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データから有益な情报を引き出して意思决定など今后の行动に利用することは様々な分野において重要である。近年、ビッグ?データとかデータ?サイエンスという言叶を耳にするようになってきたが、データの価値やデータ解析の重要性が広く认识されるようになってきた。
 
データは数字を罗列したものであるが、単なる数字の罗列で终わらせないところに统计学の醍醐味がある。そこで大事なのが确率分布という概念である。统计的推测の分野では、データはランダムネスを伴った确率现象として现れると捉える。言い换えると、データは何らかの倾向性をもって発生している。その倾向性を确率分布としてモデル化し、データはその确率分布に従って発生すると捉えるのが推测统计の考え方であり、その土台となる数学を提供するのが数理统计学という学问である。従って、データの背后に确率分布もしくは确率モデルという知的な世界を描き、そこに隠れている真理をデータから引き出すことが可能になる。このように、データを単なる数字の罗列から知的财产に変えることができるのが、统计学の面白さといえる。
 
数理统计学については多くの优れた教科书がすでに出版されているが、マルコフ连锁モンテカルロ法、ブートストラップ法、贰惭アルゴリズムなどの计算统计学や线形回帰モデルの変数选択法、ロジスティック回帰モデルなど、近年広く利用されている内容を盛り込んでいるのが本书の特徴とある。
 
本书は3部から构成されており、第1部は、确率、确率分布の基本的な事项、第2部は、标本分布、统计的推定、仮説検定など确率分布に関する推测方法を扱う。ここまでの范囲が数理统计学の基本であり、経済学部では3?4年生対象の讲义で学ぶことになる。第3部では、线形回帰モデル、リスク最适性の理论、计算统计学の方法、确率过程について発展的な内容を扱い、学部4年生から大学院修士课程1年生で学んでほしい内容である。なお章末问题が豊富に用意されており、その解答が に置いてあるので、理解を深めるのに役立つであろう。
 
本书は、统计学の中でも推测统计の内容を数学的に扱うことを中心に书かれている。数理的に理解することは、统计的方法をより深く理解することを助けるとともに、将来统计手法を発展させ応用させる际に柔软に対応する能力を培うことができる。一方で、「生きた统计学」を身につけるためには、具体的なデータ解析のイメージを想像しながら学ぶことが大切である。そうした意味から、具体的な応用例が豊富な统计学の入门书を用いてデータ解析の醍醐味、有用性、动机付けを学んでから本书を読み进めていくことを勧める。
 

(紹介文執筆者: 経済学研究科?経済学部 教授 久保川 達也 / 2018)