ナンクル力学系

学んだ事を書き連ねていこう。

プログラミングのための確率統計(仮)がやばい

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確率・統計の良い本は無いかと調べてたら見つけた本(の未完成版)、プログラミングのための確率統計(仮)の第I部を読み終えた(かなりとばしたけどw)。数学の知識は大学一年生前期くらいで大丈夫なんじゃないかと思えるくらい。

数学のプロをめざさない方に向けた確率・統計の解説.

らしいんだけど、それでも数学に誠実さを忘れない感じが全面に現れてて良いと思う。

ルベーグ積分・測度論から真面目に確率論へ入るには数学の素養が無い人にも、そういう基礎の部分を固めずにちゃんとした話が出来て良い。それに、普通の教科書にはないけど上手い授業をする先生なら言ってくれそうなことが盛りだくさんなので、確率・統計を一人で勉強する人が最初にこの本を読むのは上手い選択だと思う。

本文中でちらほら、

正確に説明するためには測度論が必要となってしまいます。我慢できなければ本気の数学書にあたってください

とか

このあたりを詰めるには、測度論や「(\Omega, {\cal F}, P){\cal F}」に深入りする必要があります

とか

詳しくは測度論を勉強して、

とか出てくるので、気になる人はムカッとなってそわそわしてきて、測度論やるときのモチベーションになるはず!

難点は、イメージを焼き付けようとがんばってるために説明が濃いこと。異常なくらいに。だから、少し数式になれてる人だうざったくなるかもしれない。FAQや脚注が紙面の半分くらいを占める感じなので、そこを飛ばすとかそもそも本文を飛ばすとかすると良いかも。

前著の「プログラミングのための線形代数」も良い本だったけど、やはり同じく「プログラミングのための〜」という枕詞に意味はなさそうw

追記

内容は素晴らしいのですが、あくまで執筆途中なのでそこを気をつけて読む必要があります。気づいたことは:

  • 節のタイトルが適当なんじゃないか、という部分がある。
  • 流れの構成がここ先に書いて不自然になったから次はここ直す予定なんじゃないか、的な部分が残っている。
    (具体的には、条件付き確率の所。導入がかぶってる、もしくはつながりを説明しきれてない気がする。)
  • 何ページを参照、とかがずれてる場合がある。

くらいかな。あとは、目次にあって期待してるとまだ書いてない章があったりw。↑のリスト、的外れなこと言ってるかもしれないので注意。あくまで学習途中の人間の感想なので。

早く本が出ると良いんだけどね。

Written by tkf

October 11, 2008 at 9:51 pm

Posted in 数学

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