統計学の本のメモ

勉強した（勉強中の）本をまとめてみる

ネイマン・ピアソン統計学編

完全独習 統計学入門

おすすめ度：★★★★★
感想：今までで一番わかりやすく検定まで教えていただけます。一番オススメ！

スバラシク実力がつくと評判の統計学キャンパス・ゼミ―大学の数学がこんなに分かる!単位なんて楽に取れる!

おすすめ度：★★★
感想：単位取るための予習参考書のようなので、大学の学部の講義でどういう風に学ぶのかという感じがつかみやすいかも（という予想。自分は専攻が違うため。）。数式ではどうかという点がしっかり書いてくれている部分も多いのが◯。検定の計算問題が主だけども、ベイズもちょっと教えてもらえます。ベータ分布とかの解説は割と天下り式なのでその辺は他の本を読む必要があるかも。

この世で一番おもしろい統計学――誰も「データ」でダマされなくなるかもしれない16講+α

おすすめ度：★★★
感想：統計学の勉強のやる気が減っている時に軽い読み物的な感じで読んだ。中心極限定理が漫画になっているのはレアのような気がする。

ベイズ統計学

図解・ベイズ統計「超」入門 あいまいなデータから未来を予測する技術 (サイエンス・アイ新書)

おすすめ度：★★★
感想：イラストがとっつきやすく、読みやすいので◯。はじめてベイズに取り組む人にはいいかも。

完全独習 ベイズ統計学入門

おすすめ度：★★★★★
感想：面積図で概念の本質的理解〜ベータ分布でベイズ更新までのところが大変分かりやすいのでオススメ。

プログラミング実装込みの解説書

Rによるやさしい統計学

おすすめ度：？
感想：Rの基本操作を覚えるのに良さそう。（自分はPythonばかり使っている状況のため、積読になっている・・・）

Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

おすすめ度：★★★
感想：Pythonはある程度使える（pandas結構便利だなと思えるくらい）＋統計学も基本おさえたという後にやるのがいいかも。（だいぶ前に読んだので忘れている・・・）

データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)

おすすめ度：★★★
感想：通称『緑本』で有名な本。情報量があるので、これをマスターすると凄そう。今学習中なので、階層ベイズあたりの解説に自分がついていけるか不安もある。実装コードが全部Rなので、Rあんまり使わないPython使いだと、ちょっと読み替えながら読むことになるのでストレス負荷があるかも。

Pythonで体験するベイズ推論 PyMCによるMCMC入門

おすすめ度：★★★★
感想：今勉強中。Pythonコード例が豊富なのが素晴らしいけども、Py2対応なので、そこを割り引いてもためになりそうな感じ。ちなみにPyMCというMCMC実装できるモジュールはPy3も対応しているらしいので一安心である・・・