ゼロからデータサイエンティストを目指す人、もしくは本業のためにデータサイエンスをゼロから習得したい人は、何よりもまず「主要な項目を一冊で網羅できて後から辞書的にも読み返せる」本で入門するのが良いと思う。今時ならこちらの本がR・Python問わず学べるのでお薦め
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佐和本の素晴らしいところは線形回帰モデルが持つ多くの仮定を説明しつつ「それらの仮定から逸脱した時の対処法」についても数多く解説していることだと思う。仮定の多い手法を扱う際にはそこから逸脱した時の対処法にも通じているべきだが、それを実践できている人は少ない
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1つ言っておくと、接種歴不明の感染者を未接種に分類した厚労省の意図は確かに良くわからない（純粋に勘違いしたのか？）が、接種歴不明を削除して解析したらバイアスのない結果になるわけでは全くない。
本気で勉強したいなら圧倒的に高橋先生の本がオススメ。
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巷の統計学の初心者向けテキストにp値（そして仮説検定）が必ず載っているが地雷だらけで困る件、実践的には『統計学のセンス』を並行して読むのが一つの解決策なんじゃないかと思う
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「確率」には直感に反する結果になることや、常識で判断できない問題がよくあります。『数学ガールの秘密ノート／確率の冒険』を読んで、もっと違う問題も知りたいと思った方にオススメがこちらの数学書。参考文献と読書案内にも書きました。
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『確率は迷う』
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竹村先生の現代数理統計学が届いたので読んでいるのだけど、基本的に他のテキストと同じ（例えばWassermanのAll of Statisticsとか）ことが書かれている一方で、切り口の異なる解説が多くて非常に学びが深い
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赤本こと東大出版会『統計学入門』は現代から見ると陳腐化していたり冗長だったり中には舌足らずでやや厳密さを欠く箇所もあったりするけど、統計学の初歩中の初歩に当たる単変量解析のテキストとしてはこれ以上の定番はないので、初学者はまずここから入門するべきだと思う
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長年Rubin流因果推論とDIDだけ勉強してきたんですが、ついにこの本をPearl流因果推論の勉強のために買って読み始めました
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【完全独習 統計学入門】
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統計学、小島 寛之、ダイヤモンド社
学生のときにこれだけ読んで大学の統計の定期試験ほぼ満点とれたので恩がある(？)そのあと他の本読んだけど文字の本では1番…。意地でもすべて中学数学で解説してやるという意気込みを感じてアツい。
#かげ本棚
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「Numbers Don't Lie 世界のリアルは「数字」でつかめ！ 」読了。ビルゲイツおすすめホンダから読んでみた
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ペーテル・エールディ『ランキング 私たちはなぜ順位が気になるのか?』順位づけ（ヒエラルキー）と評価（レイティング）の仕組みを説明するこちらも面白です。
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結城浩『数学ガール』第5章「相加相乗平均の関係」より
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森を抜けて仕事場へ。と書きつつ自宅作業。今日も『数学ガールの秘密ノート／複素数の広がり』再校ゲラの読み返し。いつも喜び、たえず祈り、すべてに感謝を忘れずに。#StayHome
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