Data Scientist の基礎(2)参考文献 統計(40)

Data Scientist の基礎(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/27d8f5db34ff747d587b

ではデータについて扱った。

ここでは参考文献を一覧する。まず、Qiitaに記事のあるものから。

<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words in order.
# 2. 参考文献
## @kozakai-ryouta
数値計算Ⅰ　朝倉書店　新谷尚義
https://qiita.com/kozakai-ryouta/items/2c389273a94711c08c3b
https://bookmeter.com/books/4102536

データマイニングによる異常検知　共立出版　山西健司
https://qiita.com/kozakai-ryouta/items/3d83b7a69d31253230f7
https://bookmeter.com/books/191818

非対称多次元尺度構成法ー行動科学における多変量データ解析　現代数学社　千野直仁先
https://qiita.com/kozakai-ryouta/items/0e22b49016f165cedb80
https://bookmeter.com/books/1872837

非計量多変量解析法ー主成分分析から多重対応分析へ　足立浩平・村上隆
https://qiita.com/kozakai-ryouta/items/84fdb4a690f31b3615ec
https://bookmeter.com/books/4011927

ベイズ計量経済分析（マルコフ連鎖モンテカルロ法とその応用） 和合肇
https://qiita.com/kozakai-ryouta/items/10f2bd10150d0221610e
https://bookmeter.com/books/40455

高次元データ分析の方法ーRによる統計的モデリングとモデル統合　朝倉書店　安藤知寛
https://qiita.com/kozakai-ryouta/items/598a44352c3367a5c7f3https://bookmeter.com/books/8274114

数理人口学　稲葉寿　東京大学出版
https://qiita.com/kozakai-ryouta/items/05cdbb3c1b370464aade
https://bookmeter.com/books/201225

クリギング入門ー空間データ推定の確率論的アプローチ　阪田義隆　コロナ社
https://qiita.com/kozakai-ryouta/items/d3c48981e0d7f7e593fa
https://bookmeter.com/books/17686508

計算力学の基礎　丸善株式会社　八田夏夫
https://qiita.com/kozakai-ryouta/items/33854ac8cb1049663dce
https://bookmeter.com/books/3196119

計量経済学の理論と応用　蓑谷千凰彦先生　日本評論社
https://qiita.com/kozakai-ryouta/items/fc64ccfdd55aa0dc8bf5
https://bookmeter.com/books/368724

入門パターン認識と機械学習　コロナ社　後藤正幸・小林学
https://qiita.com/kozakai-ryouta/items/a821dd4d9ac72e1c18ee
https://bookmeter.com/books/8068331

# @kaizen_nagoya 
「ベイズ統計と統計物理」伊庭幸人。岩波書店。統計と確率(11)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5820558168dea8e848a4
https://bookmeter.com/books/215954

dockerで機械学習(71) with R (1)「入門 機械学習」Drew Conway, John Myles White 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3722c04ae35e82ecca2
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873115948/

「データサイエンスのための統計学入門 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング」Peter Bruce、Andrew Bruce。dockerで機械学習(72) with R (2)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/479e3283a2d030726254
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118284/

dockerで機械学習(73) with R (3)「RとKerasによるディープラーニング」François Chollet、J. J. Allaire　著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57b0d84b3ce4f754485d
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118574/

dockerで機械学習(74) with R (4)Introduction to Machine Learning with R By Scott Burger
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/be23896636af7a7b014d
https://www.oreilly.com/library/view/introduction-to-machine/9781491976432/

dockerで機械学習(75) with R(5)「R Deep Learning Cookbook」 By Philippe Remy
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4d6d4b5d9739bcffbf02
https://www.oreilly.com/library/view/r-deep-learning/9781787121089/

dockerで機械学習(76) with R (6)「Mastering Machine Learning with R 」By Cory Lesmeister
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c3d51cdd3b811dac4d26
https://www.oreilly.com/library/view/mastering-machine-learning/9781789618006/

「「Rによる機械学習」の勉強履歴（1）」後追い: dockerで機械学習(77) with R (7)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/68170a86b1b3dd5e596b
https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798167343

Machine-Learning-with-R-Cookbook-Second-Edition-master:dockerで機械学習(78) with R (8)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cbbed4d49ebb9c479816
https://www.oreilly.com/library/view/machine-learning-with/9781787284395/

医学データ　丹後俊郎
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7f9b7db6ae202b974da7
https://bookmeter.com/books/1324417

What are the most important statistical ideas of the past 50 years?, Andrew Gelman, Aki Vehtari
https://arxiv.org/abs/2012.00174

R3 on "What are the most important statistical ideas of the past 50 years? " Andrew Gelman, Aki Vehtari(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a8eac9afbf16d2188901

