タイトルにある通り、『統計学は最強の学問である(シリーズ)』で紹介された本をまとめた。
このシリーズとの出会いがきっかけでデータサイエンスに興味を持った思い出の一冊。
自分もまだまだ勉強中なのでつんどく的な感じで列挙しておこうと思う。
図書館や書店で手に取るときにこの記事が役立ってくれると思う。
数学
結局、腰を据えてガチで統計やるなら線形と微積分はわかっとかないとキツイ。
一応、難易度について昇順で列挙した。
本格的な統計の本読んでて、「線形わかんないし勉強すっか」ってなっても、統計で使う線形って大学数学の線形の中でも一部。
統計学を学ぶ際に支障が出ない程度に学びたいがそもそも線形なんて1mmもわからん。って人には超オススメ。
実際に統計学で使う時の場面も載っているし、練習問題もある。
自分も数3まで高校時代に履修したわけだが、指導要領から行列が外れてしまっていたため特に統計では線形のところで躓いた。
線形がわからないと多変量解析はまず理解できない。
読んどくべき。
1つ前に紹介した『統計学のための数学入門30講』と同じ著者の本。
分厚いので威圧される。
個人的には
『(数学科の)統計のための線形代数入門』
って感じがする。
キーポイントシリーズは練習問題がないので読んだ後は何かしらで問題演習したほうがいいと思う。
わかってないのにわかった気になってしまう自分を粉砕するために……
生協の書店で手に取ってみて、サッと閉じた。
統計学
数学を本格的に勉強する前に読んだら式変形とか表記で躓いた。
結局、微積分と線形を腰を据えて勉強した後に読んでみたら、何とか読み進められるレベル。
一般的な文系学部生の数学力ではシンドイ。
でも、数理統計の解説書の中では検定とか推定あたりの説明がかなりわかりやすい部類だと思う。
理系の大学出てる人や学生なら難なく読めるしとってもわかりやすいと思う。
これが読み進められないようでは数学の勉強からやったほうがいいという指標になると思う。
あと練習問題に答えがついてないのは統計検定1級の勉強をしているときに困った。
個人的には『確率と統計の基礎Ⅰ・Ⅱ』(ミネルヴァ書房)もおすすめ。
機械学習の畑ではなじみが薄いがビジネスでは使える「統計的因果推定論についての記述がある。
ハードカバーという点以外に不満はない。
界隈では有名な「みどりぼん 」
Web上でも僕よりはるかに偉い人たちがこの本についていっぱい書いてくれていると思うので読んでみてください。
実際に数理モデルを立てて、みたいなところで役立っていく感じです。
Rのコードもあります。
応用への橋渡しって感じの印象。
数学や統計学の知識をしっかり固めてから読むべきではある。
多変量解析
まだ、多変量解析、機械学習系が残っていますが後日追加します。
