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[BOOKデータベースより]
文系理系問わず身につけたいデータ処理の方法が、図解でわかりやすく学べる!
1 データを読む(データ解析の目的;度数分布表;ヒストグラム ほか)
[日販商品データベースより]2 データ発生のメカニズムを描く(データ発生のメカニズムとは;母集団と標本;無作為抽出 ほか)
3 データに基づいて判断する(確率変数の独立性;無作為標本の定義;標本平均と標本分散 ほか)
IoTとセンサーによる情報収集、それにAIの存在。
これらはビッグデータと呼ばれる膨大な情報をいかに処理するかが鍵となっています。
また、データサイエンスも近年注目を浴びているジャンルでしょう。
これらすべての基礎となるのが統計学なのです。
本書は東大生が教養課程で学ぶ統計学の授業のエッセンスをまとめたもの。
極力数式を排除し、文系の方でも概念を理解できるように編集しています。
統計学の入門書として最適の一冊です。