統計学入門

1.統計学はこうして理解していこう!

統計学を学ぶ前に以下のことをイメージして取り組む必要があります。
統計学は「予測」であり、「理論」でありますから、これらを学ぶだけでは何の役にも立ちません。

  1. 1.統計の基本的な考え方を学ぶ
  2. 統計学の考え方は、データや事象をロジカルに理解するために役に立ちます。まずは統計学の初歩的な本を読んでいく必要がありますが、知識のない学問を学ぶためのアプローチとして私の場合は、その学問の基本的な知識を学ぶ前に全体観をつかむことに集中します。全体観をつかむための良書としてオススメしたいのが、西内啓「統計学が最強の学問である」(ダイヤモンド社)。
    この著書の良い点が、最新の統計学についての概要を掴むことができる点。もちろん本論である他学問との比較も参考になりますが、統計学についての全体像をつかめ、学んでいく必要があるポイントが見えてきます。
    統計学の実践方法として回帰分析をおこなっていく必要があるとおもいますが、具体的な方法はGoogleで「エクセル 回帰分析」などで調べていく前に「回帰分析をおこなう意味」や「回帰分析でわかる点」が明確になりますので参考になります。

    ▼書籍版

    ▼Kindle版
    私の場合は、こっち。この書籍を読む前はここまで統計学の重要性をわかっていなかったので軽い気持ちで購入しました。結果としてKindle版の方がいつでも手軽に参照できるし良いのですが、もっと検索性を高めるために書籍版の購入も考えています。これほどこの書籍は良書です。

  3. 2.実践方法を学ぶ
  4. 実践にも2種類あると考えています。①解析実務と②組織化実務。解析実務には、回帰分析をおこなうための技術と分析をおこなう前のデータ採集スキル。前者はエクセルやR、Pythonなどのスキル。後者はデータベースの知識です。
    統計解析の初歩段階では、エクセルでの学習を進めていくのが良いと思います。エクセルでの統計解析からの発展としてRやPythonなどの解析スキルを身に着けていくのが良いでしょう。

  5. 3.統計モデルを深める
  6. 統計学は非常に深い学問で、過去に似たような解析・分析をおこなっているケースは多くあります。先ほどご紹介した「統計学が最強の学問である」にも書かれていましたが、発表されている論文を見てみることが重要だと思います。しかしながら日本語での論文は少なく、海外の論文を読んでいくことが大事と、同書籍では書かれています。

統計学入門

  1. Rで重回帰分析〜実践編
  2. アクセスデータをRで解析〜ステップ関数を使う
  3. RMeCabで検索ワード解析
  4. RMeCabでテキストマイニング
  5. Rを使って自分サイトの解析2
  6. Rを使って自分サイトの解析
  7. 東京図書「すぐわかる統計処理の選び方」をRで解析〜タイプ6データ処理
  8. 東京図書「すぐわかる統計処理の選び方」をRで解析〜タイプ1データ処理
  9. Rで重回帰分析
  10. 「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

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