昔、学生の時に「推理統計学」っての授業出た気がする。単位もギリギリでお情けで取得した気がする。内容はスッカラリンコンなのである。わっはっは。どーや。
何が理解を阻んだか?
今、考え直すと原因はこれだな。
正規分布というものがある。ま~ガウス関数とも言う。ワタクシはどうしてガウス関数が導かれたのか? 自然のいろいろな現象は正規分布に従うとか言うのだが、ほんまでっか?
そこでワタクシはドン詰まって終わり。推定とか検定とか何をやろうというのか理解できず。
どーーーや。
で、最近になって機械学習の数学的基礎は統計・確率であるとエライ人が言うので、そうか統計・確率の勉強しなくてはな。
そしていろいろとわかった事がある。ガウス関数は2,3の公理を元にして導き出される。検索したら出てきた。自分で検索したからな。Bard先生に訊かずに。どーや。
他にも二項分布とかt分布とかいくつかの数式をPythonで書いてグラフ出したりしていて、なんとなくだが理解が進み始めた気がする次第である。
二項分布からいくつかの条件の元でポアソン分布式が導かれるのも知った。
自分で数式を書いて計算してグラフ出したりして、そういうことをやると理解が進む可能性がある。今はコンピュータ言語がタダで使えるのでコード書いて試せばよい。試さずともPythonで統計学とかの本は何冊も出ている。
自分で手を動かして計算してみなはれ・・・・昔から言われている事である。昔は電卓しかなかったのでやる気なしだったが(笑)
wxMaximaはグラフ作成機能付き高級電卓である。本来の数式処理などワタクシの数学のレベルでは使わんもんねーーーだ。手軽に計算して試すべし。
そういうことをしないで出版社から例題をdownloadしてVScodeでクリッククリックで実行して、動いた!!! よっしゃ、終わり! という事では何も身につかぬ。身につくのはクリックが上手くなる事だけね(笑)
ライブラリを使えば統計関数を自分で書く必要はないのだが学習としては一度は書くべきだなあ。。。。と思う。
ただ、統計・確率の入門書では数式書かないでライブラリの関数使うだけってのもあるから、こういうのは役には立たんよ。知らんけど。ライブラリ使えればいいんでない? という人向きであって何かを理解しようという人には向かないのだ。どーや。わっはっは。
で?
次はベイズ統計を。これは面白い・・・・・はずだ。ただ、Pythonでの解説だと結局はMCMC法の話とPyMCの使い方の説明というものになってしまう本もある。そこらだなあ。
よーし、明日からベイズだ。どーーや。明日から本気だす。。。と言って数十年のワタクシ。