機械学習のお供と言うか、時代の流れというか。微分方程式の数値解析をまたーりしつつ統計学にも手を伸ばす。と言っても、英語ばかりも疲れたので日本語でとへたれてみる。
統計学Ⅱ:推測統計の方法 | gacco
が最近開講した。が、イマイチだ...。放送大学と似たにおいがプンプンする。オンライン講座の強みが活かせてない...。
レクチャーの途中で適宜QUIZを出せば良いのに、すべてのレクチャーが完了してからweekごとの問題がずらっと並んでいる。実はどこかで理解不足のところがある場合、この段階で大分前のレクチャーを見なければならず手戻りが大きい。大学の講義でも毎回簡単なレポートを出したりするものもあるじゃないかと。
ということで、テンポも悪いしもう少しなんとかならんかなと思いつつも受講。
あと、大数の法則やベイズの定理の説明がいけてない感じがする。なんか聞いていて「で？」という気持ちが。簡単な例題を1つ解いて終わらせているけど、大事なところだからもう少し重点的に直観を養える構成にして欲しいところ。
あと、空集合の記号の説明はそもそも間違っていると思う...。あれはファイ$\phi$ではなくて$\emptyset$や$\varnothing$のような別物が本来の記号であって($\varnothing$は工事の図面のようだから嫌いって意見も)、形が似ていて混同されているだけのはず...。
あまり講義だけ受けていてもすっきりと頭に入らないので以下のような書籍を併読。
統計学入門 (基礎統計学) | 東京大学教養学部統計学教室 | 本 | Amazon.co.jp
ただ、この本は "古い" ので書いている内容がいちいち古臭さを感じないでもない。ちょっと「そういえば昔はそうだったなぁ」と思いながら見ると良い感じ。あと文系にはよく分からんってレビューが多いみたいだなぁ。併読してて大したことが書いてあるようにも感じないけど、いかにもな書きっぷりなので免疫がないと難しだろうなとは思う。でも、これでも細かい理論の詳細はほとんど削られている(と感じる)。まぁ、統計学は応用できてなんぼかもしれないので、一般向けにはこれくらい理論が隠蔽されていても良いのかも。
公式のテキストは以下。とはいえ、講義のスライドが網羅かつ説明付与ということで、ちょっと物足りなさそうなのでスルー。というか、あのスライドは分かりにくいので、別の書籍が欲しいわけであってね...。
Amazon.co.jp： 統計学2:推測統計の方法 オフィシャルスタディノート: 竹村彰通, 椎名洋: 本
どうでも良いが、最後の週末問題も、1問、どこかから標準正規分布表を調達しないと解けない形なのだが、self-containedになるようにリンクしておいて欲しかったな。なんとなく。
まぁ、次週以降に期待。
