統計の勉強がしたいとおもったのでするなり 2日目
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困ったこと
さて２日目である。
変わらずUdemyを進めているのだが、記述統計学と推測統計学のあたりから急に難解になってきた。困ったことがいくつかある。
①そもそも単語の意味が定着しておらず、何を指しているのかわからない
②単語の意味を読んで理解することと、その単語の利用目的の把握に乖離がある
順番に説明しよう。
①単語とイメージを一致させる
統計の学習をするに当たり、耳慣れない用語の意味を理解・定着させることにとても時間がかかっている。が、これらの単語を使いこなせるようになることは、自分が知らない概念や項目に名前がつくことなので、とても重要である。
具体的に言うと「度数」「相対度数」「モザイク図」などである。図で見れば一発でわかる。が、単語だけで示されると「なんだっけ」となる。
各階級に当てはまるデータの数を「度数」という。
相対度数は度数÷母数なので、度数が全体に占める割合のこと。
こちらはモザイク図。オスメス×品目でどこが一番ボリュームゾーンかがぱっと分かる。
この辺は言語の習得と一緒。繰り返し多方面から使いながらなれるしかない。単語を覚えて使えると何が良いか、というと、AIに簡単に聞けるようになることだ。
分析データを投げればAIが全部コードを書いてくれる。
②単語の意味理解よりも利用シーンの方が大事
例えば「標準偏差とは、分散の平方根をとったもの」である。日本語として読めるが、だから何だ？という感じである。
それよりも利用シーンを示された方がよっぽどわかる。
なるほど、標準偏差は「データのばらつき」を測る尺度なので、ばらつき具合がわかると、データの特性が理解できるのか！といった感じ。
学習にAIの活用が欠かせない
統計については、非常にロジカルな分野であるため、AIを活用してもハルシネーションが少ないのではないかと思う（素人意見である）。
結果として、わからないことを何でも聞いて理解し、もし違った場合は覚え直せば良い。
いまはこのやり方がよさそうである。
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