本記事では、日本の有名大学において開講されているファイナンス・金融工学に関する講義において、 指定されているテキスト・教科書・参考書についてまとめている。 また、その中からこのサイトおすすめのテキストを、パターン別に紹介する。 ここで紹介するテキストはファイナンスの最初の一冊に相応しいと教授陣が勧めているものと言えるから、この中から自分にあった一冊を選んで、じっくり取り組んでもらいたい。 諸注意 本記事でリサーチしている「ファイナンス」とは、証券投資論や企業金融論などのファイナンス論を指す（財政論、金融システム論は含まない）。 取り上げる講義は、いずれもファイナンス初学者向けもしくは中級レベルにデザインされた講義であることを条件とする。 講義は日本語で行われるもののみ集計し、外国語のテキストに日本語訳版があればそちらを紹介する。 なお、紹介する大学はTHE 世界大学ランキング 日本版 総合

by Takashi Hososhima 「古代ギリシャの科学者であるアルキメデスが凹面鏡で太陽光を集めて敵艦を焼き払った」という伝説がある通り、光学の歴史の始まりは2000年以上前に遡ります。そんな光学の歴史上で人類が2000年以上も解決できなかった「レンズの収差の解消」という難問をメキシコの大学院生が数学的に解決したと報じられています。 OSA | General formula for bi-aspheric singlet lens design free of spherical aberration https://doi.org/10.1364/AO.57.009341 Mexicans solve problem unattainable for Newton https://www.eluniversal.com.mx/english/mexicans-solve-pro

大学の理学部（数物系）、工学部などの出身者であれば、テンソルという言葉を少なくても１度は耳にしたことがあると思います。重要な概念にも関わらず、どうしてテンソルは理解されないのか、その原因について考えてみたいと思います。 いろいろなテンソル テンソルと最初に出会うのは、全学共通科目（昔でいう教養科目）の力学に登場する慣性モーメントテンソルあたりでしょう。専門学部（理学部の物理学科や工学部）に進むと、電磁気学の電磁場テンソル、連続体力学や構造力学の応力テンソル、一般相対論のアインシュタインテンソル、場の量子論のボソンフォック空間やフェルミオンフォック空間と至る所に登場します。数学では代数学、幾何学、解析学、分野を問わず登場します。統計学でも多次元の確率変数のモーメント*1を定義するのに必要となります。また最近では機械学習の分野でも見かけるようになりました。 このように八面六臂の大活躍をするテン

はじめに 新年度になって、何か新しいことを学ぼうという気になったという人は少なくないだろう。そうした人の中には、これから数学を学ぼうと思った人もいるかもしれない。それだけでなく、高校や大学に進学したことで、今までとは違った感じの数学を学ぶ必要が出てくる人もいるだろう。 この記事では、そういった人のために、数学の学び方や考え方に触れられる文献を紹介していきたいと思う。 大学での数学の勉強 大学での数学の勉強は、高校までの数学の勉強とは違うところがある。このため、高校の時のやり方でうまくいくとは限らない。このため、大学での数学の勉強にあった学び方を身につける必要があるだろう。 日本評論社が出している『数学セミナー』の増刊号に『数学ガイダンス2016』というものがある。この本は、大学の新入生に向けて書かれた、大学での数学の学び方について記したムックである。大学の数学の世界がどんなものであるかがう

ネイピア数eの威力 2.71828182845904523536028747135266249775724709369995・・・ 人類のイノベーションの中で最高傑作の1つが「微分積分」です。冒頭の数がその巨大な世界の礎となり、土台を支えています。この数は、ネイピア数eまたは自然対数の底と呼ばれる数学定数です。 湯飲み茶碗のお茶やお風呂の温度、薬の吸収、マルサスの人口論、ラジウム（放射性元素）の半減期、うわさの伝播、アルコールの吸収と事故危険率、人工肝臓器、水中で吸収される光量、そして肉まんの温度、これらすべてが次の数式によってうまく説明できます。

目次 §1 始まりは一枚のgif §2 勃発！視覚化大バトル §3 アフロ、レモン、そしておしり §4 ただでさえ天使 §5 手軽な手書き §? ？？？

2015年04月14日12:00 おすすめの数学本を紹介していく Tweet 1: 名無しさん＠おーぷん 2015/04/13(月)22:33:37 ID:7Zb たまには数学の本でも読もうぜ 転載元：http://hayabusa.open2ch.net/test/read.cgi/news4vip/1428932017/ お前らが笑った画像を貼れ in 車板『軽トラが激レア・木根』 http://blog.livedoor.jp/nwknews/archives/4856389.html 2: 名無しさん＠おーぷん 2015/04/13(月)22:34:28 ID:Xug たまに読んでもわからんだろ 読むならどっぷりやりこまないと 4: 名無しさん＠おーぷん 2015/04/13(月)22:35:14 ID:7Zb >>2 そうやって肩肘張らず、気軽に読んでもらえたらなと 3: 名無し

