はじめに
「統計検定2級」の独学時のまとめノートです。各種の統計手法について「数式・プログラム・図」を用いて解説します。
『統計学基礎』に沿って学習を進めます。本の補助として読んでください。
この記事は、各節の記事へのリンクページです。
【目次】
第1章 データの記述とようやく
いくつかの内容はこちらで扱っています。
(途中で更新が止まっていますが。)
第2章 確率と確率分布
いくつかの内容はこちらで扱っています。
(たまに更新しています。この本の解説のためにも記事を追加しましたので。)
第3章 統計的推測
3.4 １標本問題：１つの母集団の母数に関する推定
正規分布の平均パラメータの信頼区間の計算について、実装して可視化します。母分散が既知の場合を扱います。
正規分布の平均パラメータの信頼区間の計算について、実装して可視化します。母分散が未知の場合を扱います。
正規分布の分散パラメータの信頼区間の計算について、実装して可視化します。母平均が未知の場合を扱います。
二項分布の成功確率パラメータの信頼区間の計算について、実装して可視化します。
3.5 ２標本問題：２つの母集団の母数に関する推定
2つの正規分布の平均パラメータの差の信頼区間の計算について、実装して可視化します。母分散が既知の場合を扱います。
2つの正規分布の平均パラメータの差の信頼区間の計算について、実装して可視化します。母分散が未知の場合を扱います。
第4章 統計的仮説検定
とりあえずここまではやる予定です。
参考文献
おわりに
ベイズ統計ネイティブとして生きてきたので、頻度統計をまともに勉強するのは初めてと言っていいほどで、用語が違ったり登場する確率分布が違ったりして新鮮です。
今のところ理解も解説も進捗は順調です。進捗に伴い補足記事を書く必要も生じています。知識が派生してより楽しめることを期待しています。
現状は、3.4節から書き始めて3.5節の半分を書き終えたところです。
このブログでは「数式(導出)・プログラム(スクラッチ実装)・図(可視化)」の3つをそれぞれ深入りしていくことで理解を深めていくのがコンセプトなのですが、ここで扱う内容はどれも調べればたくさん解説が出てきますし、推定アルゴリズムも難しくないですし、可視化を軸にして数式やプログラム(アルゴリズム)と対応付けていく方針です、今のところ。いずれは式の導出も自分の手でやっておきたいですが、まぁいつかです。
さて、このブログで扱う分野の全てにおいて私は初学者でして、またほとんど全てが独学で理解した(と思っている)内容を解説記事として書き出したものです。間違っていることもあるはずなので、必ず本とあわせて読んでください。
そして、間違っていたらぜひ教えてください。よろしくお願いします。
【次の内容】
頻度統計の次の内容としてベイズ統計を紹介しておきます。
書き終わる頃には2級の次の内容として1級に挑戦できるようになっているのでしょうか。
