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MVA/2022 の学習の参考になる資料などを載せています．
多変量解析やその基礎となる確率統計についてもっと学びたいというひと向けに，いろんな方向性から参考にできそうな書籍を紹介しておきます．
「マンガでわかる統計学」 高橋信 （オーム社）
「マンガでわかる統計学 ［回帰分析編］」 高橋信 （オーム社）
「マンガでわかる統計学 ［因子分析編］」 高橋信 （オーム社）
「Pythonで理解する統計解析の基礎」 谷合廣紀（技術評論社）
「Pythonによるデータ分析入門 : NumPy、pandasを使ったデータ処理 第2版」 Wes McKinney（O'REILLY）
「実践Data Scienceシリーズ ゼロからはじめるデータサイエンス入門 R・Python一挙両得」 辻真吾，矢吹太朗（講談社）
「理工系の数理 確率・統計」 岩佐学・薩摩順吉・林利治（裳華房）
「多変量解析法入門」 永田靖・棟近雅彦（サイエンス社）
この授業では，Colab 上で Python のコードを実行してみることしかしませんので， 知らないひとは，「Python とはそういう使い方のプログラミング言語だ」と思ってしまうかもしれません． しかし，プログラミング言語 Python は，C言語などと同様の使い方（エディタでプログラムを書いて，それを自分の手元のコンピュータ上で実行する）もできます． というか，そちらが普通です． 以下に，Python に興味を持ったひとむけにいろいろ書いておきます．
↑ でも言及してる AProg/2021 に，自分のPC（Win or Mac）に Python プログラミング環境を構築する方法を書いてます（約1年前の情報なのでバージョンとか少し古いところありますが）． そこで説明しているのは， https://www.python.org/ から素で Python をインストールし，VSCode でプログラムを書く方法です． インストールの仕方は他にもいろいろあります．
