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『 統計技師への道 』

読書と実践:メモランダム

統計学:入門5 ベイズ統計学

読んだ。

完全独習 ベイズ統計学入門
 

 前に読んだ『完全独習 統計学入門』の姉妹本。

例題がわかりやすく工夫してあり、微積など使わない内容で初学者向き。

1部と2部に分かれており、1部では面積図を用いてベイズ統計の特徴、性質がしっかり理解でき、2部以降も丁寧な解説でベータ分布などの確率分布を使った推定を学ぶことができる。

 

 

読んだ。

はじめての 統計データ分析 ―ベイズ的〈ポストp値時代〉の統計学―

はじめての 統計データ分析 ―ベイズ的〈ポストp値時代〉の統計学―

 

 題名にある『はじめての』という言葉で買ってみたが初学者向きじゃない本。

入門書ばかり読んで底辺うろついている人に『喝』を入れるための本と理解した。

 

本の説明に

『統計データ分析に関する予備知識は一切仮定せず、数学的説明には微分積分・シグマ記号・行列・ベクトル演算を使わずに、統計学的推論の世界にご招待します』

とあったので上述の『完全独習 ベイズ統計学入門』とまとめて買ってみた。

が、薄いページ数のわりに濃ゆい内容とベイズ統計的記述のオンパレード、また、上述の『完全独習』のあとに読んだこともあり、『ベイズ推定の山頂』を目指す途中でボコボコにされたような感じ。

 

まだまだ精進せねば。

講義:Rを用いた医療統計学

少し余裕があったので都内で開かれた医療統計学の講義を受けた。

その翌日は最先端データサイエンスの講習会を受ける予定だったが、移動等を考えると少し厳しかったのでそちらはパス。

 

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内容としては基礎の基礎といった感じであまり血肉になった感じはしなかった。

まあ、Rのライブラリ紹介と症例に対してどのような検定を行えばよいかを丁寧に説明してもらった感じ。

ただ、詳しくは専門家に依頼したほうがよいだろう的なノリだったので少し残念な気がした。もう少しゴリゴリの内容を期待していたのに。。。

 

こういった感想を持てるまでには成長しているようなので、まあ良しとしようか。

 

 

統計学:入門4

読んだ。

統計学入門 (基礎統計学)

統計学入門 (基礎統計学)

 

まさに『教科書』といった感じ。

所々に興味深い現実例を載せているので感覚的にも理解しやすかった。

 

ただ、7章の式の意味(特に重積分や2重和あたり)が勉強不足もあり、なんとなくの流し読みのようになってしまった。もう少し、微積分、線形代数多様体などの基礎力をあげておきたいと思う。

 

 こちらも読んだ。

 岩波データサイエンスvol3『因果推論』の著者の一人が出した本。

非常にわかりやすく、あっという間に読めた。

 

内容は因果推論の手法を研究例をあげながら紹介。

昨年のJT国立がん研究センターとの受動喫煙と肺がんに関するやりとりにも触れていて思い出して笑ってしまった。

また、メタアナリシスやランダム化比較試験(RCT)、欠測データの取り扱いについても今後勉強していくつもりだったので良い導入本になったように思う。

理学系の人間としてはやや足らない感じもしたが、実験経済学や因果推論をさらに深く学んでみたいと思わせてくれる一冊だった。

 

それから気になった記事を発見。

research.googleblog.com

岩波データサイエンス vol.3とvol.5

流れで、岩波データサイエンスvol.3とvol.5を購入。

 

岩波データサイエンス Vol.3

岩波データサイエンス Vol.3

 

読んだ。

 因果推論の基礎とその分析例を紹介している。

相関と因果は違うもので因果推論はそれらを切り分けて考察することで因果の有無やその影響を知ることができる。

統計学を勉強していく中でその違いを知りつつも、因果関係をどう導き出すかまでは深く勉強したことがなかったので大変参考になった。

 

岩波データサイエンス Vol.5

岩波データサイエンス Vol.5

 

 ざっと目を通した程度。

読みやすそうだった『医学研究におけるメタアナリシス』をざっと読んだだけでも買って正解だったと感じた。

メタアナリシスの難しさや問題点など挙げられており、昔、大学講師の方から聞いた内容をふと思い出した(腐敗臭)。

 

繁忙期に入りつつあるのでもう少し落ち着いてからじっくり読もうと思う。

なぜだろう、奇数巻だけがそろっていく。。。

岩波データサイエンスvol.1

 読んだ。

本当はスパースモデリングについて本を探していたらこの本が検索にヒットしたのでなんとなく手に取っただけ。

岩波データサイエンス Vol.1

岩波データサイエンス Vol.1

 

 内容は中級程度、実用書・学習書というよりはソフトウェア紹介や参考例がメイン。

(使用したことのないソフトがあったせいかややレベルが高めに感じた)

 

『階層ベイズ最初の一歩』と『時系列・空間データのモデリング』は考え方が依然やっていた解析手法とよく似ていたので面白いと感じた。

また、医学的内容(生理学・解剖学など)は気になってしまうせいか、『脳とディープニューラルネットワーク 視覚情報の復号化』を読みながらまた、神経科学研究の基礎も復習してみたい気持ちになった。

 

来週発売される『岩波データサイエンスvol.5』は買ってしまうかも。

論文

流し読み程度(英語は苦手だ。。。)

Machine learning-based prediction of adverse drug effects: an example of seizure-inducing compounds

精度100%ってどうなんだ。

というか、現実的に考えて統計を使用する機械学習で言い切れるのか?

 

サイエンスにおいて「データ」に「誤差」はつきものだと学んだのだが。

などなどもやもや考えながら、数年前の論文を思い出した。

ちょっと休憩:雑学本

読んだ。

学生時代に買って以来、何度も読み返している本。

文章の書き方や人に何か伝える際の注意点などが丁寧に書かれている。

値段以上の価値のある本だと思う。