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
統計検定準1級に合格した話 - i5882353iの日記
2022年4月13日の試験で統計検定準1級に合格したので、記事を書く気になりました。daminです。（Twitter: @5882353i） うおおおおおおお統計検定準1級合格！！！！！！！うおおおおおおお！！！おおおおおお！！！！！！うおおおおおお！！！！！！！！！！！！！！！ pic.twitter.com/J1LDsgUVm1 — 惰眠👻 (@5882353i) 2022年4月13日 背景や、合格するまでに使った本などを書いていきます。 背景（受験までのおおまかな流れなど） 余談：センター統計選択のススメ 持っていた方がよいもの・知識 線形代数の知識 Pythonの知識 goodnotes5 使った本 東大出版の統計学入門（通称：赤い本） 公式の準1級対策本（通称：ワークブック） 過去問 クラインバウム生存時間解析 ゼロDL ベイズ漫画 まとめ 真剣に読んでいる人向けのまとめ あま
統計１級（医薬生物学）に合格した話 - i5882353iの日記
統計1級に合格したぜ！惰眠です。 2022年11月20日の統計検定1級の試験（数理・応用（医薬生物学））に合格しました。 数理の方では、成績優秀との評価も頂けました。 統計１級、数理応用とも一発合格していた！！ 数理の方では優秀にも入っていた、よかったよかった マジで安心しています pic.twitter.com/bJR4q5LCxV — 惰眠 (@5882353i) 2022年12月19日 これは数学の授業のない理系の大学3年生が統計1級とかいう積分RTA祭に挑み、一発合格を果たすまでの感動秘話です。 統計1級という試験について 数理・応用に共通の性質 統計数理の性質 統計応用の性質 ぼくの受験体験 対策 統計準１級に合格している人向け いきなり統計１級に挑戦する人向け 確率分布曼荼羅つくり 過去問演習 本以外の便利な記事・動画 知識を得るもの 茨城大学の新納先生の資料 はじめての統計学
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
データ分析のはじめの一歩を無料で学べる 総務省監修の高校教材『データサイエンス・データ解析入門』がpdfで公開 | Ledge.ai
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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
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可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC) - ほくそ笑む
先日行われた第9回「データ解析のための統計モデリング入門」読書会にて、 「可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法」というタイトルで発表させて頂きました。 発表スライドは以下です。 可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法 from hoxo_m この発表は、みどりぼんに登場する、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)のアルゴリズムである「メトロポリス法」と「ギブス・サンプラー」について、可視化して理解しようというお話です。 「マルコフ連鎖モンテカルロ法」というのは、字面だけ見ると難しそうですが、この発表で理解すべきポイントは、次のスライド 1枚に凝縮されています。 このことを念頭に置いて、それぞれの手法を見ていきましょう。 まず、メトロポリス法ですが、これは、 前の状態の近くの点を次の遷移先候補として選ぶ（マルコフ連鎖） そのときの確率比 r < 1 ならば確率 r で棄却する。それ
基礎からのベイズ統計学入門 輪読会 #1 (2015/11/17 19:00〜)
注意 現在X(旧Twitter)でのソーシャルログインができない事象を確認しています。事前にX(旧Twitter)側で再ログインした上でconnpassのソーシャルログインを行うか、 「ユーザー名(またはメールアドレス)」と「パスワード」の組み合わせでのログインをお試しください。合わせてFAQもご確認ください。 お知らせ 2024年9月1日よりconnpassサービスサイトへのスクレイピングを禁止とし、利用規約に禁止事項として明記します。 9月1日以降のconnpassの情報取得につきましては イベントサーチAPI の利用をご検討ください。 お知らせ connpassではさらなる価値のあるデータを提供するため、イベントサーチAPIの提供方法の見直しを決定しました。2024年5月23日(木)より 「企業・法人」「コミュニティ及び個人」向けの2プランを提供開始いたします。ご利用にあたっては利用
固有ベクトル、主成分分析、共分散、エントロピー入門 | POSTD
(2015/11/19、記事を修正いたしました。) 目次 線形変換 主成分分析（PCA） 共分散行列 基底変換 エントロピーと情報の取得 とにかくコードが欲しい方へ その他の参考資料 本稿は固有ベクトルと行列との関係性について、平易な言葉で、数学にあまり詳しくなくても分かるように書いてみました。この発想に基づいて、PCA、共分散、情報エントロピーについても説明します。 固有ベクトルは英語で「eigenvector」ですが、この eigen はドイツ語で、「そのものだけが持つ」という意味です。例えばドイツ語の「mein eigenes Auto」は、「ほかならぬ私が持つ車」というニュアンスです。このようにeinenは、2つのものの間に存在する特別な関係性を意味します。独特、特徴的、その性質を端的に示すものということです。この車、このベクトルは、私だけのもので、他の誰のものでもありません。 線
PLSA（確率的潜在意味解析法）｜Deloitte Analytics｜デロイト トーマツ グループ｜Deloitte
