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厳選5冊!統計学における数学を勉強するためにおすすめな本!

こんにちは!

統計学を勉強しようとすると必ずぶつかるのが数学の壁!

僕自身も大学でちゃんと数学を勉強してこなかったせいで相当苦労しました。

ウマたん
ウマたん
統計学において深く理解しようとするなら線形代数の知識が必須だよ!

なぜ統計学を勉強する上で数学が必要か

数学の知識がなくても統計学を理解することはできるし、RやPythonなどでコーディングし実際にデータ解析をすることはできます。

ただやっぱり、数学の知識があると理解が早いですし、より深く手法を理解することができます。

統計学の手法のアルゴリズムには、必ずと言っていいほど線形代数と微積が使われています。表記上、行列を使うことが多いので線形代数を知らないと数式が何を意味しているのか分かりません。

この記事ではそんな統計学を勉強する上で必須になってくる ”数学” を勉強するのにおすすめな本をご紹介していきます!

統計学の数学を勉強するのにオススメな本5選

早速、オススメ本を見ていきましょう!

キーポイント線形代数

数学の中でも特に線形代数の理解が必要です。理論の理解を深める上では微分積分はそれほど重要ではありません。

ある方程式を偏微分すればこんな値が出てきそうだよねくらいの理解があれば十分だと思っています。

それ以上に圧倒的に重要なのが線形代数。行列を用いた理解・固有値などの話が分からないと機械学習手法を始めとする複雑な手法を理解するのは難しいでしょう。

キーポイント線形代数は薄い書籍で、線形代数を理解する上で重要なポイントだけが載っています。例題を進めながら理解していくと良いでしょう。

キーポイント確率統計

統計学で必須の考え方が確率です。

本当に簡単なところから確率に関して学べます。重要なポイントだけ載っているのでもっと深く知りたい方には物足りないかもしれません。

確率とその応用

確率の基本的な話から勉強できます。

最初の章で、確率統計を用いた実際の例がいくつか載っているのでそこを読むことで確率統計の知識の有用性を確認できると思います。

統計学のための数学入門30講

統計学に必要な数学の知識を30個のパートに分けて解説してくれます。

非常に分かりやすく、表現も平易なので最後まで読み切ることができるでしょう。

知識の復習や確認に用いると良いでしょう!

これなら分かる最適化数学

あまり他のWebサイトなどで紹介されているのは見ませんが圧倒的におすすめの名著です!

数学をベースにして最適化手法について学んでいくのですが、それが実は様々な手法と関連しているということが分かってくると面白い。

それほど読みやすい本ではないのでじっくり腰を据えて読むか輪読などで回りの学生と読むと良いと思います。

これを1冊しっかり理解すると統計学に対する見え方が明らかに変わります。

少し難解な箇所も多いですが、是非読み通して欲しい本です。

まとめ

いかがだったでしょうか。

数学の土台をしっかり固めて統計学の理解を深めましょう!

最後に紹介した「これなら分かる最適化数学」は少し難しい部分もありますが、しっかり理解すると最強の武器になるので挑戦しましょう!

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