Syleir’s note

2020.4.1より統計検定やE資格の勉強の進捗を報告しています。統計検定準1級、E資格、G検定取得しました!当ブログへのリンクはご自由にどうぞ。

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継続と物理。

今日は入門はじめての多変量解析を7章までやりました。今日中に頑張れば終わりそうです、がんばります。主成分分析と因子分析が難しかったですね、

 

最近統計学の学習を継続してて気づいたことがあって、最初は式を見ただけでめちゃくちゃ難しいなと思ってしまうことがめちゃくちゃ多いですが、実際にやってみるとすんなり理解できたりすることがあったりして、あれ、こんなもんかと思うことがよくあります。

 

これは高校物理で習った最大静止摩擦係数と動摩擦係数の関係に通ずるものがあるなと最近考えるわけです。これは、摩擦のある表面上に静止している物体を動かす時に、動かしてる間よりも動かし始めが1番力が必要というものです。一旦動かし始めてしまえば楽だけど、動かすまでが大変という話、色々なところで耳にしますね。このブログにしてもそうです。何かを表現したいという思いはありながらも、これを実現するまでに20+α年かかったわけで、でもやってみると少なくとも10日は続いたわけです。

 

人生、色々大変なことはあると思いますが、何かを新しく始めるのに必要なエネルギーだけは取っておきたいものです。今回の統計検定に向けての勉強はそれに気付かさせてくれるいい経験だったと思います。

 

ちなみにこの現象からの類推では、一回止まると再開にはとても労力を使うというのが考えられます。一旦休憩、とかはせず、細々とでいいから少しづつ続けて行きたいものです。

 

なやみごと。

今日は入門はじめての多変量解析を4章まで進めました。多変量解析の理解は学部1年レベルの線形代数の理解と言っても過言ではなさそうです。固有値固有ベクトルなんて言葉、久しぶりに聞きました、、

 

それはさておき、古今東西「環境への投資は怠るな」という格言があります。聞いたことないって?今作ったので多分聞いたことないのも当たり前ですね笑

 

この「環境への投資は怠るな」、自分が常日頃心がけていることでもあります。まずは形から入る、これがミーハーなように見えて実は結構効果的だったりします。楽器の練習とかもいい楽器を買ってもらった子は大事にしてすぐ上手くなったり、先輩の使ってる教材を真似して勉強してみたらめちゃくちゃ成績が伸びたり、、

 

こういう経験談を統計検定を受ける身で適当に話すのはよくない気がするのでデータを集めて後日検討することとして(笑)、「環境への投資を怠るな」という言葉は時として散財の免罪符になります。最近統計学の本を買いまくってるのもそうなんですが(笑)

 

ということで、今のこの勉強における環境への投資ってなんだろうって思った時にそれはiMac Proペンな訳です。ここ数年勉強の際、使ってるのが

ゼブラ ジェルボールペン サラサクリップ 0.5 黒 5本 P-JJ15-BK5

です。軽くて替え芯が安くてサラサラ書けるのでめちゃくちゃ重宝してます。ところが最近、

 

 

 

SARASAに関連してこの2つの商品を見つけてしまいました。上は従来のSARASAのラバーグリップ部分をアルミにできる商品で、下はSARASAのハイエンドモデルです。文房具屋さんに行ければ使用感を試すことが出来るのにこのご時世ではなかなか行けなくて購入を渋っています、、

 

どちらかを購入するつもりではいるのですがどうしたものか、、、

統計検定2級の勉強について

統計検定2級の受験の対策として挙げられるのが以下の2冊かなと思います。 

 

統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)

統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)

  • 発売日: 1991/07/09
  • メディア: 単行本
 

 

 

今日はよく統計検定2級対策で用いられる、この2冊の比較について書いていきたいと思います。 

 

上は通称「赤本」東京大学教養学部統計学教室から出ているもので非常に体系的に整理されています。統計学とは?から始まり、仮説検定、回帰分析までを扱っています。統計学を体系的に学びたい人にはとてもおすすめできるのですが、統計検定2級の対策と思うとやや難ありです。あくまでこの本は「統計学」を学びたい人のために作ってあるため、「統計検定2級」を学ぶのにはやや向かないところがあります。

