笑 総合基礎選択の「認定」は、放送大学で得た単位が認定されたものです kenta-s.hatenadiary.jp 最終的なGPAは2.82でした 数検関連記事第2弾です。第1弾はこちら↓ kenta-s.hatenadiary.jp 今回は数検2級を受けてきました。 数検2級の内容 2級は高校2年生向けで、数学1A・2Bの範囲から出題されます。 詳しくは以下をどうぞ 2級 | 数学検定・算数検定（実用数学技能検定） かつて数学Bにはベクトルが含まれていて、「数学Bと言えばベクトル」という印象を持っていた方も少なくないと思うんですが、新課程にな
データサイエンティスト検定リテラシーレベル（DS検定★）とはどんな資格試験なのか、ヤンジャクリン講師が解説します。 試験範囲や出題内容、必要な学習レベル、また合格基準や難易度などについても考察しますので、ぜひ参考にしてください。 資料請求でデータサイエンスの基礎が学べる講義を無料プレゼント ・講座（G検定・機械学習・データ分析など） 約3時間分 現役プロ講師によるわかりやすい講義 1分で簡単！今すぐ見れます(会員登録→お申込み→講座視聴) DS検定試験とは データサイエンティスト検定リテラシーレベル（DS検定★）は、一般社団法人データサイエンティスト協会によって実施されている、今大注目の検定試験です。 2021年9月に第1回目が実施された比較的新しい検定であり、データ活用人材の需要が高まるにつれて受講者数はますます増加していくと予想されます。 データサイエンスと呼ばれる大きな分野に含まれる
東京理科大学はデータサイエンス（ＤＳ）に関する教育プログラムを全学で展開する。全学部・全大学院生や社会人学生、研究者・教員をすべてカバーするのが特徴。ＤＳ関連のソフトウエアを手がける米ＳＡＳインスティチュート（ノースカロライナ州）の認定証を取得できるプログラムに注力する。数理統計学の研究者育成の強みに加え、ＤＳ教育の拡充で理工系の他大学との差別化を図る。 東京理科大はＤＳ教育で米ＳＡＳの日本法人と連携し、２０２１年度から全学部・大学院生を対象に「共同認定資格プログラム」を始めた。ＳＡＳソフトウエアのスキル習得で、ＳＡＳの国際的な認定証を得られる。すでに約１００人がプログラムに登録した。 これまで社会人が多い夜間の理学部第二部数学科でＤＳ、統計学入門、数理モデリングなどを実施。ここでのＳＡＳプログラムを全学に広げた。 また、２１年度に始まったＤＳセミナーではトップバッターがＳＡＳということも
はじめまして、データサイエンティストのmeifelyukiです。 本稿では「AIエンジニアにはそもそも数学が必要なのか？」「どの程度の数学が必要なのか？」「おすすめの数学の学び方は？」などの「AIエンジニアと数学」に関わる幅広いトピックを扱いたいと思います。 AIエンジニアに数学は必要なのか？ → YES！！ AI(人工知能)の仕組みには、統計学・機械学習・深層学習など様々な数理科学の分野の知識が使われています。数学はこれら数理科学のどの分野でも必要な共通言語です。AIを仕組み部分からきちんと理解して「使う/作る」エンジニアを目指すのであれば、数学の知識は必須と言えるでしょう。 車の運転を覚えるのに力学は必須ではありませんし、携帯電話を使うのに電磁気学の習得は必要ありません。しかし車を作り、携帯電話を作るエンジニアならば力学や電磁気学の知識は必須です。同じようにAIを「作る」ということに少
はじめに試験概要 こちらの記事の続きになります。 まずはコンピュータ科学専攻の筆記試験の試験範囲のおさらいです 共通数学 1問50分で、線形代数・解析(微分積分)・確率統計の3分野から1題ずつ計3題出題されます。解析分野は教養レベルの微分積分に加えて、常微分方程式と、たまに複素解析も出ます。 専門科目(コンピュータ) 情報数学、数値計算、離散数学、アルゴリズムと計算量、形式言語、論理学、 プログラミング言語論、コンピュータアーキテクチャ、オペレーティングシステム、 デジタル回路、機械学習の計11分野(！？)から4題出題されます。70分で2問を解き、30分休憩の後また70分で2問を解く感じです。 勉強方針 外部生が頭を抱える一番の要因として、問題を解こうにも過去問に解答が無いというハードルがあります。共通数学は問題演習が積みやすいのでそんなに問題ないですが、専門科目は勉強しづらくめちゃめちゃ
トリケップスセミナー 開催日時：2018年11月13日（火）13:00～17:00 会 場：オームビル → 会場へのアクセス 〒101-8460 東京都千代田区神田錦町3-1 参 加 費：お1人様受講の場合 43,000円 （税別/1名） 1口（1社3名まで受講可能）でお申し込みの場合 56,000円 （税別/1口） 講 師 新納 浩幸 氏 茨城大学 工学部 情報工学科 教授 博士（工学） 【ご略歴】 1985年 東京工業大学理学部情報科学科卒業。 1987年 同大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。 同年 富士ゼロックス、翌年松下電器を経て、1993年茨城大学工学部助手。 2015年 同学部教授。現在に至る。 【ご専門】 自然言語処理、機械学習、統計学 【主な著書】 『 Chainer による実践深層学習 』 オーム社（2016年9月発刊）） 『 Rで学ぶクラスタ解析
統計検定準1級の学習にあたって、おすすめの勉強法やおすすめの本などの記事はありましたが、そのレベルに留まり、個々人がどのようなレベルまで到達しているのかということがわかりませんでした。そこで、できるだけ明確に自分の到達レベルを記録することで今後勉強する人に役立ててほしいということ、また自分の現段階のスキルセットを、確認としてできるだけ正確に記録しておきたいというモチベーションにより、今回この記事を書くに至りました。記事の項目の順番に意味はなく、思いついた順番です。出先で書いているため抜けもあると思います。適宜、補筆、修正をかけていきます。 統計学徒の皆さんには烏滸がましい注意ですが、 の経験則なのであまりアテにしすぎないようによろしくお願いします。 出題範囲についてはこちらを参照のこと。 https://www.toukei-kentei.jp/wp-content/uploads/gra
第1章 前置きと準備 第2章 確率と1次元の確率変数 第3章 多次元の確率変数 第4章 統計量と標本分布 第5章 統計的決定理論の枠組み 第6章 十分統計量 第7章 推定論 第8章 検定論 第9章 区間推定 第10章 正規分布，2項分布に関する推測 第11章 線形モデル 第12章 ノンパラメトリック法 第13章 漸近理論 第14章 ベイズ法 付録A 補論 参考文献 ※ 本書は，1991年11月に創文社より刊行されたものを新たに組み直し増補改訂した新版です． ※ 統計検定®は一般財団法人統計質保証推進協会の登録商標です．
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