時代はベイズらしいということで「ベイズ統計学入門」という本を買ってきてちょこちょこと読んでる。 igucciさんの日記でも紹介されてた本だ。

　目下、ベイズの定理に本格的に入る前の、統計学の基礎知識を扱う部分で足踏みしてる状態。統計学って学部で習ってない（選択科目であったっけ？）し、ほとんど知識がないっぽ。

　で、今日は中心極限定理というのを知った。

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%AD%E5%BF%83%E6%A5%B5%E9%99%90%E5%AE%9A%E7%90%86
http://www.kwansei.ac.jp/hs/z90010/sugakuc/toukei/tyuusin2/chuusin.htm
http://dsl4.eee.u-ryukyu.ac.jp/DOCS/error/node21.html
　
　特に「母集団がどのような分布を持っていても，そこから取り出した標本の算術平均は正規分布にしたがう」という性質が面白い。２つ目のURLにあるJavaアプレットで実際に試してみることができる。魔法のように感じる。数学的にきちんと証明もされているらしい。

　情報工学のカリキュラムとして、統計学と情報理論は学部で仕込んでおくべきだと思う。学部生に何を教えるかというのは難しい問題だが、「その知識をどれだけ広く応用できるか」というのが取捨選択の際に重大な基準となると思われる。その観点から見ると、統計学と情報理論は入っていて欲しいところだ。 僕の卒業した情報工学科のカリキュラムはそうじゃなかったのが残念。

　それにしても統計学はおもしろいな。 二項分布を近似したのが正規分布とポアソン分布だったとか知らなかった。別々のものだと認識しとった。