統計学

緑本こと「データ解析のための統計モデリング入門」の書評です。評判は良いけれど、どんな内容が学べるのか、またどのタイミングで読んだら良いのかわからないという方も多いと思います。そこで本記事では、難易度やおすすめの読み方についても解説します。

統計学を身につけるために「数学力」は欠かせません。しかし、どのくらい数学を勉強したら良いのかわかりにくいと思いますので、実体験を踏まえて解説します。

「無相関検定におけるサンプルサイズの決め方・計算方法」についてわかりやすく解説しました。この記事を読むことで、得られた相関係数が有意かどうかを判断するのに、どのくらいのサンプル数が必要かがわかるようになります。

「外れ値の検出方法」についてわかりやすく解説します。外れ値を含んだデータをそのまま分析したり、見た目で外れ値を判断したりすると、誤った分析結果が得られることがあります。間違った判断をしないよう、本記事を読んでしっかり学びましょう！

統計学の初心者向けに「心理統計学の基礎」の書評を書いてみました。難易度やおすすめの読み方についても解説しますので、ぜひ参考にしてみてください！

統計学の「超」定番教科書である「統計学入門」（東京大学出版会）の書評です。これから本気で統計学を学びたいと考えている方は、持つべき1冊です。この記事を読めば、難易度や読み方がわかると思いますので、ぜひ参考にしてみてください！

「データ分析の設計方法」について例題を用いてわかりやすく解説します。ビジネスにおいて、データ分析なしの意思決定はあり得ません。
よって、データ分析の設計方法を身につけることは、仕事をする上で確実に必要になってきます。これからデータ分析を学びたいと考えている方は、ぜひ読んでみてください！

「製造業におけるDXとは？」についてわかりやすく解説します。DXとカッコよく言ってみたものの、意味も分からず使っているケースが散見されます。本記事では、DXについてイチから解説し、製造業に勤める我々が、今後「何をしていくべきか」について考察しています。

初心者向けのデータサイエンス勉強法について解説します。化学や機械、電気などの非ＩＴ系技術者が、武器の一つとしてデータサイエンスを身につけるための道しるべです。データサイエンスの「はじめの一歩を踏み出したい」という方は、ぜひ読んでみて下さい！

初めて統計学を学ぶ方向けに、統計学の基礎を固めるためのオススメ本を紹介します！私自身、会社に入って初めて統計学に触れましたので、初心者の気持ちは忘れていません。教科書毎の特徴をふまえておすすめ本を紹介しますので、気軽に読んでいってください！