2024/02/11、日曜日。
数学検定1級の学習と、統計学の学習に取り組んでいます。
Reviews
ここ二週間で取り組んだこと。
- 授業視聴
- 区間推定の概要（赤本11章の範囲）
- t検定の概要（赤本12章の範囲）
- R/R Studioでやさしく学ぶ プログラミングとデータ分析
- 7章：統計処理の基本
- 8章：データ分析の基本
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推測統計の山場、という感じですかね。相変わらず、授業の時には理解できている「つもり」でも、あとから授業の内容を振り返ってもなかなか思い出せなかったりします。
そもそも勉強時間が足りていないのももちろんですが、やはり練習量が圧倒的に足りないのかなーとも思ってしまいます。
ここでは、学んだR言語のスクリプトを多少整理してそのままぺたり。あまり良いアウトプットじゃないなと思いつつも、何も書かないよりは良いかな？
R言語で正規分布を扱う
#正規分布のデータをランダムに得る #rnorm関数：正規分布を元に指定した個数の乱数を生成し、ベクトルとして出力する #rnorm(個数, mean=平均, sd=標準偏差) rnorm(10, 0, 10) rnorm(10, 0, 20) #指定した値の確率密度を得る #dnorm関数：正規分布で、結果が指定した値になる確率密度を求める #drorm(値, mean=平均, sd=標準偏差) dnorm(1, 0, 10) #指定した値の累積確率密度を得る #pnorm関数：正規分布で、指定した値以下が得られる確率密度を得る #pnorm(値, mean=平均, sd=標準偏差) pnorm(1, 0, 10) #指定した確率から値を得る #qnorm関数：正規分布かで、指定した確率以上（以下）になる値はいくつかを調べる。dnormの逆の役割。 #qnorm(確率, mean=平均, sd=標準偏差) qnorm(0.8, 0, 10)
R言語で区間推定を行う
#母平均の区間推定 #母集団が正規分布であることがわかっており、母平均μと母分散σ^2は未知 #標本について、サンプル数n=100、標本平均xar=2.345、標本標準偏差s=0.047 #このとき、母平均を信頼区間90%で区間推定する xbar <- 2.346 s <- 0.047 n <- 100 t <- qt(p=0.95, df=99) xbar - t*s/sqrt(n) #2.338196 xbar + t*s/sqrt(n) #2.353804
Plans
しばらく学習のペースが乱れていたので、ここで戻していきたいなと思っています。
勉強の優先度が下がってきちゃったので、取り組み方を見直し。
— 紅崎玲央 Leo (@leo_koo0130) 2024年2月7日
学習に着手するハードルを低くして、「これができればオッケー」というルールを自分の中に決めようー。
具体的には、以下のようなルールを自分の中で決めて取り組んでいきます。特に、自分の中のハードルを下げて焦らず取り組むのが、一番のポイントかなーと思っています。
- 学習は1日15分〜30分程度でよいので、毎日統計に触れる！
- 統計授業を見る → その範囲の重要項目をまとめる
- 赤本を読む → 感想を本の余白にメモ
- 問題を解く → 手順と要点を余白にメモ
- 更新内容は簡単で良いので、週1回のこのブログ「趣味の数学ノート別冊」の日曜朝更新！
- 締め切りとして、書いたところまでで強引にまとめる
- ボリュームは「少ないかな？」くらいがちょうどよい（3000字程度）
そして今月いっぱいで、統計の授業が一通り終わってしまいます。もう残り期間も少ないですが、終わったときには「授業を通じてこんなことを学んだ！」と言えるような状態になれていればいいな。
別ブログ（note）では「社会人の数学の学び方」をテーマにあれこれ書いていますので、良ければそちらもご覧いただけると嬉しいです。
