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世界を目指すIT少年の学習記録

世界を股にかけITを武器に暮らしていく!ことを目指す少年の備忘録。本のレビュー、勉強したこと、学んだことなどを記録していきます。

6月振り返りと読んだ本レビュー

 

読んだ本達 多ジャンル(マーケ系が0!!!w)

読んだ本リスト

4月 8冊

5月 5冊

6月 4冊

平均 5.7冊⇒年間70冊程度見込み

下がってきているね笑 ちょっとデータ解析系に時間を費やしているためかと、、、笑

 

 

最近やっぱヘルプ最強じゃね説および、人づてが良いのでいわゆるマーケ系は読んでいない。かつアドテクとしらべて出てくる本はAmazonで4冊くらいしかないので、それは読み切ったため。

 

伝え方が9割

伝え方が9割

 

おすすめ度:4

 広告のカンファレンスで著者の佐々木さんがきていて、その場でぽちっと。

良い伝え方は科学なんやぞ。という話。非常にコンパクトでわかりやっしんぐ!

例えば、デートに誘うとき

悪い例:食事を食べに行こう!

良い例:びっくりするほどおいしいパスタの店見つけたんだけど、行かない?来週の土曜か、日曜。

 

みたいな。ね。ちゃんと理由とか書いてあるよ。的な。

 

 

なぜ、週4時間働くだけでお金持ちになれるのか?

なぜ、週4時間働くだけでお金持ちになれるのか?

 

おすすめ度:5

2年前くらいに、アメリカではやり始めていた本

ふーん。くらいに思ってよんでいなかったけど、仕事をしていく上で、あえて時間短縮の超極限を知っておいたほうがいいかなと思って読んでみたら、思った以上に面白かった笑

 

いかに、仕組化をし、自分が働かないようにすることを考えるか。という話。仕事においてもなかなかためになる考え方かな。と 

嫌われる勇気―――自己啓発の源流「アドラー」の教え

嫌われる勇気―――自己啓発の源流「アドラー」の教え

 

 おすすめ度:4

はやりのやーつ。

フロイトの因果的心理学、トラウマの心理学しか基本知られていない気がするけども、アドラー心理学はその真逆。まさにコペルニクス的発想の仕方。

「過去に起こったことが今の自分の行動を決定しているのではない。今の自分がどうしたいかが、自分の行動を決めているんだ!!」という考え方。

こっちのほうがいいよね笑

 

 

学研まんが人物日本史 織田信長 乱世の戦い

学研まんが人物日本史 織田信長 乱世の戦い

 

おすすめ度:3

織田だけに、織田信長を読んだ。そんだけ。

Kindleは読みづらい!!目悪くなるは!!!!

ただ、内容はおもろい。これで本能寺の変以外も何をしているか知れました。やったね! 

歴史で2点をとったことがあるわたしでも、理解できた。

 

読み途中(統計本)

経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー)

経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー)

 

 おすすめ度:5

 

現在50%程度を読んだ。

 

おすすめだけど、中級者向け。中級者の定義は知らない。

目次はこんなん。

1. 時系列分析の基礎概念
2. ARMA過程
3. 予測
4. VARモデル
5. 単位根過程
6. 見せかけの回帰と共和分
7. GARCHモデル
8. 状態変化を伴うモデル

 

3章まではしっかり読んで、4章を分け合って、いったん飛ばして、5章をちょっと読んだ感じ。あくまで実務とかに生かせればなのでね。

5章はいわゆるARIMAモデル(Auto Regressive Integrated Moving Average:自己回帰和分移動平均過程)

なんか概念としては差分っぽいのに、和分なんだね。つってな。

詳細はここ見ればわかるよ。ってね。

tjo.hatenablog.com

ただ、一つARIMA(p,d,q)の基本d=0か1かどっちかなんだが、どっちかを選ぶときに、AICだけじゃなくて、Dickey-Fuller検定とかで単位根検定をしたほうがいいかもということ。

なんでかはちょっと不明だが、d=1のほうが基本AICが小さくなるみたいで、なんかAICあんま信用できなくね?という風に思った。

 

なんで?差分をとると、どんどん尤度が大きくなるんですか?よくわからないっすね。そもそもAICがいいかどうかわからないっすしね。(強一致性がないとかあるし)

まあ、深追いは現在はしていません!!!

 

で。

VARが多変量Ver.で、8がいわゆる状態空間モデル(?)みたい。

おそらくだが、状態空間モデル系の時にMCMC(マルコフモンテカルロ連鎖法)などで、パラメタを推定しなきゃいけないとかで、それで以下の本を参照し始めたよ。(背景としてはこの本よんだからじゃないけどね。)

 

岩波データサイエンス Vol.1

岩波データサイエンス Vol.1

 

 とりあえず、MCMCっていろいろあるらしいんだが、

久保本ではWinBugsが使われおって、他にもRのパッケージではMCMCpackがあり、Rstanなどもホットらしい。

とりあえず、

データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)

に忠実に従ってやったらかっこいいMCMCの結果が出てきたよ!

f:id:kenjioda:20160703234031p:plain

そして、ギブスサンプリングが何をしているかを理解した。

 

ここらは、きちんとやったら記事書くかね。(暇な時間とやる気があれば)

実は久保本の通りにやるとエラーが出るのでサポートページを参照するといいんご!

 

 

うん。中身ない。

けど自分は振り返れる。笑

 

 

AICそもそもどうなんだっけ?

MCMCはこれがいいよ!ここ参考になるよ!

とかあればぜひ教えてください。

 

 

じぇっ!