タグ

ブックマーク / antibayesian.hateblo.jp (2)

  • 統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ!

    稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力(特に微積・線形代数)を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 (満たせない要望も多いですが) 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない(Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える) けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ! って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ

    統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ!
  • エンジニアのためのデータ可視化実践入門という本を書いた - あんちべ!

    2014/10/14 追記 書87ページに「母数」という単語が複数回出てきますが、 これは全て「分母」とすべきでした。*1 通常、統計学の文脈では、母数は各確率分布を特徴付ける変数を指す単語であり、 例えば正規分布は平均と分散という二つの母数によって形状が決定されます。 決して母数と分母(あるいは全数)と誤解してはなりません。 しかし母数と分母を混同することは当によくあることで、 書はこのような頻出する誤解を訂正し、 皆様が統計を用いる際の失敗を一つでも減らす という目的で執筆に至ったにも拘らず、 まさか書でこのような重大な失敗をしてしまったことに対し 心からお詫び申し上げ訂正させて頂きます。 なお、問題個所の記述は共著者の森藤氏ではなく 私が記述したものであり、全責任は私にあります。 を書くに当たり、誤字脱字や言い回しの不備は出来る限り無くすべきですが、 人間であるためミスをす

    エンジニアのためのデータ可視化実践入門という本を書いた - あんちべ!
  • 1