今まで読んできた統計本・数学本

今年は統計ネタの記事が多くなってきたので、記事を描く際に参考にしている本をまとめて紹介します。数学本も一緒に紹介するのは、統計関連の本を読む際に、数学が全然分からなくて勉強しなおした関係です。ただ並べるだけだとあれなので主観的なオススメ度合い（★3つで評価）と一言コメントを書いておきます（本当はしっかりとレビューを書こうと思ったのですがたくさんあって面倒＋全部読みきっていなかったり、理解が半端だったりするのもあるので）。本の難易度は、基本的に後ろにいくほど難しいです。

統計本関係

推計学のすすめ―決定と計画の科学 (ブルーバックス)

★★★　統計的な考え方の説明に重点。古い本だけど超良書。

完全独習 統計学入門

★★　確率をなるべく使わないという斬新な試み。分布の導出とかが結構丁寧。

Rによるやさしい統計学

★★　Rと統計どちらにも入門したい人には大変おすすめ。

心理統計学の基礎―統合的理解のために (有斐閣アルマ)

★★★　数式の展開とか丁寧。トータルで見てとてもバランスが良い。

心理統計学ワークブック―理解の確認と深化のために

★★　実際に手を動かすと分かっていない部分が多くてびっくりする。ホントにびっくりする。

基本統計学 第4版

★★★　数式の展開とか丁寧。確率とか基本の考え方に重きを置いている。

キーポイント確率統計 (理工系数学のキーポイント 6)

★★　理系の人向けって感じでスッキリとした説明。著者のよくわからないギャグが随所に入っていて個人的にはお気に入り。

統計学入門 (基礎統計学?)

★★　確率分布のあたりで急に難しくなる。説明が簡素。

続・心理統計学の基礎--統合的理解を広げ深める (有斐閣アルマ)

★★　基礎的な事項をより多面的に理解できる。分布間の関係の箇所を読んでかなり見通しが良くなった。

多変量解析法入門 (ライブラリ新数学大系)

★★　式の展開とか色分けされており分かりやすい。

心理学のためのデータ解析テクニカルブック

★　分析の際の疑問点とか実際的場面でのレファレンスとして。

Rによるデータサイエンス データ解析の基礎から最新手法まで

★　データ解析の手法の紹介。本当に色々な手法が乗っている。

数学本関係

数学入門〈上〉 (岩波新書)

数学入門〈下〉 (岩波新書 青版 396)

★★　数学の不思議さや魅力の紹介。数の拡張の歴史が学べる。教養として面白い。

統計学のための数学教室

★　統計に必要なところだけ復習していくスタイル。数学と統計のつながりが学べる。

もう一度高校数学

★★　高校数学の内容が１冊にまとまっており便利。謎の語りかけ口調はややうっとおしい。

微分・積分30講 (数学30講シリーズ)

線形代数30講 (数学30講シリーズ)

★★　高校数学と大学初年度の数学の間のあたり。1講1講が短く取り組みやすい。

ゼロから学ぶ微分積分 (KS自然科学書ピ-ス)

ゼロから学ぶ線形代数 (KS自然科学書ピ-ス)

★★　イメージ重視。数学の魅力を伝えようという著者の書き方が良い。

キーポイント微分方程式 (理工系数学のキーポイント 5)

★　とっつきづらい内容を平易な例で親しみやすく解説している。