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統計に関するtentative_hopeのブックマーク (5)

  • 総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス入門

    統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値~平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①-クロスセクションデータ- ・比率の見方②-使い方と注意点- ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手

    総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス入門
  • 初学者からの統計学10冊(社会科学向き) - Qiita

    はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です. 今回は,初学者レベルから学部上級レベルの統計学関連の教科書を,順を追って紹介していきます.普段,経済学をはじめとする社会科学(経済学・経営学や政治学など)を学ぶ学生に教えているので,タイトルに「社会科学向き」と入れてみましたが,これから紹介する多くのは,他の応用でも役に立つものが多いはずです. 入門書 大屋幸輔『コア・テキスト統計学』 厳密さと初学者に対する分かりやすさのバランスのとれたです.演習問題を集めた副読もあるので,こちらと併せて学習すると効果的だと思います. 久保川達也・国友直人『統計学』 入門書としては,やや硬派な教科書ですが,しっかり学びたい人にはお勧めの教科書です.「1.記述統計」「2.確率」「3.推測統計」と標準的な構成をしている中,最後の第4部では社会・経済データとして標調査や時系列分析の話題にも触れてい

    初学者からの統計学10冊(社会科学向き) - Qiita
  • 「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門 - @IT

    AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。今回は「回帰分析」には対数変換を用いるとよい理由について解説します。

    「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門 - @IT
  • 統計検定:Japan Statistical Society Certificate

    2012年5月頃 英国 Royal Statistical Society と同時期に実施予定 実施趣旨 統計的方法論は、世界共通の言語として様々な研究分野や実社会におけるデータ解析の結果を提示するために用いられるもので、その意味で国境はありません。日統計学会は、近代統計の発祥の地でもある英国の王立統計学会 (The Royal Statistical Society, RSS) と契約を結び、RSSが長年にわたって実施してきたものと同じ試験を日において実施することとなりました。試験問題は RSS が実際に世界各地で実施している試験と同一の英語版と、それを翻訳した日語版が用意され、受験者はいずれかを選択して解答できます。英国版と日語版は同じ基準によって採点され、合否が決まります。このような体制による試験は、すでに香港統計学会が導入しています。 RSS 試験では、Ordinary

  • 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

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