この世で一番おもしろい統計学 - 誰も ｢データ｣ でダマされなくなるかもしれない16講+α 。統計学の醍醐味をじっくり学べるマンガ解説本 - ビジネス本の書評を淡々と更新するブログ
この世で一番おもしろい統計学 - 誰も ｢データ｣ でダマされなくなるかもしれない16講+α という本をご紹介します。 この世で一番おもしろい統計学 - 誰も ｢データ｣ でダマされなくなるかもしれない16講+α 作者: アラン･ダブニー, グレディ･クライン, 山形浩生 出版社/メーカー: ダイヤモンド社 発売日: 2014/01/30 メディア: 単行本（ソフトカバー） この商品を含むブログ (11件) を見る エントリー内容です。 本書の特徴 (類似本に比べてユニークなところ) 統計の醍醐味 データで騙されないために ｢この世で一番おもしろい統計学｣ の特徴 本書の特徴は2つです。 まんがで描かれている 統計学の根底だけに思い切って絞ってある 2つ目の統計学の根底は、｢標本を見て母集団について何かを言うのが統計学だ｣ と本書では位置づけています。標本という得られた一部から、知りたい全
【監修】ゼロからはじめる! 統計学見るだけノート（宝島社） - 永野裕之のBlog
6/14に、監修をさせて頂いた『 ゼロからはじめる! 統計学見るだけノート 』が宝島社さんから出ます。 出版社キャッチコピー 以下は、出版社が付けてくれた紹介文です。 数年前から「ビッグデータ」という用語がビジネスシーンに定着し、一部の専門職のみならず、一般のビジネスマンにとっても、日常業務をこなすうえでデータの読み方・使い方は、今後ますます求められる能力です。 本書では、数式は必要最低限に抑え、すぐに使える統計学の知識をイラストで図解します。エクセルを使った実践的な知識から、少ないデータからでも全体を読み解く「推定」や「仮説」の立て方まで、役立つ知識を一挙紹介。 【出版社サイト】ゼロからはじめる! 統計学見るだけノート 読者対象 本書の読者対象は、 統計の知識がほぼゼロの方 統計で何ができるかを手軽に知りたい方 難しい論理は後回しにしてとにかく統計を使ってみたい方 などです。 出版社キャ
Mendelian randomization（メンデルランダム化）とは - 統計学と疫学と時々、助教生活
今回は、遺伝疫学でも近年注目されているmendelian randomization（以下：MR）について、情報を集約し簡単なまとめをしておきます。 MRは、経済学や社会調査の解析において利用されてきた操作変数（instrumental variable）を導入した解析方法の一種であります。これまでに特に学習する機会もなかったのですが、GWASなどの結果が蓄積され、疫学の国際学会や遺伝疫学分野の研究者ミーティングでも頻繁に目にするようになったので、今回整理したいと思います。（もとになる論文は2003年に報告されています [Davey Smith G (2003) Int J Epidemiol.] MRの大きなメリットとして、観察研究データで因果関係を考察できる点ですが、その詳しい内容を下記にまとめていきます。 1. 観察研究の限界とMR 医学研究における一つの関心事は、「何らかのリスク要
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
「統計学と機械学習の違い」はどう論じたら良いのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
何かこんなメディア記事が出ていたようです。 これを読んで色々な人がツッコミを入れまくっている模様ですが、この記事の不思議なところは「完全に間違った説明というわけでもないのに何故か（両分野に詳しい）誰が読んでも猛烈な違和感を覚える」ところなんじゃないかなぁと。 正直、これはライター・インタビュアー・コメンテーター・編集者の誰のせいなのかは全く分からないんですが、ツッコミ入れられまくっている内容について色々あげつらってもあまり建設的でないので、ここでは記事中で本題として取り上げられている「統計学と機械学習の違い」についてちょっとコメントしてみようと思います。 あ、もちろん僕がこれから書くコメントも別に正しいとは全く限らないので、おかしいところや間違ってるところがあったらバンバン突っ込んでいただければ幸いです*1。そしてガチ勢向けのコメントでもないので何卒悪しからず。 統計学はデータを「説明」す
統計学と計量経済学は何が違うのか - 経済・文化評論室
大学で経済を学んだりすると、統計学と計量経済学って何が違うんだろうという問いにしばしばぶち当たりますよね（？）そこで今回は、統計学と比較したときの計量経済学の特徴について、私なりの理解をここで開陳したいと思います。 先に断っておくと、現代では統計学も計量経済学もオーバーラップする領域が非常に多く、境界はより曖昧になっていて、両者を明確に切り分けることは難しいです。ここで述べる両者の違いは、伝統的な（あるいは古典的な）統計学と計量経済学のアプローチの違いについて述べたものです。また、両領域のすべてに当てはまる一般原則というわけでもありませんのであしからず。 さて、統計学と計量経済学の大きな違いは何でしょうか。単純化して言うと、統計学は実験結果を解釈するのに用いられる*1一方で、計量経済学は実験不可能な事象を解釈するのに用いられる点です。現代統計学の確立者の一人であるロナルド・フィッシャーが提
統計学・機械学習でよく使われる数学記号リスト（主に自分用） - About connecting the dots.
統計学とか機械学習周りの本を読んでいると，何の説明もなくややこしい数学記号が出てきて，そういえばこれはなんだっただろう？ と途方に暮れてしまうことが少なくないので，自分用にまとめなおしてみました，というのが今回のエントリ．あくまで自分用なので，全部の数学記号を扱ってるわけではありません*1． 代数学 記号 意味 用例 用例の意味 備考 総和 要するに足し算 総乗 要するにかけ算 クロネッカーのデルタ i=jなら1，それ以外なら0 要するにブーリアン条件 ナブラ *2 3次元ベクトルの微分 要するに各要素の微分 ラプラシアン 3次元ベクトルの2階微分 要するに各要素の2階微分 下限 のとき与式は0になる との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 上限 との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 関数値が最大となるような定義域の元の集合 を最大にするような がの下にくる場合も
統計学の面白さはどこにあるか - hiroyukikojimaの日記
先日、とあるパーティで、統計学者の松原望先生と会った。 松原望先生は、早期からベイズ統計学の重要性を世にアピールしてきた先駆者である。ぼくは、経済学部の大学院在学時に、選択科目ではあったが、松原望先生の「ベイズ統計学」という講義を受け、そこでベイズ理論の指南をしていただいた。ぼくは『確率的発想法』NHKブックスや『使える！確率的思考』ちくま新書の中で、ベイズ理論を紹介していて、それが多くの読者にウケて、この二冊はセールス的にも良い実績を出しているのだけど、正直言ってここに書いてあることの多くは、松原望先生の講義の受け売りである。そういう意味では、下品ないいかたになるが、大学院の数ある講義の中で最も「金に換えることのできた」講義が先生の講義だった、ということになる。 そのときは、放送大学の教材であった『統計的決定』という本を教科書に使った。これがめちゃくちゃいい本で、今でもベイズ統計学に関し
ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座
システムログも金融取引データも時系列で分析できる。ビジネスシーンで求められるデータ分析の多くを占める「時系列データ」分析の基礎を解説。
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