統計学でよく使う数学項目のおさらいを兼ねて、『てふ』表記の羅列的覚書のために

• 教科書は『統計学のための数学入門30講』シリーズ 科学のことばとしての数学 永田 靖 著 朝倉書店 おすすめ度★★★★★

統計学のための数学入門30講 (科学のことばとしての数学)

• 統計で確率のために「関数」「分布」「(偏)微積分」を、また、多変量解析のために線形代数(ベクトルと行列)を学ぶための全30項-
• 長くなるので、第１部、第２部、第３部で日を分ける。
  • 第１部　基礎と１次関数の微積分　はこちら
  • 第２部　線形代数　はこちら
  • 第３部　多変数関数の微積分　はこちら
• 第１部　基礎と１変数関数の微積分
  • 統計学で言うところの確率・確率密度関数に関する全13講
    • 関数と分布と確率密度関数について。また、それらを扱う微分と積分について
    • 最尤法については、多変数となるので、第２部にて多変数の扱いに関する数学的項目を押さえたあとで。また、１変数関数での微分が多変数関数の偏微分と変わる
• 第２部　線形代数
  • 統計学で言うところの多変量データを扱うためのベクトルと行列に関する全11講
    • 多変量計算のための実数の対称行列とその対角化。分散共分散行列・相関係数行列のための非負定値行列
    • 統計ソフトで多変量解析を実行しその結果を解釈するためには数学的基礎はいらないが、統計学で用いる線形代数は限定された内容であり、その限定範囲について押さえることを目的とする
• 第３部　多変数関数の微積分
  • 統計学で言うところの多変数の確率分布(最尤法・多変量解析での最大値問題)のための全６項
• 『てふ』については
  • 「はてな」での記法についてはこちら
  • 今のご時世、手書きで数式を書いても、メモとしても残しづらい。数式表現のツール上の制約から解放されて、気楽に遺伝統計関係の文書を作れるようになるためのメモとする--筆者の以前の覚書記事はこちら
    • 同記事でもリンクを張ってある、よく参照するURLはこちら、特にこのページ