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バックナンバー

「統計学入門」の検索結果: 10冊

統計学入門の表紙

統計学入門

稲垣 宣生/山根 芳知/吉田 光雄 ・裳華房

統計学に関する十分な内容を含み、実用性を重視した入門書。  データ処理を通して母集団と標本の関係を捉え、豊富な例題や数値例により推定と検定を丁寧に説明、最後に統計解析として回帰分析を論じた。統計的方法や概念は豊富な例題や数値例によって説明し、数式の使用は必要最小限にとどめた。  題材を取捨選択することによって半期用の教科書としても利用できる。 1.統計学と確率  1.1 統計学とは何か  1...

経済学の修士をとるまでに参考にした計量経済学・データサイエンスの書籍/参考書

こんにちは。 先日、経済学の修士課程を修了し、社会人として働き始めたものです。 今回は、備忘録的に計量経済学・機械学習系の参考書籍をまとめたいと思います。 私は、2023年から2年間で、計量経済学の実証的手法である因果推論を使って修士論文を書いたり、データサイエンスの副専攻を取得し、機械学習の基本を学んでいました。学校外ではE資格(JDLA)( 学部はもともと経済学系ではなく、工学部で、大学院で初…

データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅の表紙

データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅

阿部 真人 ・ソシム

統計学の本質を知らずに分析してませんか?統計モデルから機械学習モデル、数理モデルまで。データ分析に取り組む前に学ぶべき統計学を1冊に凝縮!基礎から発展的手法まで全く新しい教科書!

2023年版データ分析の100冊

わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊( 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊+100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本( - 本記事のめあて - IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する(私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう)記…

データサイエンスのための統計学入門 第2版の表紙

データサイエンスのための統計学入門 第2版

Peter Bruce/Andrew Bruce/Peter Gedeck/黒川利明/大橋真也 ・オライリー・ジャパン

データサイエンスの定番書籍の改訂版。RだけでなくPythonにも対応! データサイエンティスト向け統計入門の、RのバージョンアップとPython対応のために加筆変更を加えた改訂版です。50の重要な統計と機械学習の「重要なコンセプト」について、簡潔かつ正確な説明と、それを裏付ける最低限の数式、クリアな可視化、実現するためのプログラミングコードを過不足なく提示することで、多方面からの着実な理解を...

pythonで統計学(正規分布とt分布)

統計検定をpythonにやってもらおう1 初めに データ解析とかビックデータって近未来感あって学生の僕にはかっこよく夢のある分野なんです。ですよね?笑 でも学ぶとなるとプログラミングも統計学なんかの数学知識も学ばなきゃいけないし独学だとくじけることもしばしば、、 そこで今回は、統計学の中でも基本となる仮説検定の理解を深めるために簡単な正規分布から、t検定あたりまでの基本をpythonによって行った…

Rで学ぶベイズ統計学入門の表紙

Rで学ぶベイズ統計学入門

ジム・アルバート/石田基広 ・丸善出版

日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊

東京大学・株式会社Nospareの菅澤です. 今回はベイズ統計学を勉強する上で個人的にオススメな日本語の教科書10冊を簡単に紹介したいと思います. 一般的な方法論・基礎理論 中妻照雄『入門ベイズ統計学』( 簡単な例と実践的な例を使ってベイズ推論の考え方が導入された後,マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の基礎的な事項がまとめられています.基本的な数理統計学が理解できていれば十分読める内容になって…

Pythonによる ベイズ統計学入門の表紙

Pythonによる ベイズ統計学入門

中妻 照雄 ・朝倉書店

ベイズ統計学を基礎から解説,Pythonで実装。マルコフ連鎖モンテカルロ法にはPyMC3を活用。〔内容〕「データの時代」におけるベイズ統計学/ベイズ統計学の基本原理/様々な確率分布/PyMC/時系列データ/マルコフ連鎖モンテカルロ法 1. 「データの時代」におけるベイズ統計学 2. ベイズ統計学の基本原理  未知の比率に対する推論  ベイズの定理による事後分布の導出  未知のパラメータに関す...

ベイズ分析を行えるようになるためのおすすめの日本語の書籍

日本語の書籍でベイズ分析を行えるようになる こんにちは,株式会社Nospare( ベイズ統計学は「ベイズの公式」 math p(B|A)=\frac{p(A|B)p(B)}{p(A)}

日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊

東京大学・株式会社Nospareの菅澤です. 今回はベイズ統計学を勉強する上で個人的にオススメな日本語の教科書10冊を簡単に紹介したいと思います. 一般的な方法論・基礎理論 中妻照雄『入門ベイズ統計学』( 簡単な例と実践的な例を使ってベイズ推論の考え方が導入された後,マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の基礎的な事項がまとめられています.基本的な数理統計学が理解できていれば十分読める内容になって…

完全独習ベイズ統計学入門の表紙

完全独習ベイズ統計学入門

小島寛之 ・ダイヤモンド社

迷惑メールが自動的に判別されるしくみとは?先端ビジネスや医療を支える「未来を予測する統計学」を根本から解説。かけ算・わり算だけで理解できる!

