どうも、木村(@kimu3_slime)です。
大学で統計学・確率、データサイエンスを学ぶためには、どんな中学・高校数学の単元を身に着けている必要があるのでしょうか。
今回は、数学概念の相互関係を、初等確率・統計のスキルツリーとしてひとつの図にまとめてみました。全体像や論理構造、単元一覧を掴んだり、ロードマップとして活用してみてください。
情報量が大きいので、画像を拡大してみるか、PDFバージョンでご覧ください。
重要なキーワード
僕の主観にもとづいて、重要で身につけておいてほしいキーワードをまとめておきます。
数と文字、初等代数
- べき乗、指数
- べき乗根、ルート
- 多項式
- 1次多項式
- 関数
- グラフ
- 1次関数
- 傾き
- 座標
- 数直線
- 座標平面
確率
- 確率の定義、古典的確率
- 相対頻度、統計的確率
- 場合の数
- 組合せ論、数え上げ
- 樹形図
- 階乗
- 順列
- 組み合わせ
- 確率的試行、事象
- 論理、集合
- 要素の個数
- 和の法則
- 和事象、共通事象、余事象
- 空事象、排反事象
- 積の法則
- 独立な事象
- 条件付き確率
- 論理、集合
統計
- データの記述
- 代表値
- 度数分布、ヒストグラム
- 平均値
- 分散
- 標準偏差、偏差値
- 範囲
- 四分位数、中央値
- Σ記法
- 確率分布
- 確率変数
- 期待値、分散、標準偏差
- 微積分
- 確率変数
- データによる推測
- 母集団、サンプル
- 区間推定、信頼区間
- 相関分析、回帰分析
- 散布図
- ベクトル、行列
- 相関関係、共分散、相関係数
以上で挙げたキーワードを身に着けていれば、大学初年度の線形代数の教科書を読めるようになるでしょう。
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木村すらいむ(@kimu3_slime)でした。ではでは。
posted with AmaQuick at 2021.05.27
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