Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書

著者名：馬場真哉【著】

翔泳社（2018/04発売）

• ISBN：9784798155067

内容説明

基礎理論を飛ばさない！
推定・検定から統計モデル・機械学習へ！

本書は統計学の理論をゼロから学べる教科書です。
IoTやビッグデータの発展によりさまざまなデータが社会にあふれ、
全てのデータを確認するのは難しくなってきています。
多くのデータから価値があるデータを作成するには統計学の知識が必須です。

【本書のポイント】
本書は統計学をはじめて勉強するかたでも、
読み進めていけるように、以下の3点を重点的に解説しています。
・データをどのように分析するのか
・なぜそのように分析するのが良いことなのか
・Pythonを使ってどのように分析するのか

【統計学を勉強するためのツールについて】
この書籍では、学習していく際のツールに、プログラミング言語のPythonを使用します。
PythonはExcelやRより自由度が高く、機械学習に多く利用されているので幅広い層から注目を集めています。
Pythonに馴染むことにより、機械学習を利用したデータ分析者になるための基礎的な技術も身に付けられます。

【本書の構成】
本書は全7部構成になっています。
それぞれの部で次のようなことを解説しています。
第1部では統計学の基本を解説しています。
第2部でPythonの基本やJupyter Notebookの使い方を説明します。
第3部でPythonを用いた統計分析の方法を学びます。
第4部からは統計モデルについて学んでいきます。
第5部では正規線形モデルを解説します。
第6部それを発展させた一般化線形モデルについて解説します。
第7部は、統計学から機械学習へのつながりを学びます。

統計学やPythonのことを何も知らない方にもオススメの一冊です。

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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[vinlandmbit]

良書。その一言に尽きる。Python実習の面でも統計学をしっかり学べる点でもこれは習得まで何度も部分読み返しして助けてもらうこととなりそうです。

2019/04/27

[roughfractus02]

個別的なテーマよりも書物の流れに沿ったステップアップを重視している。統計学とPythonの基礎的な説明から、数式の解説を経て、統計学のPython実装に至るラインがすっきりして感じられる構成だ。データ集計、標本分布、scipyを使用した区間推定と仮説検定を扱い、線形モデルの概要を説明する第3部、第４部があることで、statsmodelsを使った一般線形モデルの構築が辿りやすい(Seabornを使ったグラフ描画がきれいだ)。最後の第７部に機械学習と統計学の関連性の概説がある。ベイズ統計に関しての言及はない。

2018/07/23

[monotony]

統計検定の学習のお供に、毎日少しづつ写経を進めてようやく一巡。後半はほぼ素読状態・・・。次はオリジナルのデータで色々試してみたいかな。

2021/10/27

[Daiki Futami]

Pythonの基本事項から統計も中学生レベルから説明されており、非常に良かったです。 複雑な統計学や、長くなるライブラリは一切排除し、それぞれの計算式と使い所をしっかりと載せてくれています。めっちゃ勉強になりました。

2018/12/09

[aoura]

確率分布とパラメトリック検定を中心に、機械学習のさわりまでを扱う。見通しの良い構成を擁している反面、数学的な側面は弱いので別途補充する必要性はある。特に、Ridge回帰やLasso回帰の性質が具体例によって簡明に説明されている点が良い。

2019/09/01