今まで自分が統計を学習する過程で読んできた本を紹介しようかと思う。
とにかく私は学生自体から数学が苦手で、微分積分行列あたりはもうほとんど忘れてしまった。そんな私が統計を勉強する上で重要にしていたのは
「直感的に分かりやすいこと」
「数式があまり出て来ないこと」
という二点で、統計理論を正確に理解する事よりも、統計手法を使う上で必要な概念を勉強する上でおすすめの本を紹介したい。
一通りベイズ統計の基礎を学んだら実際のデータをお解析してみたくなる。その際に便利なStanを勉強したのがこちら。
StanとRでベイズ統計モデリング
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これは今までの本から比べるとかなり専門寄りで、分布やモデルの解説で数式がバンバン出てくる。ある程度コードがかけて、回帰分析やベイズ推定の知識がないとかなり難解に感じると思うが、ある程度勉強していれば実装に十分使えるくらいには理解できると思う。
シンプルな単回帰分析から始まって、重回帰分析、ベクトル化、状態空間モデルと徐々に内容も深くなっていくので、基礎的な解析であればこの一冊で十分事足りる。
系統立てて解説されていたり、収束しない場合の考え方も紹介されていて、Stanを使いたいならぜひ一度目を通しておいた方がいい一冊。
読み始める前は実行するコードがpythonではなくRな点が気になったが、Rの解説部分は適当に読み飛ばしてネットでpythonの解説を読んでいれば十分だった。
Stanのモデリングの部分もネットの記事をつぎはぎして書くこともできるのだが、一度この本を読んでおけば理解がかなり深まると思う。非専門家にはやや難易度は高いが、モデリングの精度を上げるなら欠かせないので読んで損はない内容だった。