本書は統計の基本概念から応用的手法まで、幅広い情報を網羅したリファレンスです。情報の時代の現代、膨大なデータを収集・分析・解釈・説明するための知識とテクニックが求められています。本書は、「統計的に考える」ことを念頭に、データをしっかり理解し、データの誤用を避け、数字に惑わされないための考え方と知識、テクニックを身に付けられるよう執筆されています。複雑な専門用語に関してもよく整理されており、わかりやすく解説。後半では、ビジネス、医療、教育などのさまざまな専門に特化した部分にも触れて概略がわかるよう工夫されています。新しい情報も数多く盛り込み、時代に即した現代的な内容となっています。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合が

東京大学出版会から出ている『基礎統計学I 統計学入門』という本がある。 東京大学教養学部統計学教室〔編〕 (1991). 『基礎統計学I 統計学入門』 東京：東京大学出版会． この本は、統計を学ぶ際によくすすめられる一冊である。例えば、ウェブ上にある記事で、『統計学入門』を挙げているものに以下のようなものがある。 2014年春版：ビジネスにおけるデータ分析のプロを目指すなら揃えておくべき12冊（銀座で働くData Scientistのブログ） 一年で身に付ける！Rと統計学・機械学習の4ステップ（iAnalysis ～おとうさんの解析日記～） 統計分析を学ぶための書籍20選（XICA-Labs データ・統計分析研究所） それでは、なぜこの本はすすめられるのだろうか？ そして、どういう人がこの本を読むべきなのだろうか？ タイトルに『統計学入門』とあるように、統計の初心者にとって良い本なのだろう

統計についてほとんど何も知らない人が読むべき本としては『マンガでわかる統計学』が一番のおすすめである。 『マンガでわかる統計学』 「統計って、今まで全然勉強したことはないけれども、将来必要になるかもしれないから、勉強してみようかな」とか、「統計を勉強してみたいとは思ってるんだけど、何から始めれば良いか見当がつかないんだよね」と思っている人は少なくないと思う。こうした人、すなわち統計学についてほとんど何も知らない人は何を使って勉強し始めれば良いのだろうか。 こうした初心者は、まず入門として『マンガでわかる統計学』という本を読むのが良いと私は考えている。この本は、統計に関する知識がほとんどない人にとって、わかりやすく、そして取り組みやすい本だ。 高橋信. (2004). 『マンガでわかる統計学』 東京：オーム社． この『マンガでわかる統計学』という本は、統計について特に何も知らない女子高生のル

本講座と併せて学習していただくことで、よりデータサイエンスへの理解が深まりますので、ぜひご受講ください。 こちらのページをご参照ください。 第１週：統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 第２週：データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間

いしたーです。アルバイトで機械学習やってます。こんにちは。 とある勉強会に出席したときに、「機械学習をやりたいけどわからないことが多い」という意見を聞いたので、いくつかアドバイスを載せておきます。 ##読む前の注意 研究についてのアドバイスは書いていません。趣味で機械学習をやろうと思っている方が対象です。 この記事は他の方の意見をまとめたものではありません。私個人の経験に基づいて書いたものです。よって、この記事の内容はほとんど「私の意見」です。 以上2つの注意点を踏まえた上でお読みください。 ##「機械学習で何をしたいのか」を決めてほしい 機械学習を学ぶ前に、機械学習を使って何をしたいのかを決めてください。 機械学習は数式がたくさん登場したり、難しい概念を理解しなければならなかったりすることがあります。 やりたいことを決めてから学ぶと、今自分はある目的を達成するために学んでいるんだと思うこ

この記事の目的は、機械学習ソリューションを大規模に展開するための実用的なガイドを提供することです。全てのものが正しいと立証されたわけでもありませんし、また最適であるとも限りません。私たちが実際に展開した際には、いくつかのトレードオフもありました。アカデミックな環境であれば必要とされるであろうあらゆる論拠の積み上げを必ずしも行うことなく、随時簡便な方法で済ませたところもあり、それについてはおわびします。そのような箇所は投稿を通じて明確に示しながらも、この記事が皆さんの役に立つことを願っています。 少し背景から説明します。TOTEMS AnalyticsはInstagramの（ハッシュタグと関連のあるオーディエンスやコミュニティの）解析を行います。この1年で、Instagramのオーディエンスに関する統計情報への需要はかつてないほどクライアントから寄せられています。そこで私たちは6カ月前、プラ

1. Nakayama Lab. Machine Perception Group The University of Tokyo 東京大学 大学院情報理工学系研究科 創造情報学専攻 中山研究室 中山 英樹 2. Nakayama Lab. Machine Perception Group The University of Tokyo  １．Deep learning（深層学習）とは？  ２．一般画像認識：Deep learning 以前と以後で何が変わったか ◦ Bag-of-visual-words (VLAD, Fisher Vector) ◦ Convolutional neural network (ConvNets)  ３．Deep learningの数理 ◦ なぜ優れた性能が実現できるのか？ ◦ ブレークスルーを生んだ各要素技術 ◦ 中山研究室での研究紹介  ４．実

