後期に三つほど統計に関する受講をしました。
基礎的な物から高度なものまで色々と有りましたが、学部生とは異なり、自分の頭で考えて自分で課題を作成・発表する流れでした。
課題を与えられてその回答をするのではなく、課題設定から解決手法まで自分の頭で考える必要があります。
教授陣は強力な支援をしてくれますが、こちらから動かない限りわざわざ指導はされません。
大学と大学院の異なりを感じ入っています。
社会人であり、経営サイドの人間としては大変にやり易いですし、有難い機会でも有ります。
大学院まで行くと自分の頭で考える機会が格段に増えるのかも知れないと思い、学部卒と大学院卒の違いについても今後着目していきたいと思った次第です。
統計学と出会えたことは、今回の大学院に望む機会において全く期待していなかった分野でもあったこともあり、とても幸運に感じています。
単位を上手く取得できるように計算したつもりでは有りますが、次年度においても単位の有無を別にしていくつか統計に関する学びをしていこうと考えるほどに興味を持っています。
統計学を体系化すると、記述統計と推測統計に二分されるようです。その推測統計は頻度論的統計とベイズ統計にまた二分されます。
私が学生の際には記述統計に傾倒して学んでいたことを理解しました。
今回は、主に推測統計について学ぶ機会を得ました。
ベイジアンになれるほどには理解できませんでしたが、100年前の理論がＰＣの発達によって為せたという事実は大変に興味深い内容でした。
ベイズ統計についてはこれからも理解を深めていきたいと思います。
推測統計の頻度論的統計については、非常に興味関心を持って学ぶことができました。
まだまだ正しく人に説明できるレベルにはなっていませんが、基本的な考え方や留意点などは抑えることができました。
推測統計は、あくまでも推測の域を出ない部分があるので、演繹法ではなく帰納法的考え方となる分、どこかに主観的目線が必要となります。
有意水準の設定など、検定する人間によって任意の設定が可能なものが有るのが興味深いと感じました。
統計の結果を確認するには、その実験の意図や前提条件などを確認しないと結果の捉え方を間違えることがあることも理解できました。
引続き統計学を学び続け、業務上でも沢山の活用をしてまいります。