最終更新：2020年12月19日

ここでは統計学の入門記事をまとめています。
「統計学とは何か」から始めて、一般化線形モデル、ベイズ統計学まで、幅広く「統計学の基礎」を書いていきます。


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理論から始める確率・統計

複雑な応用例や数値計算を含む多くの要素を削り、統計学の理論だけに焦点を当てた入門記事です。
ほかの統計学入門と比べて極端に短く、手早く統計学の考え方が学べます。

・統計学とは何か

・統計学はどのような考え方で問題を解決するか

・記述統計の基礎

・確率分布と確率変数の基礎

・確率密度関数と正規分布

・推定の基礎

・統計的仮説検定の基礎

 

データ分析入門

・カイ二乗検定

・t検定の考え方

・分散分析の基礎

・主成分分析の考え方

 

統計モデル基礎

平均・分散から始める一般化線形モデル入門：サポートページ
管理人が著した、統計モデルの入門書です。
本文も一部公開しています
・平均・分散から始める一般化線形モデル入門：本文
・1章 t検定（数式なし）
・2章 t検定（数式あり）
・3章 Rの簡単な使い方

・一日目　統計基礎～正規線形モデル
・二日目　一般化線形モデル
北大で行った統計勉強会の資料です。
統計基礎～GLM(一般化線形モデル)までざっくり俯瞰したい人におすすめ。
主に回帰分析系の話です。
書籍「平均・分散から始める一般化線形モデル入門」のもとになった資料です。

統計学初心者のための読書案内
お勧めの統計学入門書の紹介です。

 

ベイズ統計学基礎

ベイズ＋MCMCを使って統計モデルを推定する方法を書いた記事です。
Rな予測にも一部同じ記事があります。

・ベイズ統計学基礎

・ベイズと統計モデルの関係

・ベイズとMCMCと統計モデルの関係

・Stanによるベイズ推定の基礎

・Stanで推定するローカルレベルモデル

・”慣れ”の統計モデリング：Stanで推定する時変係数モデル

・ベイズ統計学の文献

 

数学基礎

掛け算・割り算・分数の割り算の考え方

情報理論の基礎～情報量の定義から相対エントロピー、相互情報量まで～

 
 

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