あらすじ
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コンピュータサイエンスに携わる人のために書かれた確率統計の教科書
本書は、数式による定理の証明とその説明という数学教科書の一般的なスタイルとは異なったかたちで確率統計を解説している。数学的な概念のイメージを補うわかりやすい日本語と図表、そして動作するプログラム（本書では主に確率的な事象のシミュレーションに利用）により確率統計を理解させる。
第I部 確率そのものの話
第1章 確率とは
第2章 複数の確率変数のからみあい
第3章 離散値の確率分布
第4章 連続値の確率分布
第5章 共分散行列と多次元正規分布と楕円
第II部 確率を役立てる話
第6章 推定と検定
第7章 擬似乱数
第8章 いろいろな応用
付録
付録A 本書で使う数学の基礎事項
付録B 近似式と不等式
付録C 確率論の補足
感情タグBEST3
Posted by ブクログ
確率変数というものが、わかるようで腹落ちできていなかったが、この本のおかげではっきり理解できた。本格的には測度論というものを学ぶ必要があるようなので、この本をきっかけに統計学の理解を深めていきたい。
Posted by ブクログ
数学的に不正確な表現もあるようですが、変に証明を並べるようなことをしていないので分かりやすいと思います。主成分分析・擬似乱数・情報源符号化定理など、各分野への応用についても触れられています。確率なんか大っ嫌いだ、という人にこそ良い本だと思います。
Posted by ブクログ
これはタイトルが悪い。プログラミングのためでなく、単に確率のテキストとして優れている。特に、測度論に行ったりする必要のない文系、即ち文系統計ユーザーのバイブルとして宣伝すべきだった。
Posted by ブクログ
機械学習を実務で使うためにはじパタやPMLMに取り組んだものの、はじパタはわかった気になっただけ、緑本は途中で挫折する人も多い方と思います。この本と姉妹本のプログラミングのための線形代数の2冊をよめば、機械学習に関しての数式について理解が深まると思います。
Posted by ブクログ
確率統計の概念や基礎を学ぶのに、とても良いと思います。
ただ、応用を学ぶには別書が必要です。
直感的に分かり易い表現が多く、また、同じことの言い換えをしっかり書いてくれているので、とても理解しやすいです。
大学の理系学部レベルで十分に読めます。
導入に適。
欲を言えば、区間推定についての解説が欲しかった。
Posted by ブクログ
図を使った説明と例が分かりやすい。一度統計の勉強をしたことがある人が、イメージをつかむのにいい本だと思います。ただ、最後の方は、消化不良気味なので、データマイニング手法の本として買うなら他の本が良いと思います。