量子アニーリングの基礎、 西森 秀稔、大関 真之
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b00f28537bc3c6d63ed0
https://bookmeter.com/books/12823899

岩波数学辞典　二つの版がCDに入ってお得
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1210940fe2121423d777
https://bookmeter.com/books/88102

ゼロから作るDeep Learning, 斎藤康毅
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57b0a21e7fc922e9660e
https://bookmeter.com/books/11128002

定量分析の教科書
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c79b7b2356032f3817e3
https://bookmeter.com/books/11454750

### 参考資料
Data Scientist の基礎(1)データ構造
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/27d8f5db34ff747d587b

データサイエンティストへの５つの門。あなたはいくつの門をくぐりましたか？統計と確率(8)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ee5fa7b2a7f7c2b450d4

# 関連資料
' @kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da

' @kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1

' @kazuo_reve Vモデルについて勘違いしていたと思ったこと
https://qiita.com/kazuo_reve/items/46fddb094563bd9b2e1e
## Engineering Festa 2024前に必読記事一覧
登壇直後版 色使い(JIS安全色) Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜 スライド編 0.15
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d3070d839f4f735b2b

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39afe4a728a31b903ddc

統計の嘘。仮説（127）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63b48ecf258a3471c51b

自分の言葉だけで論理展開できるのが天才なら、文章の引用だけで論理展開できるのが秀才だ。仮説（136）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97cf07b9e24f860624dd

参考文献駆動執筆(references driven writing)・デンソークリエイト編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b27b3f58b8bf265a5cd1

「何を」よりも「誰を」。１０年後のために今見習いたい人たち
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8045978b16eb49d572b2

Qiitaの記事に３段階または５段階で到達するための方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9298296852325adc5e

出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

あなたは「勘違いまとめ」から、勘違いだと言っていることが勘違いだといくつ見つけられますか。人間の間違い(human error(125))の種類と対策
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ae391b77fffb098b8fb4

プログラマの「プログラムが書ける」思い込みは強みだ。３つの理由。仮説（168）統計と確率(17) , OSEK(79)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29

出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

これからの情報伝達手段の在り方について考えてみよう。炎上と便乗。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/71a09077ac195214f0db

ISO/IEC JTC1 SC7 Software and System Engineering
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b43f0f6976a078d907

アクセシビリティの知見を発信しよう！（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/03457eb9ee74105ee618

統計論及確率論輪講（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590874ccfca988e85ea3

読者の心をグッと惹き寄せる7つの魔法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b1b5e89bd5c0a211d862

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

ソースコードで議論しよう。日本語で議論するの止めましょう（あるプログラミング技術の議論報告）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b9811c80f3338c6c0b0

脳内コンパイラの3つの危険
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7025cf2d7bd9f276e382

心理学の本を読むよりはコンパイラ書いた方がよくね。仮説（34）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fa715732cc148e48880e

NASAを超えるつもりがあれば読んでください。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e81669f9cb53109157f6

データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!! 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07

「ぼくの好きな先生」「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説（37）　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/53e4bded9fe5f724b3c4

なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)  
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64    

プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52） 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4

【24卒向け】9ヶ月後に年収１０００万円を目指す。二つの関門と三つの道。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb5bff147193f726ad25

「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/00eadb8a6e738cb6336f

大学入試不合格でも筆記試験のない大学に入って卒業できる。卒業しなくても博士になれる。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/74adec99f396d64b5fd5

全世界の不登校の子供たち「博士論文」を書こう。世界子供博士論文遠隔実践中心 安全(99)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/912d69032c012bcc84f2

小川メソッド　覚え（書きかけ）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3593d72eca551742df68

DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/47e0e6509ab792c43327

views 20,000越え自己記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58e8bd6450957cdecd81

Views１万越え、もうすぐ１万記事一覧 最近いいねをいただいた213記事
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d2b805717a92459ce853
# 自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわっることがあり、完全に削除したのではなさそう。

４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。
2025年２月末を目標にしている。

物理記事　上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff

量子(0) 計算機, 量子力学 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1cd954cb0eed92879fd4

数学関連記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d

統計(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80d3b221807e53e88aba

図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/60440a882146aeee9e8f

品質一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b99b8e9db6d94b2e971

言語・文学記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6

医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82

自動車　記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5

通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7

日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68

英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d

転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

音楽　一覧(0) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6

鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/26bda595f341a27901a0

安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

OSEK OS設計の基礎　OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

++ Support(0)　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53

官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3

「はじめての」シリーズ　 ベクタージャパン　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb

AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

LaTeX(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792

自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927

100以上いいねをいただいた記事16選
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f8d958d9084ffbd15d2a

小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53

＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on the individual's experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
### 文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20211003
ver. 0.02 20項目追記 20211005
ver. 0.03 加筆 20220918
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