例えば、標本抽出法の話では、統計検定出題範囲表では「層化抽出法」「クラスター抽出法」「多段抽出法」などが出題範囲とされていますが、一切触れられていません。また実験計画の話もなく「フィッシャーの三原則」についても触れられていないです。また、非常に厄介なのが、赤本では「分散分析」の話が一切なく、分散分析モデルを勉強しようと思った時に自然科学の統計学 (基礎統計学)を参照しなければなりません。2次元正規分布とかの話もたぶんそうです。統計検定で出題される細かい用語についても他にも一部ないものがありそうです(幹葉図とか)。おそらく赤本で網羅できるのが過去問だと8割くらいなので、赤本だけで勉強しようという人はちゃんと読み込んでから、過去問にあたってない範囲を適宜調べる作業が必要になるかと思います。

 

対して、下の「公式本」では「日本統計学会公式認定 統計検定2級対応」と書いてあるだけあって、全ての出題範囲の用語が網羅されています。そして赤本ほどじゃないにしろ比較的体系的な印象がありました。Amazonのレビューではボロクソ書かれてましたが。これはおそらく統計検定2級の性質上、「理解していなくても暗記で受かってしまう」という事情によるもので、「公式本」を通してやるのはややオーバーワークになるからでしょうか、、

統計検定2級合格だけを目標にするならこの本の書いてあることを全て理解する必要はないというのは(おそらく)事実で、過去問と色々なサイトを当たれば良いのは多分そうなんですが、、

自分は最初からサイトで勉強するのは断片的にしか知識が入れられなくて難しい人間なので、「公式本」のような網羅的に全てをそこそこの厳密性を持って書いてくれているのは助かりました。

 

じゃあ万人に「公式本」を推奨するか、と言われたらそうではありません。「赤本」で統計検定2級の勉強を推奨する人がいて、それは「将来統計検定準1級の受検を考えている方」です。統計検定準1級を受ける時、2級における「公式本」のような準1級の範囲を全範囲網羅している本はありません(非常に残念なことですが、、)。よってある程度色々な本からつまみ食いしながら勉強することになるのですが、その時に使えるのが先ほども紹介した自然科学の統計学 (基礎統計学)です(以降青本)。

 

自然科学の統計学 (基礎統計学)

自然科学の統計学 (基礎統計学)

  • 発売日: 1992/08/01
  • メディア: 単行本
 

 この本は同じく東京大学教養学部統計学学会から出ているもので、「赤本」の続きになります。(ちなみに結構難しい、、)

ですから、「赤本」の内容は前提として書かれていますし、「赤本」は履修済みという扱いになっています。したがって、統計検定準1級を目指すとなったとき、「青本」を勉強する際、あらためて「赤本」から取り組むよりは(自分はこのパターンですが)、2級を勉強する段階で「赤本」を終わらせてしまった方が効率的ということになります。

 

以上まとめるとこの2冊のレビューとしては、

2級だけを目指すなら「公式本」

準1級も目指すなら「赤本」

という感じです。参考になることを祈ってます。

統計学入門終了!

統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)を1周読み終わりました!

勉強時間は20時間くらいです。骨のある練習問題が多くて大変でした。

統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)

統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)

  • 発売日: 1991/07/09
  • メディア: 単行本
 

 

統計学入門は統計検定2級レベルの対策に良いなと思ったのでその比較を今度したいと思います。どちらを選んでも合格水準に達するなという感じはありましたが、、

次は自然科学の統計学 (基礎統計学)に取り組んで参りますがこれはひと味違う予感がしています(笑)

場合によっては統計検定2級の復習をすることから始めるかもしれません。

準1級取得までの道のりは険しい、、、

ブログによるモチベーション維持について

 

今日は統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)8章までをやりました。特に共有する話題もないので、タイムリーな話題でいくと、将来的には、自分で感染者数の時系列解析なんかを出来るようなレベルになっていたいものです。公表されているデータから自分なりの仮説を立て、数式で解析し、解釈する。これが真の批判的態度だと思うし、自分にとっての統計学を学ぶ意義になります。

