【レビュー】【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門

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Udemyの「【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門」に興味あるにゃー
ぶーたん
きょうごく
それなら、ぼくは実際に購入したので、わかりやすくレビューするよ

本記事のポイント

  • 【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門はかなりおすすめ【レビュー】
  • 【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門のメリットとデメリット【他の教材と比較しつつ考察】
  • 【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門で学ぶ前の質問【疑問を全部解決します】

この記事を書いているぼくは、普段はRでStanを活用しています。

ここ数年、Pythonがプログラミング言語として高く注目されているので、少しずつ勉強しはじめました。

普段から使う機会を増やした方が習得も早くなると考えて、PythonでStanを使う方法を学べる「【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門」で勉強しています。

そんなぼくが、本記事では【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門をレビューします。

ぼくが感じたメリット・デメリットも包み隠さず書きますので、これから【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門をはじめたいって人はぜひどうぞです。

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ベイズ統計学を学ぶことによって実現できる未来

従来の統計学に比べて、ベイズ統計学にはさまざまな利点があります。

ベイズ統計学の利点

  • 解釈が簡単である
  • 過学習が生じない
  • 複雑なモデルや難しいデータでも柔軟に対応できる など

特に、ぼくらのような統計学のエンドユーザーにとっては解釈が簡単というのは大きなメリットです。

一例として、ベイズ統計学では「研究仮説が正しい確率」を直接計算できるという利点があります。

従来の統計学は有意性検定という方法なので、帰無仮説と対立仮説を立てて、帰無仮説のもとで手元のデータが得られる確率を計算し、その値が十分小さければ棄却するというロジックでした。

この方法では、そもそも研究仮説が正しい確率が何%あるのかまったくわかりません。

わかるのは、帰無仮説が前提のときにデータが得られる確率が大きいか小さいかだけです。

他方、ベイズ統計学では「研究仮説が正しい確率」を直に計算できるので、自分が設定した研究仮説の確からしさを正面から検証できます。

具体例は以下の記事で示しましたので、関心ある人はぜひご覧ください。

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研究者・実践家が本当に知りたいのは研究仮説が正しい確率であって、帰無仮説が前提のときにデータが得られる確率の大小ではないはずです。

つまり、ベイズ統計学を勉強したら、知りたかったことが知れるという未来を手にすることができるわけです。

これは、ベイズ統計学の学習を動機づけるには十分過ぎる理由です。

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【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門はかなりおすすめ【レビュー】

結論:かなりおすすめ!

では、【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門は、そうした未来に近づくうえで役立つでしょうか。

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結論をいえば、これで勉強してよかったと非常に満足しています。

RとStanの学習教材はいろいろありますが、PythonとStanの学習教材はたぶんこれぐらいしかないです。

そのうえ、良質な内容なのでこれで学ばない手はないと思います。

修了すると修了証明書が発行されますので、ちょっとうれしいです。

ベイズ統計の基礎からPythonとStanで実装まで包括的に学べます

学習コースは以下の構成であり、基礎から実践までかなり包括的に学べる内容になっていることがわかると思います。

各コースの講義資料はPowerPoint、Pythonなどのファイルでダウンロードできます。

なので、動画で学習中やその後でじっくり復習することも可能です。

ココがポイント

  • Pythonの環境構築(Windows、Mac)
  • 確率の基礎
  • ベイズ統計学入門(ベイズの定理、ベイズ更新、様々な確率分布、事前分布、MAP推定、ベイズ統計の手順など)
  • モンテカルロ法・MCMCの原理(モンテカルロ法、棄却サンプリング、次元の呪い、MCMCの定常分布、詳細つりあい、MHアルゴリズム、Gibbsサンプラー、ハミルトニアンモンテカルロ、Euler法とLeap-Flog法など)
  • PyStanで統計モデリング(グラフィカルモデルの基礎、ベイズ信頼区間・予測区間、単回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰、階層ベイズモデル、状態空間モデルなど)
  • Python補講(Pythonの使い方、Jupyter notebook など)
  • 物理(力学・解析力学など)

おすすめの活用法

step
1
まず最初に1.5倍速から1.75倍速で一通り視聴する(講義は聞くだけでもOK)

動画は全体で11.5時間もあるので、最初からがっつりやると挫折します。

なので、最初はまず全体を把握するために、1.5倍速から1.75倍速でさくっと視聴することをおすすめします。

動画画面の左端に倍速調整できるところがあるので、そこをクリックしてお好きな倍率で視聴するとよいです。

講義は聴くだけでも理解できるので、通勤・通学のおともにするとよいです。

step
2
深く理解したいところを丁寧に視聴する(講義は聞くだけでもOK)

1.5倍速から1.75倍速でさくっと視聴すると、気になるところがいろいろでてきます。

なので、全体を視聴した後は気になったところを中心に見るとよいです。

ぼくはPyStanで統計モデリングが気になったので繰り返し視聴しています。

step
3
実際にコードを書いて動かしてみる

動画を見るとベイズ統計学の理解は深まります。

だけども、いくら動画を見てもPyStanで統計モデリングができるようになるわけではありません。

オリンピックの100m走を中継で見ても、走りが速くなることはまったくないのと同じです。

なので、動画を見たり、ダウンロードした資料を読んだりしながら、実際にコードを書いて実行する作業を行うべしです。

step
4
一通りやったら、後は実践あるのみ!

