ぼくのかんがえたとうけいがくぶかりきゅらむ - Issei’s Analysis 〜おとうさんの解析日記〜
個人的にもやもやと考えたカリキュラムです。日本の大学には存在しない統計学部がもしあったら、こんなカリキュラムを組みたいなぁ、と。 統計学の講義は分布や変数の型を教えるところから入るんだけど、授業を受けていて分かりにくいな〜と学生の頃から常々感じていました。（あくまでも個人的な偏見と妄想に満ち溢れた記事であることをご了承ください。。） それでは、カリキュラムを発表します！！ 1. データ解析I一般化線形モデル教師付き機械学習非線形モデル（一般化加法モデル）カテゴリカルデータ解析生存時間解析グラフィカルモデリング経時データの解析探索的データ解析（EDA）多次元データの縮約非教師付き機械学習（クラスタリング）データマイニング 2. データ解析IIデータハンドリングI（R）データハンドリングII（perl、rubyなどスクリプト言語）データベースからのデータ取得I（RDBMS系）データベースからの
統計マップ - Issei’s Analysis 〜おとうさんの解析日記〜
統計マップについてです。統計マップという言葉があるわけではないのですが、統計解析や機械学習の全体観を付けるために役立てればなと思い作ってみました。特に初学者〜中級者向けに、全体観を掴んでもらえたらな〜と思っています。 「統計学＝集計」というイメージを持たれてる方も多いかと思いますが、いろいろな手法を駆使してデータの情報を引き出すことが出来ます。ですがその説明が回りくどかったり、個々の手法の説明の分量が多かったりして、統計学が何をやっているのかなかなか理解できなかったりします。「分散分析と線形回帰は実は同じ」なんですけど、それを説明している日本語の教科書もあまり見当たりません。。。 手法の全体像を紹介している記事もあまり見かけませんので、自分の分かる範囲で説明できたらなと思います。 多少分類に不安がある手法もありますが、ムービーにまとめましたので、ご参考頂ければ幸いです（音楽付きなので音量に
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