統計初心者がベイズ統計学に入門するまでの勉強法

この記事の目的と対象者 この記事は、統計をほとんど勉強したことがない人が、立派に「ベイズ統計」というナウでヤングな統計学について語れるようになるまでの道標を示します。 ドヤ顔でベイズ統計について正しいことを語れるようになる、統計に詳しい人とがガッツリ議論できるようになるぐらいまでがこの記事のゴールです。 この記事の勉強をしたところでベイズ統計を使いこなせるようになるわけではないことに注意してくださ…

ベイズのはなし:確率の基礎からベイズ線形回帰まで

N高グループでICT講師をしている Kuwabara です。 本記事は、N高グループ・N中等部・NCodeLabo Advent Calendar 2025( の5日目の記事です。 この記事では、ベイズ推論の考え方を紹介します。 確率の基本から始め、ベイズの定理、確率分布といった概念を確認しながら、最終的にはベイズ線形回帰まで段階的に解説します。 ベイズ推論の全体像や雰囲気をつかむきっかけになれば…

Rで学ぶ統計学入門の表紙

Rで学ぶ統計学入門

嶋田 正和/阿部 真人 ・東京化学同人

主要目次: 統計学を学ぶ大切さ/母集団と標本/大数の法則,正規分布,中心極限定理/推定と誤差/平均値の有意差検定:t検定/分散分析/相関/回帰/一般化線形モデル/一般化線形混合モデルと過分散対応/ノンパラメトリック検定/ベイズ統計学の基礎

統計初心者がベイズ統計学に入門するまでの勉強法

この記事の目的と対象者 この記事は、統計をほとんど勉強したことがない人が、立派に「ベイズ統計」というナウでヤングな統計学について語れるようになるまでの道標を示します。 ドヤ顔でベイズ統計について正しいことを語れるようになる、統計に詳しい人とがガッツリ議論できるようになるぐらいまでがこの記事のゴールです。 この記事の勉強をしたところでベイズ統計を使いこなせるようになるわけではないことに注意してくださ…

完全独習 統計学入門の表紙

完全独習 統計学入門

小島 寛之 ・ダイヤモンド社

使うのは中学数学だけ! 確率の知識はほとんど使わない。微分積分もシグマ(〓)も全く使わず、予備知識がない状態から「検定」や「区間推定」という統計学の最重要のゴールに最短時間で到達できる、画期的な一冊。基本を押さえながらも、株取引のリスクとリターン、選挙の出口調査までが体系的に理解できる。

【書籍まとめ】データサイエンス初心者が1年間で読んだ本

プログラミング経験ゼロから、1年間で読んできたPython、数学、統計学、資格、機械学習、深層学習などの主な書籍をまとめています。Qiitaには別の諸先輩方が記載している書籍まとめ記事がいっぱいありますが、そもそもプログラミング自体も知らない本当の素人が試行錯誤して読んできた本をここに備忘録的にもまとめておきます。 バックグラウンド - 大学院では脳神経科学の研究室にいた生物系 - 物理、微分積分…

文系の統計検定3級合格記

目次 - 試験について - 学習について - 学習開始時点でのレベル - 学習に使った書籍

データサイエンスのための統計学入門 : 予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング

Bruce,PeterC.,1953- Bruce,Andrew,1958- 黒川,利明,1948- ほか ・オーム社

[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと~一流のデータサイエンティストを例に~

「機械学習が出来るようになりたい」そう思いつつも、中々身についた感じがしない。 そんな方々に向けて、Kaggle( 1. データを分析するために必要な統計的知識 機械学習の目的は未知の事柄を推定することです。そのために既にあるデータから何らかの法則性を見つけ出す為に様々な手法が考えられてきました。 統計学はご存知でしょうか? 機械学習はデータを扱うという点で統計学と深い関係があります。平均値や標準…

統計学入門の表紙

統計学入門

東京大学 ・東京大学出版会

即席!データサイエンス部署にいきなり配属されたどーにかしないといけない

わーっと書いてみた間違ってたらごめんな Ver.1.0 なにも分からないがとりあえずデータサイエンティストとしての外面だけ取り繕いたい場合 <a href=" src=" width="1" height="1" border="0" alt="" style="border:none !important; margin:0px !important;" / 金 明哲著 森北出版 2007年とや…

【データ分析の必読10冊+差をつける10冊+100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本

Update版2023年版データ分析の100冊( 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 - 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介( - データ分析の各フェー…

確率と統計、たまにガチャの話

 この記事はCCS Advent Calendar 2016( はじめに  「前期にやった統計学の講義の記憶が消えたので復習したい。せっかくだから記事にしてみよう。」そういうノリで書きました。 この記事の流れ  この記事では以下の内容について触れようと思います。

