「パターン認識と機械学習」への遠回り その5 「キーポイント確率・統計」

その1 フリーソフトで作る音声認識システム
その2 自然言語処理のための機械学習入門
その3 はじめてのパターン認識
その4 キーポイント線形代数
幕間 機械学習と統計学

キーポイント確率統計 (理工系数学のキーポイント 6)

読んだ動機

統計学を学ぶ理由は「幕間 機械学習と統計学」に書いた通りです。
この本を選んだ理由は、前回読んだキーポイント線形代数がとても良かったので、キーポイントシリーズを読んでみたくなったからです。

良いところ

確率・統計について、学ぶ意義や確率・統計の基礎、検定や確率過程といったことついて幅広くおさえています。
「キーポイント線形代数」と同じく図や例題が多く、イメージしやすかったです。
学ぶ上でのフローチャートや、数多い確率分布などを表で整理しているのが読む助けになりました。
やはりキーポイントシリーズは良書が多いな、と改めて感じました。

悪いところ

全体的に分かりやすかったのですが、細かい数式で結構躓くところが多いかもしれません。
特性関数などが出てくるので、微積分を噛ってから読んだほうが良いと思います。
本のコンセプト(厳密な数学書に誘うこと)からしてしょうがないことではありますが、証明を略したり厳密でないところがあったりします。これに関しては統計学の本格的な入門書を読むことで対応しようと思います。

学べること

統計学を学ぶ意義、確率・統計の基礎、代表的な確率分布の説明、検定や推定の実際、確率過程

追記

他の統計学の入門書として、こんな本も読みました。

統計学 (サイエンス・パレット)

【書評】統計学 (サイエンス・パレット) - old school magic
入門書としても良いとは思いますが、統計学を少し勉強した後の知識の整理に役立つと思います。