Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 電子書籍（馬場 真哉）｜翔泳社の本
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Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書

著

形式：
電子書籍
発売日：
ISBN：
9784798155074
価格：
3,300円（本体3,000円＋税10%）
カテゴリ：
数学・統計
キーワード：
#理工,#データ・データベース,#理工資格,#スキルアップ
シリーズ：
AI & TECHNOLOGY
紙の書籍
電子書籍
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Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 第2版

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基礎理論を飛ばさない！
推定・検定から統計モデル・機械学習へ！

本書は統計学の理論をゼロから学べる教科書です。
IoTやビッグデータの発展によりさまざまなデータが社会にあふれ、
全てのデータを確認するのは難しくなってきています。
多くのデータから価値があるデータを作成するには統計学の知識が必須です。

【本書のポイント】
本書は統計学をはじめて勉強するかたでも、
読み進めていけるように、以下の3点を重点的に解説しています。
・データをどのように分析するのか
・なぜそのように分析するのが良いことなのか
・Pythonを使ってどのように分析するのか

【統計学を勉強するためのツールについて】
この書籍では、学習していく際のツールに、プログラミング言語のPythonを使用します。
PythonはExcelやRより自由度が高く、機械学習に多く利用されているので幅広い層から注目集めています。
Pythonに馴染むことにより、機械学習を利用したデータ分析者になるための基礎的な技術も身に付けられます。

【本書の構成】
本書は全7部構成になっています。
それぞれの部で次のようなことを解説しています。
第1部では統計学の基本を解説しています。
第2部でPythonの基本やJupyter Notebookの使い方を説明します。
第3部でPythonを用いた統計分析の方法を学びます。
第4部からは統計モデルについて学んでいきます。
第5部では正規線形モデルを解説します。
第6部それを発展させた一般化線形モデルについて解説します。
第7部は、統計学から機械学習へのつながりを学びます。

統計学やPythonのことを何も知らない方にもオススメの一冊です。

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
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（翔泳社）

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  • 106ページ「%precision 3」の実行について

    numpyのバージョンが上がったことにより、表示設定が変更されました。
    「%precision 3」としたとき、出力がスカラー(単一の数値)ではない場合、表示される桁数が3桁になります。
    出力がスカラーのときは、3桁になりません。
    新しいバージョンのライブラリを使う際は注意してください。
    なお、表示桁数が変わるだけで、計算の結果には影響ありません。

    ※上記結果は、numpyのバージョン1.16.4で確認しました。

  • 107ページ「sp.sum(fish_data)」の実行について

    ライブラリのバージョンが上がったことにより、scipyの一部関数の使用が非推奨(今後は使用不可となる可能性が高い)となりました。
    そのため、例えば「sp.sum(fish_data)」と実行すると
    「DeprecationWarning: scipy.sum is deprecated and will be removed in SciPy 2.0.0, use numpy.sum instead sp.sum(fish_data)」
    などとワーニングが出力されることがあります。
    ワーニングが出た場合は「sp.○○」とあるコードを「np.○○」に書き換えて実行してください。
    108ページ以降も同様となります。新しいバージョンのライブラリを使う際は注意してください。

    ※上記結果は、numpyのバージョン1.16.4、scipyのバージョン1.4.1で確認しました。
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最終更新日:2020年05月27日
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備
考		 本書のサンプルファイルについての記述を追加。

