Think Stats の商品レビュー

アレン・B.ダウニー【著】,黒川洋,黒川利明【訳】

2021/11/08

記述統計学の平均値、分散、分布、PMF（確率質量関数）
CDF（累積分布関数）、指数分布、パレート分布など代表的な分布について説明。ここから確率の話が入ってきてPDF（正規分布）、仮説検定（有意差のこと）、確率の考え方を用いて推定の説明。最後に相関について説明がある。付録としてNumpy,SciPyの概要説明がある。

2014/08/20

ようやく統計のお勉強しないとなあとか思っている。この本は実際のデータを解析できたり、具体例が豊富であったり面白く読めた。解析的に導けることもさくっとモンテカルロ走らせて確かめようぜっていう手法もわかりやすくて好き。この本の中にもあるように、エルデシュ先生もモンテカルロの結果には逆らえない。

図書館で借りて、一日でさくっと読めて（プログラム走らせたりはしてない）楽しく統計の基礎が復習できた。面白いので一冊持っとこうかな。

なにげに、オライリー本を登録するのは初めてかも。借りてきてちょこっと参照する程度が多いからな。

2013/03/20

大学初年度で習う基本レベルの統計について
Pythonを使いながら学習できることが出来る本です。

統計について何も勉強したことのないプログラマ、または
プログラミングが好きな高校生〜大学生あたりにオススメです。
個人的には、巻末のNumPy／SciPyの説明が（今まで使ったことがなかったので）参考になりました。

2012/12/09

【入手前のコメント】2012/10/3
プログラマのための統計入門かー。逆に、統計専門の人向けのプログラムの本ってないかなぁ～。オライリーは現在Data Analysisという本を読んでいるので、この本は後回し。

2012/10/31

大学の教科書と比べて、ちょっとゆるめの統計学の本。
Pythonによる統計のやり方が載っているわけではないが、公式ウェブサイトからプログラムは無料で入手できる。

ザッと用語や用法について軽く目を通すぶんには十分だが、これで統計を理解するのは難しいので、別の統計学の本を参照するのがいいと思う。

2012/10/17

ページ数が少ないから仕方ないのかもしれないが，プログラミングと統計学どちらの内容も中途半端だった．
原著とその中で使うサンプルコードは　http://www.greenteapress.com/thinkstats/　に全て無料で公開されている．本書で参照する外部のドキュメントや上記のソースコードに和訳は用意されていない．
本書は統計学の基本的な公式を並べてるだけで，統計処理はこうやってプログラミングしましょうとかいう解説は殆どなく，あとはソースコードを読むしかない．この程度の内容ならば普通に統計学の教科書を読んだほうが良い気がする．
付録のnumpy/scipyについては（matplotlibは使ってるくせに）原著で触れられれておらず，日本語版の書下ろしだが，これに期待してる人はボリュームの少なさにがっかりするかもしれない．