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名前　堀江　伸一

過去にあった嫌なことをかいてばかりいても未来は見えない。
ただまあ今日みたいなことを書くことで、胸の中のドス黒いものが吐き出せた気がする。
聖人君子ではないので書くことでリフレッシュすることが私には必要なのだ。


まあこんなことばかり書いてても仕方ないので負け組オタたる私の雑記や日記を書くことに戻ろう。
オタにも色々あって年収１０００万結婚して子供が３人なんて勝ち組もいれば私みたいなお金がない負け組オタもいて色々なのである。


PGホーエル著初等統計学。
昔、人から勧められて買った本である。
久しぶりに読み返してみた、良い本らしい。
コンピュータ普及前の本なので２乗や平方数の表が付いているのは時代を感じさせる。
たかだか４０年前でコンピュータは一般的ではなく表を見ながら手計算の世界だったのかと思うと面白い。
この本今でも多分通用するのが統計の面白いところである。
神戸学院大学の教科書をふとしたことでみたことがあるがそんなに内容がかわってないようである。

平均　標準偏差　グラフ、平均値の推定、検定、回帰直線、今のところここまで読んだ。
基本通り、高校２年生以上を対象に書いてあるが、さらっと難しい概念をページの中に差し込んであって苦労しつつも面白い。

この本で面白いのは著者が繰り返し統計は非常に弱い結論しか出せないと主張していること。
またサンプル数が少ない時の統計の推定値の幅がかなり広いことである。

こういったことは本の少ない例だけで体感することは難しい気がする。
きちんと教えられたり実際のデータを分析する仕事につかないと何かがわかるとは思えない。

もちろん２１世紀の統計は人工知能と遭遇して驚く進化を遂げているし、ビッグデータの分析と遭遇して多くの分析手法が開発されている。
２０世紀の牧歌的なコンピュータの力を借りてない統計とは全く違う世界が展開されている。
偏差値の高い大学の教養講座レベルでも統計はもっと高いところで教育がおこなわれている。

ただまあ個人が教養程度で統計を知るならこの本で今でも十分なようである。

今は検定もｒも回帰直線も標準偏差もその辺ExcelやRで一発なのだが、意味を考えながら電卓で計算するとこれは解き味というかデータが生きてくる感じもする。

めんどくさい計算はコンピュータでサクサクまかせてより難しい概念を学ぶべきか？
それとも面倒でも意味を考えながら電卓で計算してみるか？

ちょっと悩みどころだったりする。

人工知能や機械学習になるともうコードを書くことがそのまま学習になるのでコンピュータいったくになる気もします。

名前　堀江　伸一

過去にあった嫌なことをかいてばかりいても未来は見えない。
ただまあ今日みたいなことを書くことで、胸の中のドス黒いものが吐き出せた気がする。
聖人君子ではないので書くことでリフレッシュすることが私には必要なのだ。


こんなことばかり書いてても仕方ないので負け組オタたる私の雑記や日記を書くことに戻ろう。
オタにも色々あって年収１０００万結婚して子供が３人なんて勝ち組もいれば私みたいなお金がない負け組オタもいて色々なのである。


PGホーエル著初等統計学。
昔、人から勧められて買った本である。
久しぶりに読み返してみた、良い本らしい。
コンピュータ普及前の本なので２乗や平方数の表が付いているのは時代を感じさせる。
たかだか４０年前でコンピュータは一般的ではなく表を見ながら手計算の世界だったのかと思うと面白い。
この本今でも多分通用するのが統計の面白いところである。
神戸学院大学の教科書をふとしたことでみたことがあるがそんなに内容がかわってないようである。

平均　標準偏差　グラフ、平均値の推定、検定、回帰直線、今のところここまで読んだ。
基本通り、高校２年生以上を対象に書いてあるが、さらっと難しい概念をページの中に差し込んであって苦労しつつも面白い。

この本で面白いのは著者が繰り返し統計は非常に弱い結論しか出せないと主張していること。
またサンプル数が少ない時の統計の推定値の幅がかなり広いことである。

こういったことは本の少ない例だけで体感することは難しい気がする。
きちんと教えられたり実際のデータを分析する仕事につかないと何かがわかるとは思えない。

もちろん２１世紀の統計は人工知能と遭遇して驚く進化を遂げているし、ビッグデータの分析と遭遇して多くの分析手法が開発されている。
２０世紀の牧歌的なコンピュータの力を借りてない統計とは全く違う世界が展開されている。
偏差値の高い大学の教養講座レベルでも統計はもっと高いところで教育がおこなわれている。

ただまあ個人が教養程度で統計を知るならこの本で今でも十分なようである。

今は検定もｒも回帰直線も標準偏差もその辺ExcelやRで一発なのだが、意味を考えながら電卓で計算するとこれは解き味というかデータが生きてくる感じもする。

めんどくさい計算はコンピュータでサクサクまかせてより難しい概念を学ぶべきか？
それとも面倒でも意味を考えながら電卓で計算してみるか？

ちょっと悩みどころだったりする。

人工知能や機械学習になるともうコードを書くことがそのまま学習になるのでコンピュータいったくになる気もします。