#数楽 測度論的な意味での確率はランダム性の概念を一切含まない割合の概念の抽象化に過ぎないのに、大数の法則、中心極限定理、大偏差原理のような統計学的にも重要な結果を定式化して証明できることはちょっと面白いと思う。 言われれば自明ですが、何もない所からそこまで到達するのは難しそう。

Rで学ぶ確率統計(’21)第5回 連続型確率分布の説明の続きとRでシミュレーション。 そんな分布あったな状態だったので、身近な統計(’18)と統計学(’19)の印刷教材を見比べながらフムフムしてました。 Rで理論の確認。大数の法則を実験するのは大変なので、シミュレーションできるのはおもしろいですね。

統計学やデータサイエンスでも面白いものとそうでないものとがある。因子分析やクラスター分析は、何か原因が分かった気がするし、確率分布をモデリングしてパラメータ推定するのも発見感がある。 一方で、SVMのように何もかもブラックボックスのまま終わってしまうと、正直何も楽しくない。

#統計 統計学の本質的部分の理解に測度論は無用だと思います。統計学的に重要な事柄と測度論的確率論の面白い所は全然違う。 測度論でマウントを取る行為はクズそのもの。 しかし、数学が得意なら測度論も大して難しくないので、ついでに勉強してしまった方が楽しいだろうという意見には大賛成。