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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!

ウマたん
ウマたん
当サイト【スタビジ】の本記事では、統計学の重要な土台となる数学を勉強するのにおすすめな本を紹介していきます。線形代数や微積の理解をせずに統計学を勉強しても効率が悪いです。ぜひ数学の知識を最低限つけて統計学の学習にのぞみましょう!

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!

ロボたん
ロボたん
やはり数学の知識は避けては通れない道なのか・・・
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数学の知識が必要!中でも線形代数の知識が必須だよ!

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。

しかし、数学から逃げていてはいつまで経ってもラチがあかない!

ということでこの記事では、統計学における数学を勉強する上でおすすめな書籍を紹介していきます!

なぜ統計学を勉強する上で数学が必要か

メモ

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。

行列を用いた数式・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

統計学における数学を勉強するのにおすすめな書籍について見てきました!

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!

紹介してきた書籍をまとめておきます。

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!

ちなみに書籍は抵抗があるという方は、ぜひオンライン動画に取り組んでみてください!

Udemyという世界最大の教育オンラインプラットフォームの以下の講座がオススメです!

Udemy コース アルゴリズム
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教育サービスを提供するキカガクの代表取締役の方が丁寧に機械学習のアルゴリズムについて教えてくれます。

まあ機械学習の基本・土台となる単回帰分析を数式から学んでいくもの。

ビックリしたんですが、パワポではなく紙に手書きで進んでいくんです!

最初は抵抗があったものの、なるほど意外と分かりやすい。

よくよく考えたら学生時代の教育は先生が手書きで黒板に書いて進めてましたもんね。

書籍で学ぶより断然学びやすいです!

 

Udemy コース ブラックボックス中級
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本コースでは線形代数を学びながら重回帰分析まで展開していきます。

線形代数を学びながら微分も用いて定式化していきますよー!

実際に手計算で重回帰分析を行い、その後Pythonのsklearnを使って分析を行っていきます。

Pythonを使うとこんなにカンタンに計算できてしまうのかとビックリすると思いますが実際に手計算をする経験は有用。

数学の理解と一緒にPythonでの実装も学んでいくと理論と実務の両輪が上手くかみあってよいでしょう。

Python 勉強
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統計学全般のオススメ書籍に関しては以下の記事で取り上げていますので合わせてご覧ください!

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