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statisticsに関するsusueのブックマーク (9)

  • 統計検定1級(2021)を受験した話(統計数理の試験対策・勉強編) - Taro Masuda’s diary

    この記事は何? タイトルの通り、2021年の統計検定1級試験を受験し統計数理に合格してきたので、記憶が鮮明なうちに勉強してきた内容をメモしておこうと思います。ちなみに、統計検定は私にとって今回が(級によらず)初めての受験でした。 対策・勉強した内容以外の、当日の受験体験記は以前に公開していますので、そちらもご興味あればぜひ併せてご覧ください。 taro-masuda.hatenablog.com 免責 あくまで個人的な方法論であるため、記事の情報が必ずしも今後の試験においてそのまま有効であるとは限りませんのでご注意ください。損失等をこうむられた場合であっても、筆者は一切の責任を負いかねます。 TL;DR 久保川先生の教科書『現代数理統計学の基礎』の2~8章の章末問題((*)印は飛ばす) + 統計数理は過去問を仕上げました。過去問は1ヶ月以上前からやるのがお勧めです。 現代数理統計学の基礎

    統計検定1級(2021)を受験した話(統計数理の試験対策・勉強編) - Taro Masuda’s diary
    • 統計学テキスト

      統計学テキスト 公開ページ このテキストは,京都女子大学現代社会学部の講義「統計学」,および佛教大学通信教育部の数学教員養成課程「確率論」の教科書として使っていたものです。出版するには受講者数が少なすぎるをよいことに,細かい改訂を繰り返して現在の形になっています。 「数式がちゃんと書いてある文系向けの統計のテキスト」がほしかったということで,講義のテキストに使ってくださっている ところもあり,とても喜んでいます(理系や技術系でもこのテキストは使えるらしく,ありがたいコメントをいただいています)。 利用の条件等は文の「まえがき」をごらんください。(小波秀雄) 「統計学入門」 関連URL 公開時の日記 「統計学入門」ダウンロード 2020年末時点の版もダウンロードできます 新しい版をダウンロードするときには,その前にブラウザで「再読み込み」をしてください. 更新履歴 2013/03/11:公

      • 良書だと思う、色々な分野の統計本の紹介 - Interdisciplinary

        メモがてら、これまで読んで解りやすかったり明瞭だと思った統計関連のをご紹介します。精読はしていないけれどこれは良さそうだ、と思ったのも入れます。適当に分類して、カテゴリーごとに。 私自身も勉強中なので、これいいよ、というのがあれば教えてもらえれば幸い。 ※の画像→説明文 という配置にしてあります ※上下巻ある場合には上巻のみリンクします 準備 少なくとも、中学生で習うくらいの数学は解っていないといかんともしがたいと思います。で、統計を勉強してみたい、でも数学は中学で挫折した、という私みたいな人間も多いだろうな、と。 方程式のはなし―式をたて解くテクニック 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 1977/09メディア: 単行購入: 7人 クリック: 281回この商品を含むブログを見る関数のはなし〈上〉 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 201

        良書だと思う、色々な分野の統計本の紹介 - Interdisciplinary
        • 統計屋のためのAWK入門 - あんちべ!

          はじめに稿はAWKという言語を用いて、 ごく簡単にデータ分析用の前処理*1をするための解説記事です。 AWKは短いコマンドを記述するだけで多様なデータ処理を可能にします。 特にデータの抽出に関して恐るべき簡易さを提供します。 具体的には、input.txtというファイルの中から "fail"という文字列を含む行を抽出したければ次のように書くだけです。 awk /fail/ input.txt つまり、スラッシュ記号で文字列を指定するだけで その文字列を含む行を抽出できるのです。 大変簡単ですね! また、awkはLinuxMacには標準で入っており、Windowsでもawk.exeを一つ用意するだけなので、 面倒なインストール作業や環境構築は不要で誰でも即座に使えるため、 自分で書いた処理を他人に渡したり*2各サーバに仕込むなども簡単に出来ます。 複雑な処理をする場合はPython

          統計屋のためのAWK入門 - あんちべ!
          • 尺度水準 - Wikipedia

            英語版記事を日語へ機械翻訳したバージョン(Google翻訳)。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Level of measurement|…}}をノートに追加することもできます。Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針につ

            • オンラインで無料で読める統計書22冊|Colorless Green Ideas

              はじめに 今回は、ウェブを通じて無料で読むことができる統計に関する書籍を紹介したい。英語で書かれたが多いが、日語で書かれたも若干ある。 入門書 まず、統計の初学者のために書かれた入門書を紹介したいと思う。 福井正康 (2002). 『基礎からの統計学』基礎から扱っている統計の入門書である。統計を扱う際に必要となる場合の数、確率などについて詳しく説明している。理解を助けるための演習問題とその解答がついている。統計処理用のソフトとしてはExcelを使っている。同じサイトに社会科学系の学生向けの数学の教科書もある。 小波秀雄 (2013). 『統計学入門』基礎から扱っている統計の入門書。内容としては、記述統計、確率、確率分布、簡単な推定・検定、相関と線形回帰などがある。確率や確率分布などの理論的な話が占める分量が多いので、分量のわりには、具体的な統計手法はあんまり載っていない。もちろん理論

              オンラインで無料で読める統計書22冊|Colorless Green Ideas
              • 非エンジニアにもオススメ。数学が苦手な統計初心者がR言語を触ってみる。

                こんにちは。海原です。 ここ最近、統計学が流行していますね。「統計学が最強の学問である」がきっかけになっているのでしょうか。数年前に比べてマーケティングが重要視される今日、統計の需要が増えたのかもしれません。私はまだこのを読んでいませんが、読もうと思った矢先にたまたま統計ツールRに出会いまして、調べながら少しいじってみました。Rを使った感触から申し上げますと、SQLを叩いて好きなデータをピックアップするよりもずっと簡単で小気味良いのです。 他の統計ツールには色々な種類があるようですが、よく知られるものとしてIBMのSPSS (IBM)(有償)があります。 その点、RはMac/Win両方に対応しており無償です。またSPSSに劣らない機能を備えており、統計学者の間でデファクトスタンダードとなっているようです。 Rに関して検索すれば丁寧な解説サイトがたくさんありますので、インストールから何の心

                非エンジニアにもオススメ。数学が苦手な統計初心者がR言語を触ってみる。
                • これからはじめる人のための機械学習の教科書まとめ - EchizenBlog-Zwei

                  最近では企業における機械学習の認知度も高まっていてエンジニアの求人募集でも「望ましいスキル:機械学習」というのをよく見かける。特にweb系の企業だと当たり前のように機械学習を活用した魅力的なサービスが生み出されているようだ。 そんなわけで先日書いた機械学習の入門記事もそれなりに好評で末尾の教科書リストも結構参考にしていただいた様子。ということで、これから機械学習をはじめる人のためにオススメの教科書を10冊ほどピックアップしてみた。 幸いにして機械学習の分野には良書が多い。5年前はナイーブベイズすら知らなかった私も、これらの教科書のおかげでなんとか機械学習を使えるようになりました!(個人の体験談です。効果には個人差があります) 参考:機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei 最初に既存の機械学習の教科書まとめを挙げておくの

                  これからはじめる人のための機械学習の教科書まとめ - EchizenBlog-Zwei
                  • なるほど統計学園TOP

                    はじめに 統計のできるまで データの探し方(初級編) グラフの作り方(初級編) 特徴を捉える(初級編) 統計クイズ王! もっと見る

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