統計学の名著 (入門書) - マーケティング過多の中で、何はともあれまずはこの6冊の名著から(随時更新)

統計学の名著６冊 + 問題集

専門家でもないのに思いっきり地雷を踏み抜きますが、最近の統計学は本当にマーケティング過多ですね。MITのコースの為に、OAZOの中で1hくらい統計の本を物色しましたが、やはり名著はそんなに頻繁には出ないんだなという普通の結論になり、1冊も買わずに既に持っているものの復習だなという結論になりました。

時代の流れに打ち勝てる名著は価値は変わらないですね。ここにあげた以上の内容ということになると、個々人の業務上の必要に応じた範囲に特化した本であるとか、論文になるかと思います。

過去記事
Statistics and Data Science from MIT will start soon
http://touya-fujitani.blogspot.com/2018/08/statistics-and-data-science-from-mit.html?view=flipcard

統計入門書

キーポイント確率・統計
https://amzn.to/2C6BfyB
このblogでは度々取り上げていますが、キーポイントシリーズは本当に素晴らしいシリーズです。なぜかというと、基礎領域を対象とする知識体系の基本構造を最小の情報量で記載してくれています。端的にいうと、とても薄いです。この薄さ(=情報量)だったら完全に頭にいれることが出来ます。似たシリーズに東京大学工学教程がありますが、こちらもとてもおすすめです

東京大学　基礎統計学シリーズ

この3冊は改めて紹介するまでもなく、名実共に名著の地位を欲しいままにしています。
統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)
https://amzn.to/2Pp31Ia
自然科学の統計学 (基礎統計学)
https://amzn.to/2orfZtB
人文・社会科学の統計学 (基礎統計学)
https://amzn.to/349eIvc

スバラシク実力がつくと評判の統計学キャンパス・ゼミ
 https://amzn.to/3aJ2EUb

top engineerの同僚が持っていて知ったのですが、これはすごく良いです。高校の最も良質な問題集の大学版みたいなアプローチを取っています。筆者の高い理解度がそのままま本の内容に反映されているみたいな本です。ゼロから非常に深いところまで解説してくれています。こういうのあったな〜〜ってやつです。また重要定理の証明を問題として大量に掲載しており、これは非常に重要です

。

「単に証明を記載する」ということと

「

問題の中に定理の証明を組み込んで、問題を解いていく中で定理の証明も同時に学習出来る

」

というのは大きな違いで、後者は非常に貢献性が高いです。理三に入るような奴とかこの手の本を完璧にしていること多かったなーとか思い出しました。社会人になったいまでも誰しもが羨むtop engineerとかそういった層こそ、こういう本を完璧にしているところを見かけたりするわけです。キーポイントを読んだ後の1冊として非常にお薦めです。

基本統計学
https://amzn.to/2PVgtEY
この本は名著中の名著なのですが、知名度が低いですね。本投稿で一番推したいのはこの本です。やはり「本来こういう本がもっと売れるべき」というのがありますし、そもそも「みんな変な本ばかり買って損してない！？」と思ってしまうからです。もう説明の仕方からして、他の「オススメデキナイ、、、」とは完全に一線を画しています。統計という領域で、ロングセラーになるのは強烈な理由があるのです。この圧倒的に高い「説明の質」は稀有です。

確率と統計 - 情報学への架橋 -
https://amzn.to/3O3yEoU
この本もあまり知名度がない様に思うのですが、とても読者貢献性の高い名著です。説明が分かりやすく、そして定義が分かりやすい本です。定義の仕方が素晴らしいというのは名著には欠かせない特徴の一つですが、その点において突出しています。カルバックライブラー情報量が、そもそも何で、何に使われるのかといった根幹の説明を非常に高い質で行ってくれています。何冊も統計の本を読んだけれど、何を言っているのかいまいち腹落ちしないという方は本書を一読してみると良いかもしれません
データ分析に必須の知識・考え方統計学入門仮説検定から統計モデリングまで
https://amzn.to/3sl8J2R
新刊はチェックする様にしているのですが、久しぶりに基礎領域で名著が出た様に思います。説明と仕方と図解の双方がとても骨太・丁寧かつ分かりやすいです。

ベイス統計・統計モデリング

データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC
https://amzn.to/2otd97v
ベイス統計といえば、この本一択ですね。統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)にベイズ統計が範囲として含まれていないので、なんのかんのと言って絶対買うことになるんじゃないの？と思ってしまいます。名著は早目に買ってしまって何年もじっくり付き合うのが良いです。

RCT（個別トピック）

データ分析の力因果関係に迫る思考法
https://amzn.to/2oreFqD
新星としてに現われた名著です。これが1,000円以下というのはやはり凄いです。新書はこういう「たまに現れる名著」だけ相手にするのが吉ですね。

統計の問題集

MITのDSコースで "People can grow only by solving problems."というフレーズが出てきます。ぼくはこれが非常に好きです。英語もそうですが、統計はさらに"問題を実際に解くこと以外には大きな成長はありません"。数学って語学みたいなところがあるので、毎日訓練しないと伸びません。それと同時に、ABC予想の証明みたいな宇宙人がやる領域を除けば、正しい方法で毎日訓練すれば必ず伸びます。ここが救いがあるところですね。

弱点克服大学生の確率・統計
 https://amzn.to/33CJMS4
この本は題名が、、、な感じですが非常に良著です。大学生向けなのですが、実際はアクチュアリー試験に使われることの方が多いです。さらに重要なのは青チャートっぽいところです。日本の大学課程の書籍というのは、不親切な本というかそもそも問題の解答がついてないケースが多いのですが、この本は青チャート形式のフォーマットなので非常に学習がしやすいです。英語学習もフィードバックがないただ聴き流すだけの学習は非常に非効率ですが、統計はさらに問題を解かないアプローチは望ましくないです。というか実質無理です。ガンガン問題を解いて効率的な学習をしましょう。
演習統計学キャンパス・ゼミ改訂3
https://amzn.to/2wb0a1A
教科書同様にこちらも非常に良いです。数学というのは語学同様に毎日トレーニングするというのが非常に重要で、それにうってつけです。この問題集がスラスラ解けるようでしたらMITのコースも問題なくこなせるかと思います。

参考記事
Statistics and Data Science from MIT - Probability - The Science of Uncertainty and Data (10/)
http://touya-fujitani.blogspot.com/2018/12/statistics-and-data-science-from-mit.html?q=MIT

統計 - それは誰もが見逃してしまいがちなサブスキルの参謀 (1/)
http://touya-fujitani.blogspot.com/2020/04/stascticsdatascience.html

以上の本のレベルを越えたら

新装改訂版現代数理統計学
https://amzn.to/3b0jmiZ

日本の統計の第一人者の竹村先生が書かれた名著中の名著です。長らく絶版に近い状態だったのですが、新装版が出てくれました。ここまで良質に語り尽くしてくれる教材って他のものはMITのものしか思いつきません。名著です
現代数理統計学の基礎
https://amzn.to/3r342rM
統計検定1級対策にはベストの1冊だけど、数理統計学のテキストとしてはね、、みたいなよく分からないディスられ方をすることで有名。普通に優れた数理統計学のテキストだと思う。MITの準備の為の本として購入現代数理統計学の基礎