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稲垣 宣生
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数理統計学 (数学シリーズ) 単行本 – 2003/2/25

5つ星のうち4.8 15
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数理系の学生から各分野の研究者まで、統計学の現代的手法を基礎から本格的に学びたい人のための参考書(初版1990年)。2003年発行の改訂版では、確率数学・情報数学の基本的な概念を使って、統計学の数理を明解に論じ、統計解析の章を充実させた。
「第1章 確率変数と確率分布」では、大数の法則と中心極限定理、ポアソン過程とガウス過程に触れ、確率論や確率過程への一歩にもなるように心がけた。「第2章 統計的推測」では、情報量と決定原理を取り上げ、統計的推測の数理を明確にした。「第3章 統計解析」では、直線回帰の項を設け、また回帰分析を全面的に書き直し、尤度解析の節を充実することにより、統計モデルによるデータと母数との聞の情報のやりとりが実験できることを目標にした。
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  1. ISBN-10
    4785314117
  2. ISBN-13
    978-4785314118
  3. 版
    改訂
  4. 出版社
    裳華房
  5. 発売日
    2003/2/25
  6. 言語
    日本語
  7. 本の長さ
    342ページ
  8. すべての詳細を表示
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商品の説明

内容（「MARC」データベースより）

確率統計の基本概念をベクトル・行列・微分積分程度の数学を使って明確に記す。近代数学を学ぶ学生を対象とした、その教科書、参考書に最適な書。1990年刊の改訂版。

著者について

大阪大学名誉教授、工学博士。1942年 愛媛県生まれ。大阪大学理学部卒業、大阪大学大学院基礎工学研究科修士課程修了。文部省統計数理研究所研究員、大阪大学講師・助教授・教授などを歴任。主な著書・訳書に『データ科学の数理 統計学講義』『時計学入門』『統計学の基礎』(以上 共著、裳華房)、『生態系の微分方程式』(現代数学社)などがある。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 裳華房; 改訂版 (2003/2/25)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2003/2/25
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本 ‏ : ‎ 342ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4785314117
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4785314118
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.8 15

著者について

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稲垣 宣生

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MBAのテキストとして使用
5 星
MBAのテキストとして使用
MBAのテキストとして使用するために購入した。MBAで数理統計学を学ぶにあたって、数理統計の書籍として、5冊目以降に取り組むのによいとおもう。全てを理解したわけではないが、今後数理統計を学ぶべき道筋を示してくれるという意味で、星5つとしたい。
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上位レビュー、対象国： 日本

Kindleのお客様
5つ星のうち5.0 ”数理”の部分は、多少ドンマイですが
2021年7月1日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
確率に関する基礎の部分については、結構雑な扱いになっている
部分はあります。が、数理統計学の基礎が一通り学べて良い本だと
思います。演習問題がそれなりにあるのも〇。答えがないのも〇（
これくらいは自力で確信をもって解けないと）

例えば、（連続量を確率変数とする）累積確率分布関数は連続だ、
との断言ですとか。これは右連続が正しいはず。

ただ、この辺にこだわり測度論まで持ち出しても、すぐに役立つ
数理統計の入門テーマにたどり着かず。なので、こういう場合は
恥を忍んで、”密度関数が存在し、その累積積分として累積確率
分布が適宜されるもののみを考察対象にしている、と開きなった
方が学生にとってはありがたいのでは。そうすれば、数学科以外
ではあまり教えられないスティルチェス積分とか持ち出さずに
すみますので・・・

普通の理工の学生、∫f(x)dF(x) みたいなスティルチェス積分とか
面食らうでしょう・・・（そうでもない）。F(x)が連続微分可能
なら、基本∫f(x)F'(x)dxになるので、とりあえず（測度論に基づく
確率論を学ぶ前までは）それで充分。