PLSAとLDA 昨今のビッグデータ時代の分析では高次元データを扱うことも多く、このような次元圧縮の技術が注目されているが、実際にはPLSAよりもそれと同様の手法であるLDAの方が世間的に認知されているといえるだろう。この手法はトピックモデルと呼ばれ、元々LSA (Latent Semantic Analysis)という手法があり(Deerwester et al, 1990)、それを確率的な処理をして改良したものがPLSAであり、さらにその拡張版として開発されたのがLDA (Latent Dirichlet Allocation)である(Blei et al, 2003)。 PLSAとLDAの基本的な考え方は同じだが、個々の文書における各トピックの現れやすさを表す確率が、PLSAではあくまで学習させた観測データから定義されるが、LDAではディリクレ分布という確率分布を仮定して生成させる。
ナンバーズ予想で学ぶ統計学
本書は数字選択式宝くじ ナンバーズ の予想方法を研究する人と、統計学を独学したいけど同じ勉強するなら(宝くじという)エキサイティングな要素も欲しいという人に向けた統計解析の解説書です。 統計学を学ぶためにナンバーズのデータを利用し、ナンバーズの予想のためにどのような統計的手法が使えるかを学ぶことができる文書です。 本書の目指すところ 統計的手法の使い方を学ぶ。 統計学の理論は無視する(高度な数式を勉強しない)。 統計的手法を使ってナンバーズを予想してみる。 統計学の基礎的な知識を学ぶ。 データマイニングも含む。 ナンバーズの予想に使えないかもしれないけどおもしろそうな予想方法も勉強してみる。 統計解析のソフトウェアは Python と関連ライブラリ ( pandas や SciPy library ) を使用します。 エクセル や Google スプレッドシート 、 R もありますけど個人
Python：時系列分析（その１） : 分析技術とビジネスインテリジェンス
Python pandasとstatsmodelsを用いた時系列分析についてまとめる。pandasは欠損値の処理や移動平均の算出に、statsmodelsはARIMAなど時系列解析の実施に用いるとよさそう。以下の内容について順次取り上げていきたい。 ●単純移動平均 ●自己相関関数（ACF：Auto Correlation Function） ●偏自己相関関数（PACF：Partial Auto Correlation Function） ●自己回帰過程：AR(p) ●自己回帰移動平均過程：ARMA(p, q) ●自己回帰和分移動平均過程：ARIMA(p, q, d) ●多変量自己回帰過程：VAR(p) ●状態空間モデル ARIMAまでがひとつの系列のみを対象とした分析。VARはARの多変量版で、ある系列を予測するのに他の系列のデータも活用する。状態空間モデルは、観測方程式と状態方程式（真の
初心者でもほぼ無料でR言語を勉強できるコンテンツ10選 - paiza開発日誌
Photo by Hermann Kaser こんにちは。谷口がお送りします。 ITエンジニアの方の中には「R言語を学習したい」という方も多くいらっしゃるかと思います。 R言語は、データ分析やデータ処理に特化したオープンソースのプログラミング言語です。システムを開発をする他のプログラムミング言語とは位置付けが異なり、統計解析機能が付いていて、解析処理やその結果をグラフィカルに表示することができます。 そのため、多量のデータ解析が求められるソーシャルゲームの解析や、リサーチ、データマイニング、アソシエーション分析が必要な業務の求人が増えています。 また近年データサイエンティストが注目されていることもあり、今後求人が増えることが予想されます。 そこで今回は、プログラミング未経験～初心者の方が、なるべくコストをかけずにR言語に触れられて、学習に役立てられるコンテンツを10件ご紹介していきます。
科学における「ダメな統計学」を説明した本｜Colorless Green Ideas
科学において統計がいかに正しく使われていないかを説明した本 Statistics Done Wrong: The Woefully Complete Guide について紹介する。 科学の世界の「ダメな統計学」 現代の科学は、統計と切っても切り離せない関係にある。多くの場合、科学者は、仮説を立てた上で、実験や調査でデータを集め、そのデータに対して統計処理を行うことで、自分の仮説が妥当かどうかを判断していく。統計がなくては自分の仮説が妥当かどうかを判断できない。判断できなければ、科学者は自分の主張を一切述べられなくなってしまう。つまり、統計を使わなければ、科学者は仕事にならないのである。統計は科学者にとって重要なのだ。 統計が重要なのだから、科学者は統計についてしっかりとした知識を持っていると思う人も少なくないだろう。また、ほとんどの科学者が正確に統計処理を行っていると思う人も少なくないだろ
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
無料で読めるデータ分析に役立つ Python の電子書籍まとめ - Qiita
以前、機械学習や統計に関する情報収集についてまとめました。今日はその続きというか補足で、データ分析に役立つ無料で読める Python E-book をまとめました。 ここにある PDF を取り敢えず手持ちのタブレットか PC に突っ込んでいつでも必要なときに参照すると良いでしょう。毎回 Google 検索しても良いですが、確実に理解しておきたい基礎となる知見はやはり書籍で持っていたほうが安心です。 プログラミング言語 まずは Python 3 本体です。 Free Python Books http://www.onlineprogrammingbooks.com/python/ 上記からさまざまな Python の書籍を無料で閲覧することができます。中には少し古い Python 2 の書籍も混じっていますので、どのバージョンの Python を対象にしているか気を付けたほうが良いでしょう
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