文系人間がゼロから統計検定２級を取るための最短ルート : けっこんしきごっこ。
2014年03月28日 文系人間がゼロから統計検定２級を取るための最短ルート もはや更新が月イチ以下になってる当ブログですが、 どうやら統計検定の受験記にアクセス数が集中してるようです。 （記事：統計検定２級＆統計調査士を受験しました） 他の記事へのアクセスなんて、ほぼゼロなのは秘密です。 そんな私ですが、統計の勉強を始めたのは１年半前です。 大学の専攻は心理学。いわゆる「文系」の人間でした。 専門課程で必要に駆られて勉強を始めてから、 だいたい１年で統計検定２級のラインまで到達しています。 ２級を取れば、MARCHレベルの大学でも優秀な方に入るはずです。 「大学で統計を勉強した！」と、とりあえずドヤ顔できるくらいだと思います。 あと、どうやらブログのアクセス数的に、ネットの世界でもドヤ顔できるらしいです。 今回は、「文系だけど・・・」「統計って？」というレベルからスタートして、 「簡単な
東京大学出版会『統計学入門』は入門を一通り終えた人におすすめ｜Colorless Green Ideas
東京大学出版会から出ている『基礎統計学I 統計学入門』という本がある。 東京大学教養学部統計学教室〔編〕 (1991). 『基礎統計学I 統計学入門』 東京：東京大学出版会． この本は、統計を学ぶ際によくすすめられる一冊である。例えば、ウェブ上にある記事で、『統計学入門』を挙げているものに以下のようなものがある。 2014年春版：ビジネスにおけるデータ分析のプロを目指すなら揃えておくべき12冊（銀座で働くData Scientistのブログ） 一年で身に付ける！Rと統計学・機械学習の4ステップ（iAnalysis ～おとうさんの解析日記～） 統計分析を学ぶための書籍20選（XICA-Labs データ・統計分析研究所） それでは、なぜこの本はすすめられるのだろうか？ そして、どういう人がこの本を読むべきなのだろうか？ タイトルに『統計学入門』とあるように、統計の初心者にとって良い本なのだろう
重回帰分析を使って有馬記念の1位馬を予想する！ - マーケティングメトリックス研究所/MARKETING METRICS Lab. – コミュニケーションの最適化を考える。マーケティングメトリックス研究所
マーケティングメトリックス研究所をご覧の皆様、はじめまして。 電通ダイレクトフォース・戦略コンサルティング部の小松と申します。 前回記事（ピザvsチキン！12月パーティ需要はどちらが高いか指数で明らかにする）を寄稿した小川より紹介を受け、マメ研に参加することとなりました。 よろしくお願い致します。 主な業務はダイレクトマーケティングの戦略プランナー、といったところですが、今回はもう一つの顔である「日本一競馬が好きな広告マン」として記事を書きたいと思います。 統計学で馬券は当たるのか？昨今は統計学という学問がバズワードのように広がり、この業界でも学習する人が増えてきました。私も、広告やサイトの分析を行っているうちに自然と興味を持ち、勉強し始めました。 その成果をお見せしたいものの、こちらに寄稿されている方たちからみたらまだまだ若輩者。ということで、広告よりも得意な競馬をネタにして、何とか恰好
回帰分析×競馬で金儲けができるのか。 - 実験スピリッツ
先日、たまたま映画「男はつらいよ」を鑑賞しました。私はその劇中で寅さんが競馬で大勝している姿を目撃しました。勝因はなんと「馬が語りかけてきやがった」というものです。 なるほど、それでは本当に馬が語りかけてきて勝利を導いてくれるものなのか実践してみたいと思います。 データ分析でやってみる 本当に馬が喋ってくるはずがないのでデータを分析します。 しかし、私は競馬のド素人でどうやって勝馬を予想すればいいのか分かりません。ここはデータ分析の出番です。さすが大人気のギャンブルである競馬には様々なデータが提供されており、血気盛んに分析が行われているようです。 今回は、ロジスティック回帰分析を用いて予測モデルを作成し、対象レースの出走馬の勝ち馬を調べることにします。（難しい説明は省きますが、R言語を使えばやること自体は簡単です。データを集めるのが大変でしたが。。） 勝馬を求めるモデル式には、 ・対象馬の
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
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統計検定2級まとめ〜直前対策にも使える確率分布一覧・検定一覧付き〜 - nesapaの日記
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