データサイエンティスト協会のスキルチェックリスト「データサイエンス力」を学ぶにはどんな本を読んだらよいか

一般社団法人データサイエンティスト協会 スキルチェックリスト( 注: - 私は本スキルチェックリストの項目をすべてマスターしているわけではありません。ただ、スキルチェックリストはありながら、それをどのように学んでいったらいいかの情報がWEB上になかったので調べてみました。 - 各書籍の紹介は - SE, PG系の方がデータ分析、機械学習をやる必要が出た時にまず手にとるべき一冊(

【随時更新】マシンラーニングエンジニアが機械学習、統計学のおすすめ本を紹介する

概略 データサイエンス、マシンラーニング関連の勉強を始めてそこそこ時間も経ったのでこれまでに読んできた本、参考書の類について紹介していく。既に何人もの人が紹介していたりするわけだが、少しでも参考になれば。 書評というよりは紹介兼感想。 時間を見て少しずつ更新していくつもりなので、『ここに載ってるものだけやれば十分』とはなっていないので注意。 また、実際のところ、実務への応用まで考えるのならば、その…

ディープラーニングに入門するためのリソース集と学習法(2018年版)

最近Bitcoinの方が流行っている印象を受けますが,ディープラーニングの勢いは依然強く,Google Trendを見ても未だに検索数は上昇傾向にあるように見えます. <img width="1150" alt="スクリーンショット 2018-02-19 8.28.40.png" src=" 実際体験してみるとわかりますが,ディープラーニングはとんでもなく強力な機械学習の手法で,うまく使いこなせれ…

機械学習に興味を持った素人がこれまで読んできた本

私は人工衛星みたいな宇宙機の開発が専門で、機械学習については完全な素人です。というか、そもそもプログラミング自体が素人。 ひょんなことから機械学習に興味を持って、これまで独学で勉強を続けているのですが、機械学習を勉強するにはどんな本がおすすめか?みたな記事をいろんな方が書いていて、大いに参考にしてきました。ですので、ひょっとして誰かの役に立つかもしれない、と思い、私がこれまで読んできた本もご紹介し…

【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 (2019年改定版)

追記 Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academy( AI Academy Bootcamp 6ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービス( 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検…

データ分析未経験SEがデータサイエンティストを目指す No.0 [想定ロードマップの概要]

2019/7/8 現在Kaggleのコンペに取り組んでいます。あまりアウトプットができていませんが、インプットは滞りなく進んでますので、どこかでまとめてアウトプットしたいです。 私は現在SIerで勤務していますが、将来的なキャリアアップも兼ねて2019年5月より本格的にデータサイエンティストに向けての勉強を行っています(SIerについての私の愚痴を言ってるだけの記事はこちら( 今後実際に勉強してき…

【書籍まとめ】データサイエンス初心者が1年間で読んだ本

プログラミング経験ゼロから、1年間で読んできたPython、数学、統計学、資格、機械学習、深層学習などの主な書籍をまとめています。Qiitaには別の諸先輩方が記載している書籍まとめ記事がいっぱいありますが、そもそもプログラミング自体も知らない本当の素人が試行錯誤して読んできた本をここに備忘録的にもまとめておきます。 バックグラウンド - 大学院では脳神経科学の研究室にいた生物系 - 物理、微分積分…

データサイエンス関連の本を紹介する。

大学3年生の時に統計学の勉強をし始めて、今年で4年目を迎えています。 色々な書籍紹介の記事を読んだりしますが、どれくらいのレベルの時に、どれくらいの本を読んで、どんな感じになったのかという紹介は意外と少ないなと感じています。 今回はせっかくなので、自分がどういう勉強をしてきたかを振り返りながら、書籍紹介ができたら誰かの役に立つかなと思ってこの記事を書いてみました。 本の画像はAmazonへのリンク…

自己相関係数を視覚的に理解する

はじめに この記事では、私が自己相関係数および自己共分散を視覚的に理解した方法を紹介します。 時系列データ分析を勉強している際に、始めは自己相関係数の式がいまいち理解できず図を描いて考えてみたところ理解が捗ったので、その図を使って説明していきます。 自己相関係数の定義 分子

データサイエンス+周辺知識を勉強するために参考にしている本・教材まとめ

データサイエンティストについて調べると必要なスキルとしてエンジニアリング力、データサイエンス力、ビジネス力と言われているので、幅広く勉強するようにはしています。以下書籍、動画などもビジネス分野も含め幅広く整理してみました。まとめてみたら多すぎたので、目的に応じて少しでも誰かの参考になれば幸いです。 勉強するための本や教材を選ぶ際には、実際にデータサイエンティストやデータアナリストとして活躍されてい…

「プログラマブルブートストラップの原著論文を理解する回」を理解する回 1/4

この記事はEAGLYS Advent Calendar 2021( 昨年リアルタイムで追っていたカレンダーをまさか自分が書く側になるとは・・・. 自己紹介 耐量子計算機暗号(特に符号ベース暗号)を研究している修士1年です. 普段Qiitaでは量子関連(まだ量子アルゴリズムのスクラッチ実装と量子ブロックチェーンの勉強したての記事のみですが・・・)を扱い,

2023年版データ分析の100冊

わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊( 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊+100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本( - 本記事のめあて - IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する(私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう)記…

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