「体系立てずに進める」場合、色々、トピックを挙げながら、その関係をつなぎつつ、頭の整理をしていくことになる そうは言っても、「志あり、基礎なし」からだと、相互連携が見えてこないので、挫折しやすい たとえば、こちらで扱っているトピックを、上記…

分類により示された相互関係はすでにある それ以外の相互関係 概念としての相互関係 手法・アルゴリズムとしての相互関係

概念的周辺 数学的周辺 論理・判断的周辺

分類するには尺度が必要 尺度を列挙する 「解りたい何か」はどんなものか 目的に沿って 棄却 推定 他 時間に沿って 未来に関すること 過去に関すること 現在(の確率過程)に関すること 「データ」はどんなものか 観測可能性に沿って 実観測可能なデータ 実観…

定義は定めるものだけれど、応用範囲が広いので、天下り式に定めるのではなく 『わたし・あなた』が「統計学」に求めているもの、それを(すり合わせて)「統計学」の定義としてみる 求めているものは何か 「よりよく解りたい何か」がある 「その何か」を「直…

目次 1. 定義 2. 分類 2.1 亜分類 3. 相互に関係づける 4. 周辺

「統計学」の講義は「これこれができるようになりたいんです」「これができるのが最低ラインです」というのを基準にして構成しがち なぜなら、需要がそこにあるから。「視聴率」を基準にすると、そこしか狙えない。マスコミ的講義構成は、「視聴率」主義 そ…

# 入力ファイルは、各行の第１列に気になる用語、 # 第２列以降、任意の列数で、第１列と関連する用語を記載 # タブ区切り my.knowledge.graph <- function(file,from=NULL,to=NULL,target.date=NULL,target.node=NULL,max.edge=NULL,alpha=1){ library(igra…