および、離散確率分布に関しては∑で書き換えていいので、その
共通記号ですよ、と。（離散確率の密度関数とか言い出すと
ディラック関数なる関数を超えたもの持ち出す必要があり）
2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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Think simply
5つ星のうち5.0 MBAのテキストとして使用
2021年2月21日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
MBAのテキストとして使用するために購入した。MBAで数理統計学を学ぶにあたって、数理統計の書籍として、5冊目以降に取り組むのによいとおもう。全てを理解したわけではないが、今後数理統計を学ぶべき道筋を示してくれるという意味で、星5つとしたい。
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Think simply
5つ星のうち5.0 MBAのテキストとして使用
2021年2月21日に日本でレビュー済み
MBAのテキストとして使用するために購入した。MBAで数理統計学を学ぶにあたって、数理統計の書籍として、5冊目以降に取り組むのによいとおもう。全てを理解したわけではないが、今後数理統計を学ぶべき道筋を示してくれるという意味で、星5つとしたい。
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kamekko
5つ星のうち5.0 ちょっとした定義や結果の確認に
2010年2月7日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
統計を応用した仕事をしてると、ちょっと度忘れした分布関数の定義や母関数の形状、導出などを確認したい時があります。洋書では、Casella-Berger "Statistical Inference"などを参照すると思いますが、日本語でとなると、この本がハンディで便利です。ただハンディなだけあって、導出は丁寧ではありません。確率論についても記述が薄いので、補完する本が必要になるでしょう。
24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
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串丸
5つ星のうち4.0 比較的読みやすかったが
2005年6月23日に日本でレビュー済み
どうもこのシリーズは対象としている人のレベルがはっきりしない気がする。
序盤の確率分布モデルのあたりはイメージしやすいように書かれており
初心者でも読みやすい構成だと思いますが、終盤の統計解析の解説は
基本的な数学の知識を習得しているだけでは理解しにくものと思われます。
しかもその部分はやや高度な領域であるのに数学的厳密さにかけている。
情報量の話などはちょっとでかたが唐突な気もしました。
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
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こまおよ
5つ星のうち5.0 数式はなるべく用いよう
2013年1月31日に日本でレビュー済み
「数式をなるべく用いない」「数式なしで理解できる」統計学の教科書（？）があふれている。数学的基礎なしにどうして統計学が理解できるのか不思議である。本文に解析ソフトで計算したと書かれていても、統計ソフトをもっていない読者には正しさを確かめようもない。しかも、そうした書物ばかりが書店の本棚を埋め、正統派の教科書が遠慮がちに間を埋めている。しかし、数理統計学は応用数学である。本来しっかりと数式と証明で記述されたものを理解し、使いこなさなければならないものである。数学的基礎のしっかりした統計学書が売れなくなるようだと、日本の科学力は非常に怪しいものとなる。しっかりと数学的に統計学を根拠づける学習をしていかなければならないと思う。本書は数学的基礎をきちんと記述してあり、非常に有益だと思う。
21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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モリリーニョ
5つ星のうち3.0 「文系」には苦しい
2010年12月22日に日本でレビュー済み
この本は例えば、東大出版会「統計学入門」で統計のなんたるかを理解した「文系」の学生が読むとまず挫折します。もちろん内容的には知らなければならないことが書いてあるのですがいかんせん説明が少ない。大学レベルの数学に慣れてない学生はその著述スタイルでまず勉強しようとする意思を砕かれてしまうと思います。そういう日本語の文献があるのかどうかはわかりませんが、より直観的な説明を交えた文献をお勧めします。
13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
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Kaz
5つ星のうち3.0 入門書ではない
2004年6月26日に日本でレビュー済み
他のレビューを読むと入門書のように感じる人もいるのでは？
この本は、統計の授業を全く受けていない人には向いていないと思います。（私が経験するに）
統計学の用語に関しては、しっかり説明していない部分が多く混乱すると思います。
ので、初めて独習しようとする人や統計学の基本を理解したい人には適していません。
19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
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