 

統計学の独学は(数式を振り回す習慣のない自分には)なかなか辛いものですが、こうしてブログを書いていると何か毎日生産する必要があるということで、必然的に勉強する習慣がついていきます。なんでもいいから勉強を継続しないと書くネタが尽きてしまうためです。3日坊主の自分が2週間こうして真面目に勉強できているのは間違いなくブログを始めたからといって良いです。

何か1つでいいから1日1記事作っていく、自分の場合はこれが統計検定受検に対するモチベーションになっています。特に記述式になるとinputだけじゃなくてoutputの練習も大事にしてなってくるわけで、これは将来的な論文執筆の際も同様です。inputばっかりの勉強からoutputをしていくというのは意外と難しいもので、これをブログで練習できているというのはいい経験になっていると思います。

 

こういうご時世でずっと自粛自粛していると、何かやろうという心意気はなかなか持てなくなってくるものですが、折れずにめげずに少しづつ継続して成し遂げることで、普段通りの生活に戻った際には一皮剥けた存在になっていたいものですね。

「史上最強図解 これならわかる!ベイズ統計学」レビュー

 

史上最強図解 これならわかる!ベイズ統計学
 

 

史上最強図解 これならわかる!ベイズ統計学を読了したので、どういう方におすすめか、どういう勉強をするのがよいと感じたかを僭越ながらレビューさせていただきます。

【総合評価】:とても良い

【難易度】:易

【対象レベル層】:統計検定2級6割レベルの知識があり、条件付き確率を高校で習った事はあるけどそのあとはよくわからない人

 

という感じです。この本では具体的な例をふんだんに用いることで、条件付き確率という概念さえ分かっていれば、ベイズ統計学に対するイメージが付けられます。そういう意味では数学的背景のない方の初学の題材としては良いものであったと考えられます。

 

ただし、基本的にこの本は既存の統計学ベイズ統計学の差についてひたすら綴られ、最後にベイズ統計学の入り口を覗くことができるという編成になっているため、既存の統計学、せめて正規分布とは何か、有意水準、検定、と言った言葉は最低限理解してから臨むと良いと思いました。

 

そういった意味では、

1.数学的な背景を必要としない

2.ある程度の既存の統計学についての理解がある

 

という2点において、統計検定2級の勉強が一通り終わったこの段階でこの本を勉強できたのは自分にとって良いタイミングで勉強できたかなと思います。

 

逆に、ベイズ統計学をある程度学んだことのある人、具体例から概念の理解をするのではなく、もっと抽象的に数学的な厳密性を持った議論をしたい方には違う本で、勉強した方が良いのかなという印象を持ちました。

 

またこの本ではベイズ統計学の入り口の概念理解をするに留まるもので、その先の学習(階層ベイズモデル、MCMC)などの勉強をしたい人はまたさらに違う書籍で加えて勉強をする必要があります。これ1冊で統計検定準1級のベイズ統計学を学習できるものではないということをひとこと添えておきます。

 

とはいえ、新しく学ぶ概念に対し、やさしい具体例からイメージをもって入れるということは今後の学習に間違いなく生きてくると思うので今回買った上で学習してよかったと思います。引き続きの勉強についてはまた今度。

 

 

「史上最強図解 これならわかる!ベイズ統計学」 読了

 

史上最強図解 これならわかる!ベイズ統計学
 

 

史上最強図解 これならわかる!ベイズ統計学 を読み終わりました。所要時間は7時間くらいです。やや冗長な説明も多く、具体例ばっかりで合わない人もいるかと思われますがはじめの一冊としては悪くないんじゃないかなあという印象です。

 

既存の統計学ベイズ統計学は何が違うのか、どういう嬉しいことがあるのか、というのを丹念に説明してくれている印象でした。

 

具体例も非常に多く、どういう時に使いやすいかなどもすんなり理解できたように思います。

 

階層ベイズモデルやMCMCなどはまた別で勉強しなければならない、といった感じですが概念理解、本当の初歩についてはこれで学習出来るな、という感じでした。

 

今後は統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)に移っていき、基本の地固めをやっていきたいと思います。