旧課程数学B 確率分布と統計的な推測について

確率分布と統計的な推測は勉強しておくと大学の勉強で役立ちますか？
春から理系大学生になるのですが、暇な時間にやろうかと思っています。

No.1 ベストアンサー 回答者： yhr2 回答日時： 2024/03/26 13:03

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 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2024/03/26 14:06

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。