統計学・機械学習でよく使われる数学記号リスト（主に自分用） - About connecting the dots.
統計学とか機械学習周りの本を読んでいると，何の説明もなくややこしい数学記号が出てきて，そういえばこれはなんだっただろう？ と途方に暮れてしまうことが少なくないので，自分用にまとめなおしてみました，というのが今回のエントリ．あくまで自分用なので，全部の数学記号を扱ってるわけではありません*1． 代数学 記号 意味 用例 用例の意味 備考 総和 要するに足し算 総乗 要するにかけ算 クロネッカーのデルタ i=jなら1，それ以外なら0 要するにブーリアン条件 ナブラ *2 3次元ベクトルの微分 要するに各要素の微分 ラプラシアン 3次元ベクトルの2階微分 要するに各要素の2階微分 下限 のとき与式は0になる との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 上限 との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 関数値が最大となるような定義域の元の集合 を最大にするような がの下にくる場合も
ハンバーガー統計学にようこそ！
｜向後研究室ホームへ｜次へ→ ハンバーガーショップで学ぶ 楽しい統計学 ──平均から分散分析まで── Web独習教材「ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学《にようこそ！ この教材は、実際に大学の授業で使用したものです。それを一般公開しますので、どうぞお役立てください。 下のメニューに従って１章から７章まで順番に学習していくと、平均から分散分析までを習得することができます。大学の卒業論文レベルで使う統計学として、きっと役立つことでしょう。なお、相関（相関から因子分析まで）については、姉妹編の「アイスクリーム屋さんで学ぶ楽しい統計学《が公開されています。 さあ、がんばって進めていきましょう。 教材メニュー
今すぐ使える『明日からつかえるシンプル統計学』
まちがえるな、統計学は道具だ。統計は学ぶものではなく、使うもの。 これはわたし自身への戒言。だから、使い方を誤らない程度に理解していればいいし、そのために教科書をイチから読み込む必要も、Rをマスターする必要もない。もちろん様々な武器（統計手法）が使えるに越したことはないが、次のような問題と向き合っているなら、本書をオススメする。 あと500人お客を呼び込むためには、いくら広告費が必要か？ カスタードケーキがチョコパイに勝つには、「味の改良」と「販促キャンペーン強化」のどちらが有効か？ クラス全体の成績が低迷している。国語と数学の両方が苦手な生徒だけ補習したほうがいいのか、全員に国語の補習をしたほうがいいのか 前任者から引き継いだデータが大量にあるが、それぞれの関係や着眼点がまとめられてない。どこから手をつければいいか？ 社内のKPI（Key Performance Indicator :
CatTail Wiki*
２つのデータが似ている度合いを，類似度の大きさや距離の近さといった数値にしてあらわすことで，クラスタ分析や，k-近傍法，多次元尺度構成法(MDS)をはじめとするいろいろな分析を行うことが可能となる． ここでは，よく知られている類似度や距離について述べる． 類似度という概念は，２つの集合の要素がまさにどれだけ似ているかを数量化したものであり，距離とは，要素同士の離れ具合，従って非類似度とちかい概念と考えてもよい． 参考までに数学における距離の概念の定義を示すと， 距離空間の定義 Sを１つの空でない集合とし，dをSで定義された2変数の実数値関数 d(SxS) → R が，以下の４条件（距離の公理） D1 ： （非負性） 任意のx,y∈Sに対して d(x,y)≧0． D2 ： （非退化性） x,y∈Sに対し d(x,y)=0 ⇔ x=y． D3 ： （対称性） 任意のx,y∈Sに対して d(x
統計分析をフル活用し、年間数千万以上の広告宣伝費削減に成功─ リクルート式ビッグデータのビジネス活用最前線
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
『統計学が最強の学問である』 統計リテラシー、あると何かと便利です。 - HONZ
いかなる分野の議論においても、データを集めて分析することで最速で最善の答えを出すことができる。それが、統計学が最強の武器たりうる所以である。 本書では、医療や企業経営などの分野でデータ分析・活用の経験を有する著者による領域横断的な解説を通じ、統計学の世界を俯瞰できるようになっている。統計リテラシーを身につけたい方の入門書としてもおススメの一冊だ。 「疫学」とは原因不明の疫病を防止するための学問であり、ここでも統計学がその威力を発揮する。仮にあなたが数十万の人命を左右しかねない場面に立たされたなら、有効な施策を打ち出すためには自身の勘や経験よりも、データと統計解析に基づいたエビデンスを頼みとするであろう。 人類史上はじめて疫学が用いられたのは19世紀のロンドン。当時イギリス全土ではコレラが四度の大流行を起こし、合計数十万人もの死者を出した。そこで「疫学の父」と呼ばれる外科医のジョン・スノウが
一年で身に付ける！Rと統計学・機械学習の4ステップ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも？と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R本 Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
統計数理研究所 - 公開講座「計量社会科学入門」
統計数理研究所TOP 統計数理研究所は高度な知識とスキルを持ったデータサイエンティストを育成するプログラムを積極的に推進しています。 統計科学の最先端理論・手法から基礎的なものまでを学べる多様な一般講座の他、系統的な講座編成により現代的な統計科学の姿を示すリーディングDAT講座を実施します。また、医療健康データ科学研究センターの講座も開講します。 リーディングDAT講座と一般講座は受付が始まったら統計数理研究所公開講座のX（旧Twitter)でお知らせいたします。 過去の公開講座は こちら からご覧いただけます。 リーディングDAT講座 ※2024年度の詳細は決定次第公開いたします。2023年度の情報はこちら 2017年度までの「統計学概論」は発展的にこの講座に吸収されました。 一般講座 日程等変更となる可能性があります。お申込前に必ず確認して下さい。 医療健康データ科学に関わる人材育成事
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