統計学の勉強（５回目）

こんばんは。

２冊ほど統計学の書籍を読んでみたものの途中で頓挫してしまったので、違う入門書を読みはじめました。

前回の記事はこちら

今回は「完全独習　統計学入門」（小島寛之著）をチョイスしました！

完全独習 統計学入門

この書籍は

・統計学を初めて学ぶ人
・統計学を改めて学び直したい人
・何度も挫折して、いまだに身についてない（と感じている）人
・今まさに落ちこぼれつつある人

に向けた統計学の超入門書とのこと。

まさに落ちこぼれつつある今の私にピッタリです(笑)

第１部まで読みましたが、なんとなく前よりは分かった気がします！

この書籍で良かったのは株のリスクの指標（ボラティリティ）、シャープレシオの話しが載っていたこと。

資産運用の勉強の一環で統計学に手を出したので、株式運用のリスクやリターンの内容がわかったのがありがたかったです。

以下備忘録

統計学とは

記述統計：得られたデータからその特徴を抜き出すためのテクニック

推測統計：統計学の手法と確率理論をミックスして「全体を把握しきれないほどの大きい対象」や「まだ起きておらず未来に起きること」に関する推測を行うもの。（新しい手法）

統計と確率の違い

統計→過去のデータの集まり、過去に起きたことに関する記述

確率→未来に起きることに関する記述

縮約とは

データとの集まりを何らかの基準で整理して、意味のある情報だけを抽出すること

・統計量を求める
・ヒストグラムを作る
・メリット：要点の浮彫
・デメリット：生のデータを失う

平均値は度数分布表でも出せる

階級値×相対度数の値を合計すると平均値になる

ヒストグラムにおける平均値の意味

ヒストグラムをやじろべえとみなしたときのつり合いの支点

標準偏差（S.D.）

・S.D.１個分程度は月並みなデータでそれほど特殊ではない
（S.D.±１の範囲内に約７割のデータが入ってしまう）
・S.D.２個分程度になるとある程度特殊なデータといえる
（S.D.±２より離れるデータは両側合わせて５％しかない）

S.D.は株のリスクの指標（ボラティリティ）として活用できる

平均収益率だけでは優良な企業かどうか判断できない→月次収益率のS.D.を求めて、どれくらいの損失があるのかを調べる

※ボラティリティ…予想変動率

S.D.でハイリスク・ハイリターン（シャープレシオ）も理解できる

シャープレシオが大きい（＝角度が大きい）ほどリターンの大きい「パフォーマンスのよい金融商品」ということ

以上。

第２部まで完走できるといいなあ。