※リフローEPUBの場合、「まえがき」の末尾に追加となります。
2刷 済 1刷 2018.05.29
038
上から11行目
誤 2.2 母集団単純ランダムサンプリングによって
正 2.2 母集団から単純ランダムサンプリングによって
備
考		 ※リフローEPUBの場合、第1部第6章「6-11 まとめ：統計学の基本」の箇条書きが該当箇所になります。
2刷 済 1刷 2018.04.19
057
下から3行目
誤 これはP(A|B)=P(B)と同じ意味です。
正 これはP(A|B)=P(A)と同じ意味です。
備
考		 ※リフローEPUBの場合、第1部第8章「8-20 用語 独立」が該当箇所になります。
2刷 済 1刷 2018.05.02
124
式(3-8)
誤
正
備
考		 ※リフローEPUBの場合、第3部、第2章が該当箇所になります。
4刷 済 1刷 2020.05.27
126
式(3-10)
誤
正
備
考		 ※リフローEPUBの場合、第3部第2章「2-12 用語 相関行列」が該当箇所になります。
4刷 済 1刷 2020.05.27
132
「3-4　実装 seaborn＋pyplotによる折れ線グラフ」 の上から１行目
誤 次は、seabornをインポートしてからヒストグラムを描きます。
正 次は、seabornをインポートしてから折れ線グラフを描きます。
備
考		 ※リフローEPUBの場合、第3部第3章が該当箇所になります。
4刷 済 1刷 2020.05.27
175
上から12行目
誤 対数の弱法則と対数の強法則
正 大数の弱法則と大数の強法則
備
考		 ※リフローEPUBの場合、第3部第5章「5-18 補足 大数の法則」が該当箇所になります。
3刷 済 1刷 2018.06.18
186
本文1行目
誤 シミュレーションの結果はs_mean_arrayという変数に
正 シミュレーションの結果はt_value_arrayという変数に
備
考		 ※リフローEPUBの場合、第3部第6章「6-10 t値の標本分布」の番号付き箇条書きの下の段落が該当箇所になります。
2刷 済 1刷 2018.04.23
193
下から2行目
誤 「（標本平均－母平均）＋ 標準誤差」
正 「（標本平均－母平均）÷ 標準誤差」
備
考		 ※リフローEPUBの場合、第3部第7章「7-8 信頼区間の計算方法」の最初の段落が該当箇所になります。
2刷 済 1刷 2018.04.19
194
下から7行目コード中
誤 se = sigma / sp.sqrt(len(fish)) se
正 sigma = sp.std(fish, ddof = 1) se = sigma / sp.sqrt(len(fish)) se
備
考		 ※リフローEPUBの場合、第3部第7章「7-9 実装 区間推定」の2つ目のコードが該当箇所になります。
2刷 済 1刷 2018.04.23
210
下から6行目
誤 stats.normに指定する平均値を50とすることでシミュレーションをして50000回t値を計算します。
正 シミュレーションをして50000回t値を計算します。
備
考		 「stats.normに指定する平均値を50とすることで」という文言を下から2行目へ移動。
※リフローEPUBの場合、第3部第8章「8-16 シミュレーションによるp値の計算」の1つ目のコードの下の段落が該当箇所になります。
2刷 済 1刷 2018.04.23
210
本文下から1行目
誤 帰無仮説が正しいと仮定して、50000回、標本抽出～t値計算を繰り返します。
正 stats.normに指定する平均値を50とすることで帰無仮説が正しいと仮定して、50000回、標本抽出～t値計算を繰り返します。
備
考		 ※リフローEPUBの場合、第3部第8章「8-16 シミュレーションによるp値の計算」の2つ目のコードの下の段落が該当箇所になります。
2刷 済 1刷 2018.04.23
222
下から3～4行目
誤 赤いボタン250人 青いボタン50人
正 青いボタン250人 赤いボタン50人
備
考		 ※リフローEPUBの場合、第3部第10章「10-3 期待度数を求める」の3つ目の段落が該当箇所になります。
3刷 済 1刷 2018.06.18
223
上から2～3行目
誤 赤いボタンを押す人25人 青いボタンを押す人5人
正 赤いボタンを押す人5人 青いボタンを押す人25人
備
考		 ※リフローEPUBの場合、第3部第10章「10-3 期待度数を求める」の4つ目の段落が該当箇所になります。
4刷 済 1刷 2018.11.09
317
2つ目のコードの9行目
誤 # 残差の大きさ
正 # 残差の分散の大きさ
備
考		 ※リフローEPUBの場合、第5部2章「2-19 回帰モデルにおける分散分析」の3つ目のコードが該当箇所になります。
4刷 済 1刷 2020.05.27

感想・レビュー

MATSUDA, Shougo さん

2019-04-27

良書。その一言に尽きる。Python実習の面でも統計学をしっかり学べる点でもこれは習得まで何度も部分読み返しして助けてもらうこととなりそうです。

roughfractus02 さん

2018-07-23

個別的なテーマよりも書物の流れに沿ったステップアップを重視している。統計学とPythonの基礎的な説明から、数式の解説を経て、統計学のPython実装に至るラインがすっきりして感じられる構成だ。データ集計、標本分布、scipyを使用した区間推定と仮説検定を扱い、線形モデルの概要を説明する第3部、第４部があることで、statsmodelsを使った一般線形モデルの構築が辿りやすい(Seabornを使ったグラフ描画がきれいだ)。最後の第７部に機械学習と統計学の関連性の概説がある。ベイズ統計に関しての言及はない。

monotony さん

2021-10-27

統計検定の学習のお供に、毎日少しづつ写経を進めてようやく一巡。後半はほぼ素読状態・・・。次はオリジナルのデータで色々試してみたいかな。