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返信先:@muripo_life🥹 ワークブックや過去問だけでなくゆっくりと色んな本読んでみると良いかもです、、、 画像の本はアクチュアリー試験向けですが、確率・統計の計算テクニックが乗っており、準1級の勉強に役立ちそうです😌 pic.twitter.com/ppS7Nx4xI6
世間ではデータサイエンスが流行っているが、不思議なことにその基盤となる学問である確率論の教科書が無い。 正確に言うと確率統計の本はメチャたくさんあるが、確率論の良書が見当たらない。下記の本は私が見つけた唯一の良書。 どこまで読めるかはわからないが、しばらくは読書に集中したい。 pic.twitter.com/AwY7PVyk1z
返信先:@dokuryoshien1今回,いくつかの本で証明方法を確認しようと,「ガイダンス確率統計」(積読でした,すみません)を読みました。丁寧な説明でとても良いことが分かりました。これからは日常的に参照させて頂きます。久しぶりにグラム - シュミットの正規直交化を手計算しました。 twitter.com/umaruyama/stat…
ℝⁿ の基底 (1,1,1,1,,,1,1) (0,1,1,1,,,1,1) (0,0,1,1,,,1,1) (0,0,0,1,,,1,1) (0,0,0,0,,,0,1) をこの順でグラム - シュミットの正規直交化すれば,上の画像の 1 行目→ n 行目→ n-1 行目→…→ 2 行目になりますね。
@dokuryoshien1先生の「ガイダンス確率統計」改めて読むとすごくいい本だなと感じました。とくに、数学書の読み方の練習としてもすごいよいという気がします。数学の専門書よりもよっぽど平易だけど、理工系により過ぎた数学の本だと学べないような論の積み重ね方が勉強になる。
高校数学は得意だったからやる気出てきたんでそろそろ統計も再開するかー ガイダンス確率統計という本がいいらしいので届いたら始めます。 英検、バイト、授業とかやることあるからゆっくりやる
統計検定1級は、一般にはだいぶ難しいとされており(理工系の大学院入試問題レベル)、対外的な評価も高い。 しかし、出題内容は確率と微積がほとんどなので、受験数学が得意だった東大生なら、1-2ヶ月勉強すればあっさり取れてしまう(サンプル数:5)。コストパフォーマンスが良い資格です。
PM6:56 マジで暗闇の荒野に進むべき道を照らしたい。無理すんなしもそうだが、こういうセーフティネット無い時の最大の恐怖は『弱気と廃退』 頭だけは回る。 収支管理後の無力感が恐い。 PC・NAS・社会保障ブック、確率統計とか微分方程式ノート、印哲本とか 色々運んでもらった。 身体は…チーン pic.twitter.com/2tYCfE5Hkv
返信先:@OfChiwawaひよこの皮をかぶって、かわいこぶってごめんな(*´꒳`*)ヘヘッ ちなみに、ヒヒの泥率に関して恐竜が語ると確率統計学の話をしだすので、翻訳「毎日コツコツ自発してれば、年1〜2本は泥するはず。救援出せばボコボコにしてもらえるから、コツコツやろうね」って感じ 自発素材に余裕があればオススメ💫
一緒にお風呂入ってるレイチュリ、🧂が🦚抱えて本読むので🦚も本読むようになってたらいいね。🧂が読んでるやつはビーコンの故障かというくらい何書いてるか分かんないから「○○入門‼️」みたいなやつ。それか確率統計のちょっと難し目のやつ。
とても読みやすい統計の本。苦手意識が薄れた気がする。統計は継続して学習していきたい。 公式の考え方を理解する事が難しいけど、面白いと感じ始めた。 初めから学べる確率統計 キャンパスゼミ マセマ出版社 馬場敬之 pic.twitter.com/dN1I4Bwmes
こちらの「確率・統計の数学的基礎(広島大学出版会)」は本グループの先生が執筆しております。ぜひ一度手に取ってみてください😌 広島大学図書館でも貸出中です📖 opac.lib.hiroshima-u.ac.jp/webopac/BB0193…
やはりこの本はいい本だと思います!こんなに安くていいのかってくらいの本です! amazon.co.jp/dp/B07SQ7YKQZ/…
この本は高専の応用数学に微分方程式が加わった内容になってます😃 工学部の学生が微積線形代数やったあとに、概要として一通りの応用数学を学ぶにはいいと思います😃 確率統計も応用数学なので、一冊にまとめたほうがいいけど😃 pic.twitter.com/pgNTrhcdv8
3冊とどきました😃 位相は、他の本の方がみやすい感じがします😃 数学の地図は、大学で学習する数学の概要が書かれています😃 確率統計は、これも概要って感じですね😃 この本は高専の教科書を大学バージョンにしたものらしいですが、内容は確率統計はあまり変わらないと思います😃 pic.twitter.com/gd3iCxKk4J
・本を沢山読もう。時には難しい本も読んでみて、論文に出てくる数式を理解できるくらいの力をつけよう ・数学は解析学、代数学、確率統計をがんばれ 以上かな。どんなすごい人でもやっぱ下積み期間があるんだな。自分も明日から頑張ろう!
CFML本が確率・統計書籍でベストセラー1位になってました。 機械学習でKPIを直接・意図的に動かすために必須の教養知識が唯一まとまってる本になります。世界的にもこの辺に習熟して使いこなせている人が多くないので、今から身につけておくと良い差別化になると思います。 amazon.co.jp/dp/4297140292 pic.twitter.com/ZZ1tqgd0LB
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