Ask HN: 統計学の教科書を読みますか？
Ask HN: Would you read a statistics textbook?
私は学部と大学院で古典的なベイズ統計学の教育を受けましたが、提供されている本の多くはかなり悪いという結論に達しました。個人的には、統計学は適切に図示されれば直感的に理解できます。素晴らしい例として、https://seeing-theory.brown.edu/ があります。統計学の背後にある直感を本にすることが意味があるかどうか疑問に思っています。誰か読んでくれるでしょうか？人々はまだ統計学の本を読むのでしょうか、それともそれはほとんど無駄な努力になるでしょうか？統計学を教えたり理解を助けたりしたい場合、どのようなリソースを考慮しますか？
統計学についてはよくわかりませんが、私の大学の物理学のコースでは、通常3冊の本が推奨されています：1) 完全な説明があり、よく整理された主要な本。学習用です。2) ランダウの本。非常に短くて難しい。重要な公式やトピックを見逃していないか確認するためだけに使います。3) ファインマンの本。物理学者向けの雑多な寓話集です。読むのは楽しいですが、理解するにはまず1を読む必要があります。4) シャウムの本。ほぼ演習問題集です。嫌う人もいれば、愛する人もいます。私は他の本の補助として好きです。あなたは1が退屈だと不満で、3を書きたいのだと思います。良いアイデアですが、思ったより難しいです。
私も大学で統計学を学びましたが、多くの概念の直感を解き放つには、より高度なコースを取らなければならないことがよくありました。例えば、自由度はAP統計学で早くも登場しますが、非厳密な視覚的説明でも線形代数に依存しており、ほとんどの学生はそれをずっと後になってから学びます。seeing-theoryのようなリソースがもっと増えると良いと思います。統計学の本はほぼ普遍的に退屈だからです（Blitzsteinは顕著な例外ですが）。しかし、より高度な概念が、統計学を専門としない人にも理解しやすい形で視覚的に説明できるかどうかはわかりません。
これは私の学習の旅も要約しているように感じます。基礎となる概念についての非常に良い直感を解き明かすのはずっとずっと後になってからですが、それは部分的には、それらの直感自体が決して伝えられず、証明から学ぶことになっていて、学習の間接的な産物だからです。
統計学のどの部分が教えられているか、それぞれの学習の応用、そしてそれが現実世界とどのように関連しているかによります。より一般的には、今日の興味深い技術的進歩と関連していて、初心者向けの凝縮版として提供されるなら、統計学の本を買うでしょう。
HNでの議論
66- actualeff0rt
私はコンピュータサイエンスと数学で学士号と修士号を2つ持っていますが、それでも確率と統計が自分の最大の弱点だと感じています。どうしても直感的に理解できず、信じてください、何度も試しました。確率・統計の教科書に対する私の最大の不満は、測度論に頼らずに物事を説明するのが非常に難しいことです。
もしかすると確率と統計は私のスキル不足かもしれませんが、私が絶対に嫌いなのは、測度論における表記法の標準化がまったくされていないことです。どの教科書もやり方が違います。そして、どの教科書も自分の表記法が誰もが使っているものだと決めつけています。誰もその表記法が何を意味するのか説明しようとしません。私に言わせれば、新しい表記法はすべて、「この記号を頭の中でどう読むか」についての一文か二文を添えて導入されるべきです。特に、添え字や上付き文字が含まれる場合はなおさらです。測度論では、文脈から読み取るべき「暗黙の」情報が非常に多いため、特にひどいです。しかし、ある意味では理解できます。なぜなら、すべての表記法が完全に明示的であれば、タイプするのがかなり難しくなるだろうからです。
とにかく、測度論の表記法についての愚痴はさておき、私は間違いなく別の確率・統計の教科書を読むでしょう。しかし残念ながら、著者が私に「表記法への思いやり」を示してくれなければ、すぐに読むのをやめるでしょう。
- ssivark
私の個人的な意見では、統計学の教科書は通常、規範的な視点から書かれており、そのため読者が実際に何が起こっているのかを直感的に理解することが難しくなっています。読者は、暗黙のうちにガウス分布を仮定してテストや公式を盲目的に暗記する代わりに、分布やサンプルを視覚化して合理的な判断を下す方がはるかに良いでしょう。分布を明示することで、それをモデル化し、サンプルが何を伝えているのかを直感的に理解することができます。私は誰にでも『Model Based Machine Learning』という本を心からお勧めします（オンライン版は無料です）。https://mbmlbook.com/
- gus_massa
統計についてはわかりませんが、私の大学のほとんどの物理のコースでは、3冊の本が推奨されています。
1) メインの本。完全な説明があり、よく整理されています。学習用です。
2) ランダウの本。非常に短くて難しいです。重要な公式やトピックを見逃していないか確認するためだけに使います。
3) ファインマンの本。物理学者向けの雑多な童話集です。読むのは楽しいですが、理解するにはすでに1を読んでいる必要があります。
4) シャウムの本。ほとんど問題集です。嫌う人もいれば、愛する人もいます。私は他の本の補助として好きです。
おそらくあなたは、1が退屈だと不満で、3のようなものを書きたいのでしょう。それは良いアイデアですが、思ったより難しいです。
- montalbano
それは『Statistical Rethinking』とどのように重なるのでしょうか、または異なるのでしょうか？
この本は、ベイズ統計の最もアクセスしやすい入門教科書として広く認識されています。
- howunfortunate
私はオタクで、仕事で多くの統計を扱っていますが、統計学の教科書は読まないでしょう。
情報系のものはたくさん読みますが、数学や統計、ソフトウェアは、本という形式がそもそも合わないと常に感じています。
もし私なら、SQLZooのようなインタラクティブなウェブサイトや、StatQuestのようなビデオシリーズを作るでしょう。
それらの教育形式は、なぜか私にとって非常にしっくりきました。