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プログラミングのための確率統計単行本（ソフトカバー） – 2009/10/20

平岡和幸 (著), 堀玄 (著)

51

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コンピュータサイエンスに携わる人のために書かれた確率統計の教科書

本書は、数式による定理の証明とその説明という数学教科書の一般的なスタイルとは異なったかたちで確率統計を解説している。数学的な概念のイメージを補うわかりやすい日本語と図表、そして動作するプログラム(本書では主に確率的な事象のシミュレーションに利用)により確率統計を理解させる。

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本の長さ

384ページ
言語

日本語
出版社

オーム社
発売日

2009/10/20
寸法

18.3 x 1.7 x 23.5 cm
ISBN-10

4274067750
ISBN-13

978-4274067754
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登録情報

出版社 ‏ : ‎ オーム社 (2009/10/20)
発売日 ‏ : ‎ 2009/10/20
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 384ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4274067750
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4274067754
寸法 ‏ : ‎ 18.3 x 1.7 x 23.5 cm

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カスタマーレビュー:
51

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堀玄
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Kindleのお客様

難易度がかなり高いが、姉妹本の線形代数編と似た感じ

2024年2月25日に日本でレビュー済み

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。

2023年7月26日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

「てぱん」さんの書かれている通り。とても回りくどくて、初学者が買ってはいけない。それにいきなりベイズもごちゃまぜで説明されている。あと、「プログラミングのための・・・」と表題されているけど、プログラミングのかけらもない。１行のプログラミングの記述もないよ。なんでこんな表題にしているのかさっぱり、さっぱり分からない。
確率統計学を「初学者」がきちんと勉強されたいなら「基本統計学」有斐閣（宮川公男）が一番いい。もちろん数学もあるので、１０回ぐらいは何度も読まないといけませんね。
統計学の本を100冊以上買っているが、これに勝る書籍は見た事がない。

2019年8月7日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

他の方も書かれていたが、筆者が文中で用いる例えが絶妙に意味不明。
神様視点とは恐らく確率を面積で表したかった？のだと思うのだが、同じように説明を試みている他書と比較して何故か全く頭に入ってこない内容で、読んでいて自分の理解が正しいか不安になってくる。また随所で読者に考えさせるタイプの問題を出してくるが、その問題の答えを提示してくれないため自分の考えが正しいのか確認することもできない。
確率・統計のトピックを網羅的に示してくれている点は評価できるが、合う人合わない人が分かれる印象。わかりやすさ優先ならば他の本でも良いかも知れない。

11人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

jun-jun

大学のオンラインで、購入

2020年5月24日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

娘の大学のオンライン授業で必要で、買い忘れてしまって急いでいたので、翌日配達で助かりました。
梱包も綺麗で、大満足です

4人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazonのお客様

わかりにくい世界に入っていくための最初の本に最適だと思います

2017年4月2日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

　機械学習を実務で使うためにはじパタと緑本に取り組んだものの、はじパタはわかった気になっただけ、緑本はGLMMで挫折したものです。数学と無縁の大学生活を送ったことを後悔しつつ、あきらめかけていましたが、この本と姉妹本の〜線形代数の2冊を通勤時間で読破したところ、だいぶ、前より機械学習に関しての数式について理解が深まりました。

　説明の具体例も、難しいものもありましたが、立ち止まって考えると理解できるものが大半です。某有名な東大の統計本も、この本を読んでから読んだら理解できそうな部分が増えました。例の出し方について、意味不明というコメントもあったため、最初は購入に躊躇しましたが、購入してよかったと今では思っています。（1冊で完璧に全ての人にわかりやすく説明することは不可能だと思いますので、この本でわかりにくかったところは、別途ネットで調べたりして、だいたいの章の意味合いは理解できました）

　これほど、取っつきやすい本を書いてくださった先生方に感謝の気持ちでいっぱいです。
　

16人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

ぺぺぺぺぺ

高校生も分かるような優しい本

2016年2月10日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

なんてすごい本。機械学習、人工知能、データマイニングはこの本を読んでからはじめるといい。
著者に感謝します。

6人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Y.O.

確率統計の異色の入門書

2010年8月15日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

確率統計の異色の入門書である。この本と同シリーズの「プログラミングのための線形代数」と合わせて読みたい。この2冊をマスターすれば、「パターン認識と機械学習」などの専門書も読めるようになるでしょう。

この本のおかげで多次元正規分布の式がなぜあの形になっているのか、共分散行列を固有値が何を意味するのか、また主成分分析はなぜ軸のスケールが合っているデータにしか使えないのか、などが分かるようになりました。

ヤコビアンの説明など、「〜線形代数」の方にも載っていなかったポイントが説明されていなかったため、星3つとさせていただきます。

25人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

てぱん

なぜこのような本が評価されているのか

2016年10月21日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

読み始めて疑問符がつく書き方ばかりが続き、7割ほど読みましたが、筆者の話し方にイライラしっぱなし、余計な例えが逆に理解を妨げ、肝心な部分は参考資料を読んでください、という最低な本です。

普通に数学の教科書でも読んだ方がマシだったという感想です。どうかこれ以上被害者が出ないことを切に願います。

22人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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