Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 慶應義塾大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計学を勉強するための参考書の順番 (私見) について紹介していきます． 3年ほど前に『日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊』を紹介しましたが，今回は「どのような順番でどの参考書を読んでいくと比較的スムーズに勉強が進められるのか」に焦点を当て，比較的最近の書籍や英語の書籍まで含めて紹介していきます． まずは全体的なフローのイメージを提示しておきます． 今回の記事では，「ベイズ統計学を勉強すること」のスタートとゴールを以下のように定めます． (スタート) 統計学の基礎的な内
こんにちは、Wantedlyでデータサイエンティストをしている樋口です! 先日会社で買ってもらったデータビジュアライゼーションの基礎を読みました。データ可視化について網羅的にわかりやすく書かれており参考になったため、記事にまとめてみました。書籍の英語版は無料で公開されているため、よければこちらも参考にしてみてください。 データビジュアライゼーションの知識を学ぶことで、科学的に誤った表現をせずに、芸術的に美しい表現ができ、明確で明瞭かつ魅力的にデータから得られる示唆を伝えることができる様になります。📊 本記事では、特定のライブラリや描画手段によらないデータ可視化の基礎について紹介します。 分量が多くなってしまったので、本記事ではデータビジュアライゼーションの”グラフ"にのみ着目しています。グラフ以外の構成要素(色、タイトル、テキスト、etc.)については別途記事にしたいと思います。 本記事
データ活用は過度な期待を超え、徐々にビジネスパーソンの基礎的なノウハウとして定着し始めています。データサイエンティストでなくとも、データ分析の基礎的な考え方やその手法について学びたいという方は多いはず。 皆さんは、2021年3月に初学者向けの入門書『データ分析のための統計学入門 原著第4版』日本語版pdfが何と無料で公開されたのをご存じでしょうか？ 同書籍は以下のリンクから、閲覧可能です。 http://www.kunitomo-lab.sakura.ne.jp/2021-3-3Open(S).pdf 本記事では同書を書評し、データ活用・統計学初学者におすすめの使い方をレクチャーします。 『データ分析のための統計学入門』の内容は？ 何が学べる？ 『データ分析のための統計学入門』は米国のNPO OpenIntroが発行した書籍で、Mine Cetinkaya-Rundel、David M D
内部統制評価時のサンプリング調査についての考察
内部統制の評価に関して、日常的に発生する業務であれば、９０％の信頼水準を得るためには少なくとも２５件のサンプリング調査が必要とされているが、これについて考察をしてみる。 いろんな解説を見たがわかりにくいのが多い。 サンプリング調査の結果、不備が発見されるか否か(0か1)という面でみると、サンプリング調査の結果は二項分布といえる。二項分布の確率関数を使ってもよいが、ここでは不備の発生する確率が十分に小さいと仮定し、二項分布はポアソン分布で近似できることを応用して、ポアソン分布を使用する。 最大逸脱率を9.9%(<10%)としすると、２５件のサンプルをとる場合、エラーが最大で約２．５個含まれていても不備とは考えなくてもよいことになる。（２５＊0.099） それから２５件のサンプルを実際に調査して、その中にエラーが見つからなかった（０件のエラーがあった）場合、ポアソン分布に沿っていると考えて、サ
はじめに 巷で話題になっているアイツを僕も読み始めてます。(他の本も読まないといけないのに) 効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎 作者:安井 翔太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2020/01/18メディア: 単行本（ソフトカバー） 初歩的な所から理解したいという気持ちで輪講で1章の担当になり資料を作っていたのですが、有意差検定のあたりで頭がバグったので t 検定の復習をして行間を埋めることになりました。 これのせいもあって1.3節だけスライドのボリュームが多い— 俵 (@tawatawara) February 20, 2020 おそらく1章で一番( 無駄に*1 )頑張ってしまったので、その内容を備忘録がてら書くことにします*2。統計全然わからんので、変なこと言っててもつよつよ勢はどうかヤサシクシテホシイ.... 介入(ガチ勢からのいいね)によって急激に書
はじめに すでに一部の書店や電子書籍では発売されていますが、1月18日に技術評論社から「効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎」が発売されました。 著者はサイバーエージェント AILabの経済学チームのリーダーの安井さん、監修はホクソエムです。 効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎 作者:安井 翔太発売日: 2020/01/18メディア: 単行本（ソフトカバー） あるご縁でこちらの書籍の執筆時のレビューに、因果推論の初学者という立場ですこ〜〜〜しだけ参加させていただきました。 実務や研究等で実際に効果検証/分析ができることを目指しており、入門書としては内容が充実した、非常に良い本だと思います。 仕事で効果検証を行いたいと考えている人、計量経済学を学び始めた人、データ分析に興味が出てきた人など、様々な方に対しておすすめできる本です。 今回は、簡単に内
このデータ・ジャーナリズム・ハンドブックは、クリエイティブコモンズ 表示-継承 (CC BY-SA) ライセンスの下で、自由に複製、再配布、再利用できる。作成に貢献した方々はその素晴らしい貢献について著作権を保持する一方、親切にもこのライセンスの下での公開に同意してくれた。
比較的読みやすい本を中心に紹介します。今後は毎年このページを更新します。 微分積分 高校数学をきちんとやっておけばそんなに困ることないような。偏微分とテイラー展開は大学演習のような本でしっかりやっておきましょう。ラグランジュの未定乗数法のような、統計・機械学習で必要になる部分は、ネット等で学べばいいかなと思っています。 線形代数 tensorflowなどのおかげで順伝播部分（行列積および行列とベクトルの積）さえ書ければ線形代数の知識はそこまでいらないんじゃないかという流れを感じます。しかし、主成分分析やトピックモデルなどの行列分解や、ガウス過程などのカーネル法のような様々なデータ解析の手法に一歩踏み込むと、きちんとした勉強が必要になります。理解しやすくて使いやすくて、統計や機械学習への応用を主眼においた線形代数の本はまだ見たことないです。機械学習シリーズとかで基礎から「The Matrix
データサイエンティストブームですね。というのはおいといて、弊社でも統計学をいろんなひと(特にディレクタやデザイナとか)が学んで使えるようになるといいよねという感じで、みんなで勉強しよう！みたいなことをしています。今日は、若手敏腕ディレクタのzaimyが、下記資料に基づく勉強会をしてくれました。 http://www.storyboards.jp/viewer/u0arvn 僕も目下勉強中なのでなんもわからないのですが、読んだ本のうち、統計学に馴染みのない人向けでよかったものについて社内向けにまとめてみたので、こちらにも転載しておきます。 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: 2013/06/17メディア: Kindle版この商品を含むブログ (2件) を見る これが一番オススメです。見た目は固そうですが、簡単だし、内容もいいと思います。Kindl
→ アップデート：〈6-September-2011版〉． 数理統計研修の受講生から，「統計学の参考図書を紹介してほしい」との依頼があったので，下記のような「お誘い本リスト」をつくってみた．“門前”から“門”までの「参道」がやや長い気がするが，そこは気の迷いや逡巡が憑いてまわる相手のために，ということでご容赦を．また，いったん“入門”してしまった後は，手法ごとにそれぞれ適切な本（中級書）がきっとあると思うが，上のリストではそこまでは考えていない．ただし，ぼくの担当している講義が「実験計画法」だったりするので，この分野については数冊選んで，リストに付けた．なお，〈R〉に関する参考書は別のリストを参照されたい． ご意見などありましたら，ご連絡ください． 門前で迷っている人のためのコミック系入門書 高橋信『マンガでわかる統計学』（2004年7月刊行，オーム社，ISBN:4274065707→版元
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