前回からだいぶ間が空いた上に、要は{dlm}パッケージで遊ぼう！という大袈裟なタイトルの割に中身のないこのシリーズ記事ですが（笑）、取るものもとりあえずちょっと例題をやってみようと思います。参考文献はまずこちらのPetris本。 Rによるベイジアン動的線形モデル (統計ライブラリー) 作者: G.ペトリス,S.ペトローネ,P.カンパニョーリ,和合肇,萩原淳一郎出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2013/05/08メディア: 単行本この商品を含むブログを見る あと、以前買ったけどまだ全部読み切ってないこちらのCommandeur*1本も。 状態空間時系列分析入門 作者: J.J.F.コマンダー,S.J.クープマン,Jacques J.F. Commandeur,Sime Jan Koopman,和合肇出版社/メーカー: シーエーピー出版発売日: 2008/09メディア: 単行本購入: 2

先日行われた第9回「データ解析のための統計モデリング入門」読書会にて、 「可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法」というタイトルで発表させて頂きました。 発表スライドは以下です。 可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法 from hoxo_m この発表は、みどりぼんに登場する、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)のアルゴリズムである「メトロポリス法」と「ギブス・サンプラー」について、可視化して理解しようというお話です。 「マルコフ連鎖モンテカルロ法」というのは、字面だけ見ると難しそうですが、この発表で理解すべきポイントは、次のスライド 1枚に凝縮されています。 このことを念頭に置いて、それぞれの手法を見ていきましょう。 まず、メトロポリス法ですが、これは、 前の状態の近くの点を次の遷移先候補として選ぶ（マルコフ連鎖） そのときの確率比 r < 1 ならば確率 r で棄却する。それ

システムトレードってジャンル、ご存知ですか？株とか為替とかを「自動的に」売買して儲けを出す試みのことです。 それって証券会社とかの大掛かりなシステムじゃないとできないんじゃないの？と思ったあなた、実は、FXではかなりシステムトレードがしやすくなってきてるんです。 そこで、自作のWebサービスにAdsense貼付けて細々とマネタイズするなんてやめてさ、どーんといこうや、という内容を紹介したいと思います。 っても他人の記事にリンク張りながらMT4を紹介するだけなんで。既に知ってる人は帰ってくださいw*1 【重要】FXについてちゃんと理解せよ システムトレードはFXでやる。FX。外国為替証拠金取引。まず、これについてちゃんと理解せよ。 特に、周りでFXで大損こいた人がいるから怖い、とか、すごい儲かるけど非合法なんでしょ？とか、なんらかの先入観がある人は、この機会にちゃんと理解せよ。 謎の大儲け自

ビッグデータ時代とも言われる昨今においては、膨大なデータをビジネスの枠組みの中に組み込んで活用することが重要課題となっています。つまり、データ収集を行ってビジネスの全体像を把握し、適切なデータ分析を行って正確な予測をした上でビジネス戦略を決めることが求められています。本書は、データをビジネスに活かすために身に付けておくべき基本的な考え方と、データマイニングやモデリングの根底に存在するコンセプトについて、体系的に解説しています。データサイエンスの重要性とその威力を学べる一冊です。 訳者前書き はじめに 1章　はじめに：データ分析思考 1.1　データを使ったビジネスチャンスの広がり 1.2　例：ハリケーン・フランシス 1.3　例：顧客の乗り換えの予測 1.4　データサイエンス、エンジニアリング、そしてデータ主導による意思決定 1.5　データ処理とビッグデータ 1.6　ビッグデータ1.0からビッ

6. Books Precomputed Pathfinding for Large and Detailed Worlds on MMO Servers Fabien Gravot, Takanori Yokoyama, and Youichiro Miyake http://www.crcpress.com/product/isbn/9781466565968 Table of Contents General Wisdom ～ Movement and Pathfinding Pathfinding Architecture Optimizations Steve Rabin and Nathan Sturtevant Choosing a Search Space Representation Nathan R. Sturtevant Creating High-Order Nav

概要 統計の勉強の一環で、最近はこの本を読んでます。かなり分かりやすいです。 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学) 作者: 久保拓弥出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2012/05/19メディア: 単行本購入: 16人 クリック: 163回この商品を含むブログ (19件) を見る統計モデリングに関する本です。一般化線形モデルを中心に話が進んでいきます。 この本はRを中心に話が進んでいきますが、せっかくなのでPythonで一般化線形モデルを試してみようと思います。 Pythonの統計ライブラリ 一般化線形モデルとは、線形回帰を(正規分布以外でも使えるように)拡張した統計モデルです。 詳しい説明は教科書に譲るとして、Pythonでのライブラリについてお話します。 Pythonで一般化線形モデル、というか統計全般のライブラ