統計学を初めて学んだ人が読んだ本 - 大学生 → 社会人の雑記

2017年ももう終わるということで、統計学を4月から学び始めた僕がこの8ヶ月の間に自学習で使った参考書を紹介します。
勿論、授業や実験などもありますのであまり数は多くありませんが、これから勉強し始めようとしている方への一助となれば幸いです。

ちなみにぼくは経営システム工学科に在籍しているので、全くのド素人ではないということに留意してください。

一応書いておきますと勉強し始める前の知識は

・授業で扱うような確率統計はなんとなくわかる（単位は取れた）
・Rで回帰分析とかの結果はなんとなくわかる
・いわゆる高校数学は理解している
・大学数学はかなり怪しかった

この程度です。全くのど素人というとウソになりますが、統計学わかりますと言ったら大ウソになると言った感じでしょうか。
ほとんどド素人ですね＾＾；

では紹介を始めていきます。一応アマゾンへのリンクを張っておくので気になったものは調べてみてください。
アフィリエイトとかはやってないのでご自由にどうぞ（ってか閲覧数低すぎてやる価値もない...）

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鉄板中の鉄板ですね。少し違うところといえば通常は赤本といわれる『統計学入門』から入るところでしょうか。

自然科学の統計学は、
手法はなんとなく知ってるけど数学的になんでそうなってるの？とか
どんな仕組みどんな考え方でそれを使ってるの？とか
その手法を使う時に注意するべきことは？とか
このあたりの基礎となるところをしっかり勉強できます。

僕は線形回帰の章でだいぶ時間を食ってしまいましたが、それ以外はすらすら読み解けました。
なので線形回帰と並行して、他の章も一緒に勉強した方がモチベーションを保ちやすいと思います。
あくまで基礎力の養成に長けている本なので各章で気になったこととかは別の教科書、参考書で勉強した方がいいです。

兎にも角にも赤本（統計学入門）か青本（自然科学の統計学）はぜひやっておくべきでしょう。

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演習書として活用しています。受験勉強のように問題を解きながら理解できるのでオススメです。
統計の部分も丁寧に書かれていますが、基本的には確率論の演習書となっています（こっちはめっちゃ丁寧！）。
説明も具体例があるのでわかりやすいです。

これを統計の章まで一通り解いただけでも相当な力がつくでしょう。
ものすごく時間がかかると思いますので、焦らずゆっくりやることが大切です。

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ベイズがさっぱりピーマンだったので概要だけでもつかもうと読んだのがこの一冊。
説明が恐ろしく丁寧で感覚的にものすごく理解できます。
数理面で理解するというわけではないので、初学者向けと言ったら初学者向けなのかもしれません。
ただし、ベイズってなんだろ？というのを掴むにはいい本だと思います。

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これからやる1冊。ベイズをやる上で基礎力を養おうと手に取りました。
概要は上の本でつかんでいるので数理的な部分を勉強していきます。

※挫折しました。

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インターネットで調べてもなかなか腑に落ちなかったSVMを勉強するために手に取った1冊。
調べていた感じでは「カーネル法」がキーだったイメージでしたので、この本を選びました。

具体的な話も勿論ですが、理論的側面が付録形式で付いていたのが良かったです。
つまり、前提知識をあまり必要としないのでこれ1冊でけっこう理解できます。

また、課題もたくさん見つかりました。
例えば『正則化』例えば『スパースモデリング』等々...

統計を勉強し始めて真っ先にカーネル法をやろうなんて人はあまりいないと思いますが、もしやるのであれば最初の1冊にオススメします。

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統計とはあまり関係ありませんが、線形代数を勉強し直すのに使いました。
線形代数はかろうじて単位が取れたレベルで全くわかりませんでした。

統計を勉強していて結構な頻度で行列に出くわすので線形代数を勉強し直さないとなぁ...ってな感じで復習しました。
というか分散共分散行列やらなんやらっていうとあたりまえなのですが。。。

この本は結構わかりやすいです。
どちらかというとレイアウトが高校の教科書に近いので勉強のしやすさもあります。
例題の回答も丁寧ですし、演習問題も「基礎」「標準」「発展」に分かれているのでやりやすいです。

大学で使った教科書以外に線形代数の教科書はこれしか知らないので比較できないのですが
少なくともわかりやすいということだけは言っておきます。

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うーん、6+1冊かぁ。。

頑張った方かな。

来年もガンバろっと！