データ分析のための数理モデル入門

読書メモ
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こんにちは、@yshr10icです。

「データ分析のための数理モデル入門」を読んだので、その読書メモです!

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本の紹介

本の章立ては次の通りです。

  • 第一部 数理モデルとは
    • 第1章 データ分析と数理モデル
    • 第2章 数理モデルの構成要素・種類
  • 第二部 基礎的な数理モデル
    • 第3章 少数の方程式によるモデル
    • 第4章 少数の微分方程式によるモデル
    • 第5章 確率モデル
    • 第6章 統計モデル
  • 第三部 高度な数理モデル
    • 第7章 時系列モデル
    • 第8章 機械学習モデル
    • 第9章 強化学習モデル
    • 第10章 多体系モデル・エージェントベースモデル
  • 第四部 数理モデルを作る
    • 第11章 モデルを決めるための要素
    • 第12章 モデルを設計する
    • 第13章 パラメータを推定する
    • 第14章 モデルを評価する

読んだ感想や気付き

本の帯に以下のように書かれています。

数理モデル全体を俯瞰する全く新しい教科書!

まさにこちらに書かれている通りで、数理モデルとは何か?から始まり、どんな数理モデルがあるか、どうやって数理モデルを作るか、という順番で書かれています。

個人的には、第一部の「数理モデルとは」と第四部の「数理モデルを作る」は非常に勉強になりましたし、分析をする人だけではなく、分析を依頼する人にも読んでもらいたい本だと思いました。

オールカラー&図が多いので、非常に読みやすい本でした。

まとめ

本書を通じて数理モデルに入門できた(と勝手に思っている)ので、今後は数理モデルの具体的なモデルについて勉強していきたいと思います。

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