「統計学を勉強するときに知っておきたい7つのポイント」について

ブログ「ニュースの社会科学的な裏側」の「統計学を勉強するときに知っておきたい7つのポイント」という記事を興味深かったので備忘。

1. 学習機会やテキストは山のようにあるので利用する

なるほど古本という手があったか。探してみよう。

2. 微分積分と線形代数は復習しておく

やっぱりそうか。
R学習をしながらなんとなく理解していく方式では限界があるか。やっぱり基礎は重要ってことか。

微積分だと「現代の古典解析」、線形代数だと「線形代数―基礎と応用」の評判が良いが、テキストの種類は幅広いので自分にあったモノを探して見る事をおすすめする。

3. 統計解析パッケージも学習していく

これはウェブサイトが沢山あって重宝しています。
「R 統計」でGoogle検索していけば相当出てくるので気になる記事を探していくのが良いかな、と。
まずは目の前にあるデータ型を見て、その統計処理方法を調べていく、というのが現実的かな。

4. 分野ごとに統計学は異なるので殻に篭る

これもすごく参考になりました。
統計処理は数多くあれど、頻度高く使っていく処理方法は環境によって偏りが出てくるもの。
鉄板の流れとして、①基礎統計処理 ②グラフ化 ③分析 ④検定 があるのでデータにより自分の処理型を作っていけば良いと思います。

5. 分析パターンを覚えてそれに習う

これは前回書いた「すぐわかる統計処理の選び方」で処理パターンを覚えていくのが今のところベストかな。

6. 単語の定義を理解しておく

これも重要。
用語は相当数出てくるので、勉強を進めて出てきたたびに理解が十分でない用語はいちいち調べるのが良いかと。

7. 走りながら覚える

座学で学びながら、アウトプット方法を学習をして、実際使ってみるのが手っ取り早い。
新たな処理方法を見つけたら、手持ちのデータ型の場合どう処理するのかを考えるという流れか。

A. 完全な初学者のために

大村平氏の「確率のはなし」や「統計のはなし」から読み始める

確率のはなし―基礎・応用・娯楽 (Best selected business books) 統計のはなし―基礎・応用・娯楽 (Best selected business books)

「統計学入門 (基礎統計学) 」を読む

この書籍はそここで紹介されているので、ある程度Rの知識が身についたら読み始めてみたい。本屋でざっと目を通したけど相当レベル高いです。

統計学入門 (基礎統計学)

専門分野のテキストを読めば良い

Rであれば最初は「R入門」で十分

ここはちょっとお薦めの「Rによるやさしい統計学」に変更。

Rによるやさしい統計学


分野ごとに分かれるが、

回帰分析のバリエーションを増やす

因子分析をマスターする

統計分類アルゴリズムに傾斜する

まずは基礎を1年間固めることをお勧めする。

やはり基礎固めには一年間かかりそう。
確かに一年間あったら相当な知識がつけられそうです(一年後が楽しみ)。

1年後の成功を想像すると、日々の地味な作業に取り組むことができる。僕はその味をしめてしまったんですよ。:本田圭佑

ウェブ制作関連の知識については、相当な年数を学んできましたが高度な知識については、都度基礎基本に戻ったりして学習してきたように思います。
始めると思ったら、まずは基本を徹底的に学び、来たる応用分野にしなやかに対応できる力を身につける必要があるのでしょう。大学受験でもそうだったもんな。
さあ、やろう。

Leave a Reply

%d人のブロガーが「いいね」をつけました。