【目次】「数値シミュレーションで読み解く統計のしくみ」をPythonで写経

書籍の著者　小杉考司 先生、紀ノ定保礼 先生、清水裕士 先生

写経の種類
書籍のプログラム言語 R を Python で書き換えます。

書籍の紹介

書籍「数値シミュレーションで読み解く統計のしくみ〜Rでためしてわかる心理統計」（小杉考司、紀ノ定保礼、清水裕士 共著、技術評論社、「テキスト」と呼びます）は、2023年9月に発売されました。
副題「Rでためしてわかる心理統計」のとおり、統計処理に定評のある R 言語の具体的なコードを用いて、心理統計の理解に役立つ数値シミュレーションを実践する素晴らしい書籍です。

とにかく R 言語によるサンプルコードのボリュームが多いです。
しかも、確率・統計分野の主だったライブラリを余す所なく満喫できるのです！
そこで Python へのコード書き換えを通じて、統計処理や数値シミュレーションと仲良くなれるように、丁寧を心がけて「写経」に取り組みました！

目次

第１章「本書の狙い」

第２章「プログラミングの基礎」
2.1節「言語の基礎」、2.2節「オブジェクトと変数の種類」

2.3節「関数を作る」

2.4節「プログラミングの基礎」

第３章「乱数生成シミュレーションの基礎」
3.1節「確率変数と確率分布」

3.2節「確率変数の期待値と分散」

3.3節「乱数生成シミュレーションで確率分布を模倣する」

3.4節「任意の相関係数を持つ変数が従う確率分布」

第４章「母数の推定のシミュレーション」
4.1節「統計的推測の基礎」

4.2節「母平均の信頼区間」

4.3節「相関係数の標本分布と信頼区間」

第５章「統計的検定の論理とエラー確率のコントロール」
5.1節「統計的検定の論理」
5.2節「Rによる統計的検定の実際」

5.3節「エラー確率のシミュレーション」

5.4節「一元配置分散分析のシミュレーション」

5.5節「反復測定分散分析のシミュレーション」

第６章「適切な検定のためのサンプルサイズ設計」
6.1節「統計的検定とQRPs」

6.2節「タイプⅡエラー確率のコントロールとサンプルサイズ設計」

6.3節「サンプルサイズ設計の実践」

6.4節「いろいろな検定におけるサンプルサイズ設計の実践」

6.5節「非心分布を使わないサンプルサイズ設計のシミュレーション」

第７章「回帰分析とシミュレーション」
7.1節「回帰分析と確率モデル」

7.2節「シミュレーションデータで統計指標の意味を理解する」

7.3節「回帰分析における仮定と注意点」

7.4節「発展的な課題」

楽しい写経シリーズの目次

ブログの紹介

note で８つのシリーズ記事を書いています。
ぜひ覗いていってくださいね！

１．のんびり統計

統計検定２級の問題集を手がかりにして、確率・統計をざっくり掘り下げるブログです。
雑談感覚で大丈夫です。ぜひ覗いていってくださいね。
統計検定２級公式問題集CBT対応版に対応しています。
Python、EXCELのサンプルコードの配布もあります。

２．統計・データ分析とつながる

シリーズ「統計・データ分析とつながる」は、統計・データ分析との「つながり」を発掘して、コラム風に仕立てたブログシリーズです。
生成 AI の力を借りながら、統計・データ分析の入り口をイメージして、自由気ままに書きました。
たとえば…
・日常生活と統計のつながり
・統計検定２級からその先へのつながり
気楽にお読みいただけたら嬉しいです🍀

３．実験！たのしいベイズモデリング１＆２をPyMC Ver.5で

書籍「たのしいベイズモデリング」・「たのしいベイズモデリング２」の心理学研究に用いられたベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍をはじめ、多くのベイズモデルは Ｒ言語＋Stanで書かれています。
PyMCの可能性を探り出し、手軽にベイズモデリングを実践できるように努めます。
身近なテーマ、イメージしやすいテーマですので、ぜひぜひPyMCで動かして、一緒に楽しみましょう！

４．実験！岩波データサイエンス1のベイズモデリングをPyMC Ver.5で

書籍「実験！岩波データサイエンスvol.1」の４人のベイジアンによるベイズモデルを PyMC Ver.5で描いて分析します。
この書籍はベイズプログラミングのイロハをざっくりと学ぶことができる良書です。
楽しくPyMCモデルを動かして、ベイズと仲良しになれた気がします。
みなさんもぜひぜひPyMCで動かして、一緒に遊んで学びましょう！

５．楽しい写経 ベイズ・Python等

ベイズ、Python、その他の「書籍の写経活動」の成果をブログにします。
主にPythonへの翻訳に取り組んでいます。
写経に取り組むお仲間さんのサンプルコードになれば幸いです🍀

６．RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門 を PythonとPyMC Ver.5 で

書籍「RとStanではじめる心理学のための時系列分析入門」の時系列分析をPythonとPyMC Ver.5 で実践します。
この書籍には時系列分析のテーマが盛りだくさん！
時系列分析の懐の深さを実感いたしました。
大好きなPythonで楽しく時系列分析を学びます。

７．データサイエンスっぽいことを綴る

統計、データ分析、AI、機械学習、Pythonのコラムを不定期に綴っています。
統計・データサイエンス書籍にまつわる記事が多いです。
「統計」「Python」「数学とPython」「R」のシリーズが生まれています。

８．Python機械学習プログラミング実践記

書籍「Python機械学習プログラミング PyTorch & scikit-learn編」を学んだときのさまざまな思いを記事にしました。
この書籍は、scikit-learnとPyTorchの教科書です。
よかったらぜひ、お試しくださいませ。

最後までお読みいただきまして、ありがとうございました。