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
2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』に大幅に加筆したものだ。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復：データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と
東京大学医学部卒(生物統計学専攻)。東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー/ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、現在はデータを活用する様々なプロジェクトにおいて調査、分析、システム開発および人材育成に従事する。著書に『統計学が最強の学問である』(ダイヤモンド社)、『1億人のための統計解析』(日経BP社)などがある。 待望の新刊『統計学が最強の学問である［ビジネス編］』無料公開 ベストセラーとなった『統計学が最強の学問である』の第三弾『統計学が最強の学問である［ビジネス編］』が、ついに9月中旬に発売。その内容を無料公開します。真にビジネスに役立つ「統計力」を身に着けるためにはどうしたらいいのか。著者・西内 啓氏の斬新な視点をあますところなくお伝えします。 バックナンバー一覧 元ボストン・コンサル
近年の機械学習でもベイズ理論に恩恵を受けている部分は多いです。ここではベイズ理論の概要を紹介していきます。 主観確率と客観確率 具体例1:判断装置 具体例2:代表選手選出 主観確率の乱用はご法度！ パラメータ推定に関する違い 伝統的統計学の考え ベイズ統計学の考え ベイズ理論のメリット 最尤推定の例 MAP推定とベイズ更新 ベイズ理論の繁栄 主観確率と客観確率 ベイズ理論は主観確率という概念を用いるために統計学では嫌われてきました。コインの裏表の確率が半々であろうと見積もるのは主観確率であり、実際に試行をたくさん行って推定するのが普通の統計で導かれる確率です。コインの裏表は二項分布ですから、表の確率がpなら裏の確率が1-pであるとして、あとは最尤推定でpを求めるだけです。最尤推定は試行回数Nのときp/Nとなって、試行回数に対する割合で求まります。これは主観確率と対比するために客観確率と呼ば
以前から同様の指摘は様々な分野から様々な人々が様々な形で出してきていましたが、アメリカ統計学会が以下のような明示的な声明をこの3月7日（現地時間）に発表したということで注目を集めているようです。 AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION RELEASES STATEMENT ON STATISTICAL SIGNIFICANCE AND P-VALUES Provides Principles to Improve the Conduct and Interpretation of Quantitative Science https://www.amstat.org/newsroom/pressreleases/P-ValueStatement.pdf The ASA's statement on p-values: context, process, and p
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