No.1ベストアンサー
- 回答日時:
大学で「確率論」「統計学」などを受講するのであれば、予習として役に立つでしょう。
そんな「直接のお勉強」ではなく、大学での卒業研究や、社会に出てからの問題解決に役立つと思います。(理系に限らず、社会学、経済学、医療系などでは「統計」が扱えないと手も足も出ないことが多いようですから)
社会生活の中でも、昨今流行りの「ビッグデータ」をどう読み取るか、そこから何を導き出すか、将来をどう予測するか、などというのに役立つと思います。
また、「統計でだまされない」リテラシーを養うのにも役立つでしょう。
No.2
- 回答日時:
現在、文科省の方針で、各大学とも「データサイエンス」の教育に力を入れています。
理系であれば、その方法論である「機械学習」は必修科目であると思います。「確率分布」は、データサイエンスの一環として学ぶであろう「ベイズ統計」において、その基礎となりますので、学んでおいて損はないと思います。
「統計的な推測」とは、少ないサンプリングデータから母集団を推定する方法で、古典統計と呼ばれます。現在のビッグデータの解析法である「機械学習」とは異なる方法ですが、基礎として役立ちます。
私としては、まずは、それらを復習する前にデータサイエンス・機械学習とは何か、ブルーバックスのような読み物で概略をとらえてから、関係する部分を復習されるのが効率的で良いかと思います。
ご注意頂きたいのは、「データサイエンス」と冠しながら、内容は古典統計というエセ本(便乗本)が多数ありますので、それらを間違って手に取らないことです。
見分け方は、索引に「汎化能力」「汎化誤差」「過学習」「クロスバリデーション(または交差検証)」「分類器」「正則化」などの語句があることです。
逆に「検定」「重回帰分析」なんて書いてあったらエセ本です。これらはビッグデータの下では破綻する手法だからです。
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