「Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 第2版」理論と実装を合わせて学べ、実践的なコードが身につく (予感がする)

2025-04-10

「Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 第2版」を読みはじめた。

これまでRで統計学の学習をしていたんだけど、中だるみしていたので、じゃあPythonだったらどんな感じなんだろう？と思い、読んでみることにしたのだ。

統計学の教科書

本書のタイトルは、枕詞に「Pythonで学ぶ」とはあるが、「統計学の教科書」と銘打っている。

表紙には、

統計学の基礎から統計モデリング、機械学習の入り口まで解説！

とあるとおり、Pythonで統計処理をするプログラムを作るための参考書というよりは、統計学を学ぶための教材というスタンスのようだ。

実際、本書を読み進めていると、統計学や確率論の理論的な説明と、Pythonでその理論を実装して確かめてみる、という2段構えな構成になっている。

Rで統計学を学んでいたときもそうだったが、やはり私はこうやってコードを書きながら学ぶというスタイルが合っているようで、読み進めるのが楽しい。

Jupyter Notebookで実装しながら学ぶ

本書では、実行環境としてはJupyter Notebookを推奨していて、Jupyter Notebookで書かれたサンプルコードをダウンロードできるようになっていた。

おかげでJupyter Notebookを実行する環境まで構築してしまった。

Jupyter Notebookの存在は知っていたんだけど、これまでPythonでプログラムを書くといえばがっつりアプリを作り込んでいく感じだったから、使い道にはあまりピンと来てなかったのだが・・・

なるほど、データ分析するなら、Jupyter Notebookというスタイルはかなり使いやすいと思う。

こうして1行1行、実行しては結果を確認していくのにJupyter Notebookは適した環境であり、Pythonというスクリプト言語のよいところをうまく表現しているのではなかろうか。

使っていて楽しい環境であり、可能性を感じている。

本書での学習が進むのも、Jupyter Notebookのおかげだと思う。

ちなみに、Jupyter Notebookを作る過程でR Notebookも作れてしまったので、Rで学習する際にもこの環境で進めていくといい気がしてきた。また中だるみしてきたら、そういうことも考えてみるとしよう。

おわりに

「Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 第2版」を読みながら、改めて統計学の学習をはじめてみている。

統計学の教科書とあるとおり、ちゃんと理論的な説明を踏まえつつ、Pythonだとどう実装するかを示してくれているから、とてもわかりやすい気がする。

本書のサンプルコードは、サンプルとはいえ、理論を実装する実践的なコードなので、このままでも色々と活用先はありそうな予感がしている。

私はこうして手を動かしながら学ぶのが楽しいみたいだし、ちょうどいいテキストに出会えたものだと思う。

今は最初の3割くらいのところまで進んでいて、ようやく記述統計が終わったところであり、まだまだ先は長い。できるところまで、根気よく学習を続けていくとしよう。