現代数理統計学の基礎

なぜ良書か

数理統計の教科書は数多いが、久保川『現代数理統計学の基礎』は**「標準的な厳密さ」と「独学のしやすさ」のバランスで定評がある。最尤推定・十分統計量・検定・漸近理論といった核心を、定義と証明に即して扱いつつ、導出の意味が追えるよう配慮されている。文系で「統計を本当に理解したい」人にとって、ここを越えると統計を“道具として使う”から“仕組みを説明できる”へ**変わる。機械学習（統計的学習）に進む際の土台にもなる、中核の一冊。

何が学べるか

• 確率分布と統計量の性質
• 推定（最尤・十分統計量）と検定の理論
• 漸近理論の基礎

対象読者と難易度

• 難易度：中核。 入門（久保川『データ解析のための数理統計入門』等）の後に。
• 統計を意味と論理から理解したい文系学生・データ分析職に。

このロードマップでの位置

文系のための統計学 独学ロードマップ のステップ2（中核）。機械学習ロードマップの土台にもなる。