統計学の講義資料(2022年度) | Logics of Blue
帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1．本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①：講義の受講者が復習に利用する 想定②：未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回
『「誤差」「大間違い」「ウソ」を見分ける統計学』は既に統計学を学んだ人がさらなる理解の深みと多様さを求めて読むべき「副読本」 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
「誤差」「大間違い」「ウソ」を見分ける統計学 作者:デイヴィッド・サルツブルグ共立出版Amazon しばらく前に共立出版様からご恵贈いただいたのがこちらの『「誤差」「大間違い」「ウソ」を見分ける統計学』。お気付きの方もいらっしゃるかもしれませんが、原著者デイヴィッド・ザルツブルグは『統計学を拓いた異才たち―経験則から科学へ進展した一世紀』で知られる生物統計学者で、その彼の近著です。なお本書の訳者の一人竹内惠行氏は『統計学を拓いた〜』の翻訳も手がけており、同じチームによるいわば「続編」的な一冊と言って良いかと思います。 前著は割と分厚い「統計学史」についての「読み物」という雰囲気の強い一冊でしたが、本書はそれに比べると古今東西の統計学がキーワードとなった幅広い分野における実例を挙げつつ、同時に統計学の具体的なポイントについての解説を加えていくというスタイルで書かれており、いわば統計学テキスト
何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、Quora日本語版でこんなやり取りがありました。 基本的にはここで述べた通りの話なのですが、折角なのでブログの方でも記事としてちょっとまとめておこうと思います。題して「何故データサイエンティストになりたかったら、きちんと体系立てて学ばなければならないのか」というお話です。 問題意識としては毎回引き合いに出しているこちらの過去記事で論じられているような「ワナビーデータサイエンティスト」たちをどう導くべきかという議論が以前から各所であり、それらを念頭に置いています。なお毎度のことで恐縮ですが、僕も基本的には独学一本の素人ですので以下の記述に誤りや説明不足の点などあればご指摘くださると幸いです。 一般的なソフトウェア開発と、統計分析や機械学習との違い 統計分析や機械学習を仕事にするなら、その「振る舞い」を体系立てて学ぶ必要がある きちんと体系立てて学ばなかった結果として陥りがちな罠 余談
統計学の時間 アーカイブ - 統計WEB
統計学の時間 統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。「Step1. 基礎編」は、大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定®2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。最後まで読み進めることで、統計検定®2級に合格できる力がつくことを目標にしています。 学習ページは、数式ばかりではなく具体例を多数掲載し、はじめて統計学を学ぶ方にもイメージしやすい内容になっています。学習ページで勉強した後は、練習問題で腕試しができます。練習問題のすぐ下に解説を掲載していますので、理解度をすぐに確認することができます。 一通り勉強して知識が身に着いたら、実際に統計検定®を受験するのがオススメです。 統計WEBでは、統計検定®の受験者を応援しています！ ※統計WEBを使って統計検定®に合格された方の『合格者の声』をブログに掲載しています。こちらからご覧ください。 Step0. 初級編 1. デー
機械学習システム開発や統計分析を仕事にしたい人にオススメの書籍初級5冊＆中級10冊＋テーマ別9冊（2019年1月版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は以前の書籍リスト記事のアップデートです。 機械学習エンジニアやデータサイエンティストとして（もしくはそうではない職名であったとしても）機械学習システム開発や統計分析を仕事にしたい人なら、最低限これだけは読んでおいて損はないだろうという書籍を初級向け5冊、中級向け10冊選定しています。ただし、以前とは若干異なり「仕事にする」イコール「プロフェッショナルを目指す」ということで、特に初級向けリストを若干レベルアップさせています。中には初学者でも結構読みこなすのが難しい本だけになっているかもしれませんが、中級向けリストに進む上でどうしてもこれだけは読破して欲しいという願望も込めました、ということで。 完全にお馴染みのネタなので特に説明することはないかと思いますが、言うまでもなく以下のリストは完全なる僕個人の独断と偏見で、最近出版されたり自分で読んだ本
西浦先生らによる実効再生産数の統計モデルを解説＆拡張する試み - StatModeling Memorandum
先日の西浦先生のニコ生の発表を聞いていない人はぜひ聞いてください。 モデルとデータを以下のリポジトリでオープンにしていただいたので、モデルについて僕が分かる範囲内で少し解説を加えたいと思います。 github.com 実効再生産数を推定するコードが2種類ありまして、最尤推定（Maximum Likelihood Estimation, MLE）を使ったMLE版（Sungmok Jungさん作成）と 、ベイズ推定版（Andrei Akhmetzhanovさん作成）があります。どちらもコンセプトはほぼ同じで、実装が若干異なります。この記事では、ベイズ推定版（以降、元コードと呼びます）の流れを簡単に説明し、その後でその拡張を試みます。 ベイズ推定版の流れ 大きく分けて「データの集計」「back projection」「実効再生産数の推定」の3つの部分からなります。 データの集計 まずは日付ごとの