動画の内容が完璧に理解できなくても、一通りやり終えたら実際に自身の業務や研究で活用していくとよいです。

理解が4割程度でも、実践したらよいです。

いろいろ試行錯誤しているうちに、どんどん理解は深まります。

なので、どんどん活用していきましょう。

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【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門のメリットとデメリット【他の教材と比較しつつ考察】

続いてメリットとデメリットを考察しましょう。

メリット

  • 説明がめちゃくちゃわかりやすい
  • 実演があるので使い方でつまづくことがない
  • パソコン、スマホ、タブレットのいずれでも視聴できるからスキマ時間を活用しやすい

デメリット

  • 統計学の基礎知識は必要である
  • Pythonの使い方は他で勉強する必要がある
  • Rで使いたい人は別の書籍が必要である

メリット1:説明がめちゃくちゃわかりやすい

ぼくはこれまで書籍で独習してきましたが、何度読んでもあやふやにしか理解できなかった部分ってあったんですよね。

でも、これは説明がめちゃくちゃわかりやすいので、いままでわかったようでわかっていなかったことでも、すっと理解できました。

そういう意味では、本動画はこれからベイズ統計学を勉強したい人だけでなく、これまでも勉強してきた人にもおすすめできると思います。

メリット2:実演があるので使い方でつまづくことがない

また、動画で実際の使い方を何度も見ることができるので、「あれ?これ、どう操作するの?」というつまづきがないです。

書籍だと実際の動きがみえないので、ややつまづきやすいところですけども。

もちろん、環境によってはエラーがでるかもしれません。

その場合は、講師に質問できるので解決しやすいと思います。

メリット3:パソコン、スマホ、タブレットのいずれでも視聴できるからスキマ時間を活用しやすい

動画はパソコンだけでなく、スマートフォン、タブレットでも視聴できます。

ぼくはiPhoneにダウンロードして、通勤時に音楽がわりに流しています。

車の運転しながら書籍を読むことはできませんが、動画は運転中も音声で流せるので忙しくても勉強しやすいです。

これも書籍に対するアドバンテージですね。

デメリット1:統計学の基礎知識は必要である

当然ですけども、統計学の基礎知識がないと理解しがたいです。

以下の記事で紹介した最初の2冊ぐらいは読んでおくとよいでしょう。

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書籍よりも動画がよければ、以下がおすすめです。

Rですけども統計の基礎をわかりやすく学べると思うので、ぜひ手にとってみてください。

「Rではじめる統計基礎講座」を見てみる

デメリット2:Pythonの使い方は他で勉強する必要がある

本動画では、Pythonの基本的な使い方は学べます。

けど、それ以上になると別のツールが必要です。

別の記事でレビューしますが、Pythonの習得には以下がおすすめです。

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※30日間返金保証あり

デメリット3:Rで使いたい人は別の書籍が必要である

StanコードはRでもPythonでも同じです。

でも、RとPythonそのものは使い方が違います。

RでStanを動かしたい人は以下の書籍で学ぶと良いです。

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【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門で学ぶ前の質問【疑問を全部解決します】

はじめるにあたって、疑問に思うであろうことは次の通り。

ありそうな疑問

  • どうしたら導入できるのか?
  • 視聴後に今の自分には必要ないと感じたらどうしたらよいか?
  • 統計の基礎知識がない人でも大丈夫か?

Q1.どうしたら導入できるのか?

とても簡単です。

step
1
Udemyのサイトに行く

まず以下のバーナーをクリックします。

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step
1
カートに追加またはご購入手続きへをクリックする

すると、Udemyのサイトに飛びますので、カートに追加またはご購入手続きへをクリックします。

後は名前やメールアドレス、パスワードを設定し、支払方法を選べばOK。

Q2.視聴後に今の自分には必要ないと感じたらどうしたらよいか?

30日間返金保証があるので、その間は実質的に無料で学べます

とりあえす購入し、不要だと思ったら返金してもらいましょう。

返金してもらう可能性がある人はこちらで要確認です。

ただ、【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門は自信をもっておすすめできるので、その心配はないと思いますが。

Q3.統計の基礎知識がない人でも大丈夫か?

本動画はめちゃくちゃわかりやすいですが、統計の基礎知識がまったくないとしんどいです。

数式も普通にでてきますし。

なので、統計の基礎知識がない人は最低限、以下の記事で紹介した最初の2冊で勉強しておくとよいでしょう。

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続きを見る

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まとめ

というわけで、【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門をレビューしてきました。

ベイズ統計学はこれから必須の知識と技術になると思うし、Pythonも将来性のあるプログラミング言語です。

【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門はかっこうのツールなので、この機会にぜひお試しください!

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