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統計検定1級(2026/11/15(日))の日程が近づいています。受験者の皆さま、今週は過去問演習はもちろん、試験範囲の各事項の総点検をしっかり行いましょう!
試験前日まで、毎日、私の過去のnote(統計関連)を紹介していきます。参考にしてください。まずは、以下です。
note.com/hirokazuohsawa/n/n1…
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北川源四郎名誉教授が「瑞宝中綬章」を受章
ism.ac.jp/kouhou/news/202611…
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技術評論社「データのつながりを活かす技術」を購入し真剣読みを始めました。テーブルデータに比べ若干親しみにくい「グラフデータ」の扱いを見事に平易に解説した本ですね。SNSや購買データが有名ですが、我々計測界隈でもノード&エッジで表現しやすいデータがたくさんあるのです!
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弊学「宇宙航行力学」「宇宙航行力学特論」を履修されているみなさんへ:特に指定している訳ではありませんが、授業の一層の理解のため、また人生の趣味として、
拙著「人工衛星・惑星探査機のための宇宙工学」 amzn.asia/d/gmAUbv8
をオススメします。両講義の内容を大部分含みます。
#TMU_SSL
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数年前まではPython,R,Juliaを全くやっていなかったが、今はほぼ毎日やっている。Pythonはyoschi_sさん(@stern_bow)のブログ、Rは統計学の学習、Juliaは清水団先生(@dannchu)の投稿やブログを通じて興味を持った。
若くない私が新しい事を習得するキッカケをくださり、本当に有り難いと思っています。
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普段は技術的なことをつぶやいていますが、宣伝させてください。
この度、技術評論社様より『マーケティングサイエンスの理論と実装』という本を出版させていただくことになりました。
私自身のマーケティングサイエンスに関する実務経験をもとに、
「実務で生じた課題」
↓
「解決手段と、その背景にある理論」
↓
「Pythonによる実装」
↓
「結果の解釈と施策への応用」
という流れで各章を構成しています。
特に意識したのは、「なぜその手法を選ぶのか」「得られた結果から何がわかるのか」「そこからどのような施策を考えられるのか」を、具体例や数式、コードを通して追えるようにすることです。
扱うテーマは、顧客分類(k-means・GMM)、新製品の普及予測(バスモデル)、選択行動(ロジットモデル)、購買頻度(NBDモデル)、顧客の異質性(階層ベイズ)、離反予測(生存時間解析)、LTV推定、推薦(行列分解・LightGCN)などです。
マーケティングの課題に取り組むデータサイエンティスト、アナリスト、エンジニアの方や、分析担当者と一緒に施策を考えるマーケティング担当の方に読んでいただけたら嬉しいです。
【新刊】2026年11月30日発売『マーケティングサイエンスの理論と実装』本体3,200円+税,和山弘 著,「課題 → 理論 → Python実装」で理解するgihyo.jp/book/2026/978-4-297…
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自分用に論文リスト作ったしせっかくなので放流
pozihamebaystar.github.io/co…
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【新刊】2026年11月9日発売『モデル予測制御のソフトウェア設計と実装──Pythonによるモデル化・検証とC++ライブラリ開発』本体3,200円+税,新帯俊信 著,数式から,動くコードへ。可読性・計算効率を両立する設計を学ぶ。gihyo.jp/book/2026/978-4-297…
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東大航空院試対策、
流石航空、機械系では見かけない航空力学もある。機械系出身でも機械四力をまずは完璧にしておけば、他の科目はなんとかなる、かな。。
spacedavid.com/2018-02-07-%e…
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6,7,8月に
『数学のための英語教本 第2版』(共立出版)
を読みました。いろいろ勉強になりました。
数学の中で登場する英語については、昔は「習うより慣れよ」だったと思うのですが、今はこの書籍で「数学英語」の基礎を固めてから洋書の読書や論文執筆に進む人が多い(?)のかもしれませんね。
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西荻窪で、たまたま
「15歳なんて、余弦定理も習ってない歳で」という会話をしたら
カウンターの美人が「余弦定理!?私、高校の数学教師で」
と振り返ってきたので
「57は素数...」
「√2は有理数...」
と釣り糸を垂らしてもう一度振り向かせるチャレンジを決行
お前生徒に似ててムカつくと言われた
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Replying to @stern_bow
拝読しました!(いつもとても勉強になっています)
有り難うございました。
久保川先生の「現代数理統計学の基礎」第5章問10を思い出しました笑(画像は、私の学習メモです)。
後段の
「\sqrt{n}(\hat{\mu} - \mu)は0に確率収束する」
は正しくないと思われます。ご確認ください~!!
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特製関数で複素積分使うやつがいつ頃から使われてるか知らないけど、似たような感じで証明できるコーシーの不偏推定量の証明は割と最近の研究だったりする
期待値・分散がないコーシー分布は,モーメント母関数は定義できないものの,特性関数は定義できる。その導出には複素積分を利用する。
統計検定では複素積分は要求されない(と推察)が,知っていると数理統計の見方が広がる。
▼「統計学への確率論,その先へ」第2章を読む
stern-bow.hatenablog.com/ent…
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2026/09/17(木)の朝日新聞朝刊に寄稿しました。よろしくお願い致します。(インターネットでも読めますが、有料記事扱いです)
asahi.com/sp/articles/DA3S16…
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【展開希望】
私、実は滋賀大DSセンターの特任准教授もしていますが、その滋賀大の特任准教授の業務で滋賀大DS卒業生を対象にしたアンケートを開始しました。
とりあえず連絡ができる卒業生にメールを送りましたが、どうしても1期生が中心となってしまうので、(続)
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清 智也先生の著書、統計学One Point シリーズの1つとして出るらしい / 情報幾何 ―推定と予測の漸近理論―
kyoritsu-pub.co.jp/book/b102…


























