統計を勉強する

リスト作成者のコメント:
	"推測統計。基本的なことはひととおりカバーしている。定理の証明などもきちんと書かれている。"

リスト作成者のコメント:
	"推測統計。上とは違った視点で書いてある。カバーしている範囲も広く、お気に入りの1冊。"

リスト作成者のコメント:
	"Cox先生の教科書。バイブル。"

リスト作成者のコメント:
	"上の本のソリューションマニュアル。"

リスト作成者のコメント:
	"Cox先生の本。ノンベイジアンとベイジアンを比較しながら書いている。薄い本だけど、深い。"

リスト作成者のコメント:
	"Freedman先生の教科書。回帰モデル、同時方程式モデルをカバー。関連性と因果性との違いなど、思惟深いことが書いてある。"

リスト作成者のコメント:
	"パラメトリックな推論についてカバーしている。"

リスト作成者のコメント:
	"セミパラ、ノンパラをカバー。上の本と合わせると、モデル論についてはひととおりカバーできる。"

リスト作成者のコメント:
	"これ1冊でいろいろな手法をカバーしている。Splus,Rのライブラリあり。日本語訳あり。なお、応用が中心のため数理的な側面は別な本でカバー。"

リスト作成者のコメント:
	"機械学習の手法も含めた手法をカバーしている。"

リスト作成者のコメント:
	"確率、推測統計、機械学習の手法など、幅広くカバーしている。それぞれの内容を深く知るには副読本が必要だけど、これ1冊を近くにおいておくと便利。"

リスト作成者のコメント:
	"上の本のノンパラメトリック版。上の本にはノンパラメトリックな推論も含まれているが、こちらはより詳しく書かれている。"

リスト作成者のコメント:
	"推測統計。薄い本ながらきちんと書いてある。"

リスト作成者のコメント:
	"尤度と漸近論に関する理論。"

リスト作成者のコメント:
	"尤度を使って解析できるモデル。応用する上で知っておかなければならないことはだいたい書いてあると思う。"

リスト作成者のコメント:
	"漸近論"

リスト作成者のコメント:
	"C.R.ラオの本。データ解析に対する態度と考え方が良くわかる。日本語訳が手に入りにくいので英語で。"

リスト作成者のコメント:
	"一般化線形モデルのバイブル。"

リスト作成者のコメント:
	"一般化線形モデルの拡張が良く書かれている。"

リスト作成者のコメント:
	"数表と各種公式集。手元においておくと何かと便利。"