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January 29, 2017

統計学は最高のガクモンかもしれない

アマサイは統計学に夢中であります。
修論でテキストマイニングと手法を使ったのですが、
そこでは統計学が必修科目です。
まあ、統計計算はソフトがやってくれるわけですが。

研究中行き詰ったとき読んだ本がこれでした。

●「統計学が最強の学問である[実践編]ーデータ分析のための思想と方法」
著者:西内 啓
発行:2014/10/24
出版:ダイヤモンド社
https://www.amazon.co.jp/dp/4478028230/
Nishiuti_toukei2


テキストマイニングの親戚、データ分析について、ほとんど数式を使わず説明しています。
この本で行き詰まりを解決したわけではないですが、
知識を得たことで気持ちが楽になりました。

統計学が最強の学問である、かどうかはわかりませんが、西内先生の著作は大きな知恵を与えてくれます。

【目次へ】

序章 ビジネスと統計学を繋ぐために

01 ビジネスと統計学のギャップなはぜ存在するのか

02 「把握」と「予測」、そして「洞察」の統計学

第1章 統計学の実践は基本の見直しから始まる

    ──「平均」と「割合」の本質

03 「洞察」の統計学に必要な3つの知識

04 じつは深い「平均値」

05 なぜ、平均値は真実を捉えることができるのか?

06 標準偏差が示す「たいていのデータの範囲」

第2章 統計学が「最強」であるもう1つの理由

    ──標準誤差と仮説検定

07 あわて者とぼんやり者の間にある「最強」という考え方

08 「誤差の範囲」とデータの数の関係

09 不毛な議論に終止符を打つ仮説検定の考え方

10 z検定であわて者を諌めろ

11 少ないデータのためのt検定とフィッシャーの正確検定

12 検定の多重性とその処方箋

第3章 洞察の王道となる手法群

    ──重回帰分析とロジスティック回帰

13 統計学の王道「回帰分析」

14 回帰直線はどのように求められるのか?

15 複数の説明変数を一気に分析する重回帰分析

16 ロジスティック回帰とその計算を可能にする対数オッズ

17 回帰モデルのまとめと補足

18 実用的な回帰モデルの使い方 ──インプット編

19 実用的な回帰モデルの使い方 ──アウトプット編

第4章 データの背後にある「何か」

    ──因子分析とクラスター分析

20 心理学者が開発した因子分析の有用性

21 因子分析とは具体的に何をするのか?

22 クラスター分析という基本思想

23 k-means法によるクラスター分析

終章 統計手法のまとめと使用の手順

24 本書のまとめ

25 ビジネスで用いる場合の分析の手順

26 本書では得られない3つの知識
-----------------------------------
アマサイにはクラスター分析あたりが必要だったのでためになりました。

ロジスティック回帰は使いませんでしたが、先輩の研究で導入されていたので、それがよくわかりました。

また、統計を勉強しなおしています。

アマサイが修論で苦しんでいる間にさらに続編が出ていたようですね。

●「統計学が最強の学問である[ビジネス編]ーデータを利益に変える知恵とデザイン」
著者:西内 啓
発行:2016/9/16
出版:ダイヤモンド社
https://www.amazon.co.jp/dp/4478100764/
Nisiuti_toukei

これも読んでみます。

放送大学で放映している「心理統計法」はとっても役に立つよ。みんなも見てみてね。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板がなぜか反応しません。ただ今調査中です。

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