完全独習 統計学入門

統計学の分類

  • ネイマン・ピアソン統計学
    • 記述統計
    • 推測統計
  • ベイズ統計学

ネイマン・ピアソン統計学のアウトプットは、予言(一つの可能性)と予言的中確率。ベイズ統計学のアウトプットは、各選択肢(可能性)の発生確率のみ。ベイズ統計学のほうがサンプル数が少なくても、一応の確率(結論)をだしやすいため、ビジネス向きとのこと。

標準的な統計学と比較すると浮き彫りになる!ビジネスに向いているベイズ統計学の特徴

ネイマン・ピアソン統計学の基本がわかる

本書はネイマン・ピアソン統計学の入門書だそうだ。95%は理解できたので、かなりわかりやすい本だと思う。以下の2つについて、本質を理解することに絞って、数式が最低限に抑えられている。

記述統計】 得られたデータからその特徴を抜き出すための方法論(グラフ、統計量など)
推測統計】 部分から全体を推測する(全体とは、全体を把握しきれない大きな対象およびまだ起きていない対象)

推測統計を理解するには確率理論が必要だが、本書では解説されていない。難解なため挫折する原因になるからだそうだ。

読了後に「理解が深まった」と思った出来事として、「共分散の公式がなぜそうなっているのか」を自分で道筋建てて理解できた。偏差や検定についての理解があれば、全く違和感のない式になっている。

今後は、これで得た知識をビジネスで活用できるよう、実戦向きの本を読んでみたい。相関分析、回帰分析、検定、ベイズ推定、統計モデリングなどをExcelやRなどで活用する方法を学びたい。

 

コメントを残す