姉妹本の「プログラミングのための線形代数」を読んだ人ならこの本は単にあの本の確率統計版だ、と思って貰って大丈夫だと思います。
付け加えると、他のメインの本で理解できなかった事を理解するためのサブの本で、
また速習向きではないです。
確率論の基本の
条件付き確率、事象の独立性、ベイズの定理、分散、
大数の法則、確率密度関数、中心極限定理、
など様々な確率・統計の概念を、豊富な図とイメージしやすい説明の仕方で解きほぐすように教えてくれます。
ただ、5章から難易度が急激に上がり、5章以降に付いていくのは初学者じゃ恐らく無理。
自分も無事脱落しました。1~4章だけでも得るものは多かったと思います。
また、統計学の要である統計的仮説検定の話題はごくわずかだったりします。
説明の仕方もかなり独特で見慣れないものです。（数理統計に基づいたやり方らしいです。）
他のレビューで低評価多めなのは、説明の仕方の独特さ(類書とは似ても似つかない)と、難易度の高さに因ると想像しています。
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