確率・統計のおすすめ本まとめ（有名人が過去に紹介した名作）

『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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@bentheDPeness この辺どうでしょう。古典的な頻度論がほぼ全てですが。
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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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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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手を洗う救急医Taka

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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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『効果検証入門』がイチ押しです amazon.co.jp/...
#querie_TJO_datasci
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私は英語版を読みましたが、日本語でも教科書だしていたのですね。

社会科学のためのデータ分析入門　
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Dr. KID

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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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