統計学

『あたらしいPythonで学ぶ統計学の教科書』を元に改めて統計学を勉強し直し中。

久々に確率密度関数とか、大数の法則、中心極限定理、統計量の算出とか考えて感動！

日々の仕事だと社内調整とか、無理くりでも機能実装や運用案をひねりだしているだけなので、理論とかにしたがって整然としているのっていいなって思う。仕事ももっと整然とした内容とかだったらいいのに（直近だと軽減税率とか聞く人で対応方法違うし、ストレスでしかない。統一的な方針で誰かまとめてくれないものでしょうか・・・）。

Pythonで統計学を学んでみてRで学んでたときのことを思い出しました。

当時はPythonとかまったく知らずにRでやってたけど、Pythonも全然遜色なさそう。ただまあ、Rの場合は論文とかでも利用できるレベルで実装内容について担保とられてたけど、Pythonはどうなんだろうか？機械学習のメインどころとしての認知も根強いものになっているし、十分なレベルのようには思うのだが・・・。

Rに比べるとPythonのほうが汎用性高そうではある。Rの場合ってあくまで分析の用途での利用ってイメージだけどPythonは拡張の結果として統計やら機械学習がでてきているので、アプリケーションの一部として組み込むとかは比較的楽なんじゃなかろうか？Microsoft もPythonを利用可能なように拡張してきてるし、基本情報処理技術試験とかでも対象言語にしてきているからもはやメジャーかな。

本書でPythonの統計的な処理をする場合に利用するライブリだけ下記に列挙。

・numpy

・scipy

・pandas

・matplotlib

・seaborn