統計学全体の目次
本を買った
研究室仮配属したので，興味をそそられて買った．生協10%offで．
書籍詳細 - なぜあなたの研究は進まないのか？ | メディカルレビュー社
重要だと感じたこと
本の中で(全部は読めていないが)重要だと感じたのは,分野全体についての知識だ．
研究分野の全体像を知ること,これを怠れば車輪を二度発明する(すでにあるものを生み出すことに労力を使う)ことになりかねない.
統計学
以下はwikipediaを参照した.
| 統計学 | |
| 標本調査 | 標本，母集団，無作為抽出，層化抽出法 | |
| 要約統計学 | 連続データ | 位置 | \multicolumn{1}{c|}{平均(算術，幾何，調和)，中央値，最頻値，階級値} |
| | 分散 | 範囲，標準偏差，変動係数，百分率 | |
| | モーメント | 分散，歪度，尖度 | |
| カテゴリーデータ | 頻度,分割表 | 頻度，分割表 | |
| 統計的推測 | 仮説検定 | 帰無仮説 対立仮説 有意 棄却 ノンパラメトリック手法 スチューデントのt検定 ウェルチのt検定 カイ二乗検定 イェイツのカイ二乗検定 累積カイ二乗検定 F検定 G検定 マン・ホイットニーのU検定 Z検定 フィッシャーの正確確率検定 二項検定 尤度比検定 マンテル検定 コクラン・マンテル・ヘンツェルの統計量 ウィルコクソンの符号順位検定 アンダーソン–ダーリング検定 カイパー検定 ジャック–ベラ検定 シャピロ–ウィルク検定 コルモゴロフ–スミルノフ検定 分散分析 共分散分析 |
| 区間推定 | 信頼区間,予測区間 | |
| その他 | 最尤推定 最大事後確率 ベイズ推定 尤度関数カーネル密度推定 最小距離推定 メタアナリシス | |
| 生存時間分析 | 生存時間関数 カプラン＝マイヤー推定量 ログランク検定故障率 比例ハザードモデル | |
| 相関 | 相関交絡変数 ピアソンの積率相関係数 順位相関(スピアマンの順位相関係, ケンドールの順位相関係数) | |
| モデル | 一般線形モデル 一般化線形モデル 混合モデル一般化線形混合モデル | |
| 回帰 | 線形 | 線形回帰 リッジ回帰 Lasso エラスティックネット |
| 非線形 | k近傍法 回帰木 ランダムフォレスト ニューラルネットワーク サポートベクター回帰 射影追跡回帰 | |
| 分類 | 線形 | 線形判別分析 ロジスティック回帰単純ベイズ分類器 単純パーセプトロン 線形サポートベクターマシン | |
| 二次 | 二次判別分析 | |
| 非線形 | 非線形k近傍法 決定木 ランダムフォレスト ニューラルネットワーク サポートベクターマシン ベイジアンネットワーク 隠れマルコフモデル | |
| その他 | 二項分類 多クラス分類 第一種過誤と第二種過誤 | |
| 教師なし学習 | クラスタリング | k平均法 (k-means++法) |
| その他 | 主成分分析 独立成分分析 自己組織化写像(SOM) |
このように思った理由
これを読んで, qiita.com ここへ飛んで Deep Learning Monitor - Find new Arxiv papers, tweets and Reddit posts for you あまりにも分野が多岐にわたっていて応用事例だけ追うことも難しいと感じた. (そりゃキュレーション全部英語だよね,,,ともなりました)
これに肉付けして頭を整理していきたい.
MindMapを書くほうが良いかと思ったけれど,先に手を動かしてみた.
