プログラミングのための確率統計 の商品レビュー

平岡和幸,堀玄【共著】

2024/01/02

確率変数というものが、わかるようで腹落ちできていなかったが、この本のおかげではっきり理解できた。本格的には測度論というものを学ぶ必要があるようなので、この本をきっかけに統計学の理解を深めていきたい。

2023/11/19

めっちゃいい本。統計検定の直前に理解が甘いところを読んで、理解を深めた。もう少し早く出会いたかった。

2021/09/22

機械学習を実務で使うためにはじパタやPMLMに取り組んだものの、はじパタはわかった気になっただけ、緑本は途中で挫折する人も多い方と思います。この本と姉妹本のプログラミングのための線形代数の2冊をよめば、機械学習に関しての数式について理解が深まると思います。

2022/06/12

[出典]
Amazon.co.jp: マルコフ過程
https://www.amazon.co.jp/s?k=%E3%83%9E%E3%83%AB%E3%82%B3%E3%83%95%E9%81%8E%E7%A8%8B&page=4&adgrpid=56071934049&gclid=Cj0KCQiApaXxBRDNARIsAGFdaB9U-wkGZgieCDMYYcxoC9u7cwu2qQAhYOXSC8-YU7xz-HBYaIkMIXoaAsZGEALw_wcB&hvadid=338524445202&hvdev=c&hvlocphy=9053324&hvnetw=g&hvpos=1t1&hvqmt=b&hvrand=10311146864076977117&hvtargid=aud-759242200006%3Akwd-320673347216&hydadcr=13894_10891632&jp-ad-ap=0&qid=1579789173&ref=sr_pg_4

[備考]
https://www.amazon.co.jp/dp/B01IGW5CJ2/

2014/11/08

数学的に不正確な表現もあるようですが、変に証明を並べるようなことをしていないので分かりやすいと思います。主成分分析・擬似乱数・情報源符号化定理など、各分野への応用についても触れられています。確率なんか大っ嫌いだ、という人にこそ良い本だと思います。

2013/06/07

これはタイトルが悪い。プログラミングのためでなく、単に確率のテキストとして優れている。特に、測度論に行ったりする必要のない文系、即ち文系統計ユーザーのバイブルとして宣伝すべきだった。

2012/12/24

具体的で分かりやすく書かれていました。
例題も解けば、十分基礎が身に付くと思います。

ちなみにプログラマでなくても普通に読める本です。

2012/06/10

プログラマーとは殆ど関係が無い本だが、統計のイメージを把握できた気になる、面白い本だと思う。色々反省する機会にもなったかな

2011/11/06

プログラミングのためのと書いてあるが万人向けの確率、統計の本。
図や非常に直感的な説明が多用されており、測度論的な確率論の学習前に読むと良い

2011/07/22

確率統計の概念や基礎を学ぶのに、とても良いと思います。

ただ、応用を学ぶには別書が必要です。

直感的に分かり易い表現が多く、また、同じことの言い換えをしっかり書いてくれているので、とても理解しやすいです。

大学の理系学部レベルで十分に読めます。

導入に適。

欲を言えば、区間推定についての解説が欲しかった。