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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『ゼロからはじめるデータサイエンス入門』表紙に「R・Python一挙両得」と書かれているんですが、本当に「同じ分析処理をRとPythonそれぞれ書くとこうなる」という例示が全ての項目について書かれていて、持論の「RもPythonも両方学べ」にマッチしていて非常に良かったです。
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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。
＊ ＊ ＊
『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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ただ、現代では計算機で演算結果を見ながら学んだ方が分かりやすいと思うので、そういう人には『Rで学ぶ統計学 一変量統計編』をお薦めしたい。事実上の「赤本とほぼ同じ内容がRコード付きで学べるテキスト」で、Kindle版もあります
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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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そしてどうでも良いけど、信頼区間の定義のところが赤本は微妙な記述だったなと思い出しながらp.225を読んでみたら、一応適切な頻度論的な定義の「断り書き」的なものがあった。ただしこれは『統計学のセンス』とか読んだ方が良い気がする
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正直その辺の統計学の「初歩中の初歩」の話題を適切に過不足なく学びたかったら、普通に赤本読めば良いと思う。下手な有料web講座とかでデタラメ教わるよりよっぽど確かだし、その後の統計学の勉強の足掛かりにもなるはず
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米倉さんがお薦めしていた佐和本こと『回帰分析』を読んでみたら、様々なテキストでバラバラに解説されていることがこの1冊にほぼ完全にまとめられていて、巷で重回帰分析に関して論争になっていることの答えが九分九厘書かれていると言っても過言ではなかった。お薦めです
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安井さんは、この分野の優れた入門書『効果検証入門〜正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎』の著者でもあります。講義も出だしから（まだ途中ですが）とても分かりやすいです😉
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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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