30分で理解するセイバーメトリクスの教科書 - 野球を統計的に楽しもう - Lean Baseball
このブログをはじめた当初に「大好きな野球のデータ分析をもっと知ってほしい」というモチベーションでこんな記事を書きました. shinyorke.hatenablog.com 執筆・公開した5年前（2014年）と比べ, 野球に限らず, スポーツ界隈全体で公開データが増えた. 例えばこれとか（スポーツ以外も含む）. 野球に限らず, 様々な技術革新により, 扱うデータの種類・量が爆発的に増加（例：Baseball Savant）. データサイエンス・機械学習といったキャリアを歩む・志望して学習をする方が増え, 「そうだスポーツでやってみよう」という流れも盛ん. と（大変好意的な意味で*1）目まぐるしく状況が変わってきているのでここで改めて, セイバーメトリクス（含むスポーツの統計学）とは何か？ かんたんなセイバーメトリクスとむずかしいセイバーメトリクス 何をどう学べばよいのか？のヒントなど を最新
統計科学のための電子図書システム
2019年10⽉1⽇ 統計科学のための電子図書システムは 統計数理研究所の機関リポジトリに移行しました。 移行後のページ
1ヶ月で統計学入門したので「良かった本」と「学んだこと」のまとめ - ぴよぴよ.py
前回の「ゲームプログラマからデータサイエンティストに転職しました」 の記事でもお話したとおり、5月からデータ解析する人になりました。 とはいえ、データ解析に関しては未経験。 少しでも不安を減らすために、4月の有給消化期間は統計学のお勉強しました。 今回はおすすめしてもらった中で読んで良かった本の紹介、そして読んだ本の簡単なまとめを書いて行きたいと思います。 ※前提: 4月時点の自分の知識に関して 自分は大学は情報科学を専攻していたが、難しい数式は苦手 統計学は1コマ分受講していたが、単語を覚えている程度でかなりあやうい まず一番最初に読みたい本 「完全独習 統計学入門」 「簡単に統計学の全体像がつかめる入門書はないか」とTwitterで相談したら、こちらの本を数名の方が薦めて下さった。 完全独習 統計学入門 作者: 小島寛之出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2006/09/28メ
文系がゼロから統計を勉強するときに最初の１年で読むべき本 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
最初の１年で読むべき本を考える 私の統計学の理解はまだまだ初歩レベルに留まっていますが、昨日飲んでる時に「初心者向けの統計の本ってどういうのが分かりやすいですか」というようなことを訊かれて、「俺に訊かれてもあまり参考には……」とか思う一方、まだ初歩レベルの位置にいる人間だからこそ言える「この本が分かりやすかったよ論」ってのもあるよなと思ったので、現時点での読書感想みたいなものをメモしておきます。一昨年、統計の勉強を始めた頃の自分にむかって書いてる感じです。 理系の人とか、ある程度統計の理解ができている人からみれば、「本質的な理解のためにはもっと難しい本がいいよ」ってなるかも知れませんが、「いやそんな難しいの勧められても独学のモチベーションが続かねーよ」っていう立場でまとめておきますｗ ここでは、 統計の勉強はしたことがなく、標準偏差とか言われても意味分からない プログラミングも全くわからな
最強の野球オープンデータ「Retrosheet」をPythonでHackしてゲームに勝つる何かを作ろう（序章） - Lean Baseball
※このエントリーの内容ですが、ソースコード公開含めパワーアップして別のエントリーにまとめました！！！新しい方を見るといいかもです！！！！ shinyorke.hatenablog.com 春季キャンプスタート!&週ベ*1野球選手名鑑号発売で球春がやってきましたねこんばんは！ PepperやらRaspberry Piやらに浮気をしていた私*2ですが、なんだか面白い野球のデータを見つけた&Hackしたいキモチが高まったので久々に野球Hackをしてみました！ とりあえずデータをクリーニングして使える所まできたのでレポート書きますねー 最強の野球オープンデータ「Retrosheet」 野球のデータといえばやはり「スコアブック」で、試合の結果、打者の打席結果、投手の投球内容を一挙手一投足追いかけたい訳で、そんなデータ無いかなぁ、、、と探してたらありました！！！ Retrosheet http://w
統計学で犠牲フライを分析
最近、セイバーメトリクスという言葉を耳にする機会が増えたと思います。スポーツ番組や雑誌等で見かけることも増えました。その流れはプロ野球界にも来ており、データ分析専門のスタッフがいるチームもあります。そこで今回は野球データを統計学的に分析してみたいと思います。犠牲フライ時の3塁走者の生還・非生還に着目して、犠牲フライを統計学的に分析していきます。
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
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
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日本統計学会創立75周年記念出版『21世紀の統計科学』(全3巻) 増補HP版 (2012年1月)