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主要内容
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昔、統計検定2級に合格したんですが、だいぶ忘れてます。統計学入門的な内容から勉強し直してます。
「統計学」を勉強するぞ！と昔に思ったときに、全体として一体どんな感じの内容があるのかをふんわりとでも知りたいなあと思っていました。
統計学についての世界地図的な全体像を把握できた書籍が手に入ったとき、「おお！全体としてはこんな感じなのか！」と、頭の中がスッキリとしたのを覚えています。
その書籍を紹介させていただきますね。
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紹介書籍
【リンク】⇒Amazon/通販/商品紹介ページ；栗原伸一・丸山敦史(共著)/ジーグレイプ(制作)(2017年) 『統計学図鑑』 株式会社オーム社
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統計学のざっくり全体像【備忘録として】
「記述統計学」がまずあります(多分、統計検定3級とかの範囲なのでは？)。
そして、「確率分布」を基に母集団の特徴を「推定」したりする「推測統計学」があります(点推定や区間推定)。
「推定」と表裏一体と言われている「検定(仮説検定)」もあります。
複数のデータを比較解析できる「分散分析」や「多重比較」もあります。
「確率分布」を基にした解析は「パラメトリック手法」と言いますが、「確率分布」を基にできないときは「ノンパラメトリック手法」というもので解析します。
その他、「実験計画法」、「回帰分析」、「多変量解析」、「ベイズ統計学」というものがあります。
こんな表現になりましたが、私の中ではこのような感じです。
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機械学習とか他にもあるのかもしれませんが、そこまではまだ自分では把握しきれていません。
f(^^;)
これらの全体像の肝心の中身ですが、私にはまだ理解できてないことが山ほどあります。
(+_+)
ちょっとずつになってしまうかもしれないですが、精進いたします。。。
(^▽^;)
