ベストアンサー
たとえば、
入門コースは微積分学のコースよりも簡単です。どちらも大学院で「入門」レベルで教えられているので、それでもコースのレベルによって異なります。
しかし、一般的に言って、統計は少し簡単だと思います。微積分では、さまざまなアイデアや手法を理解する必要があります。実際に積分を実行するプロセスは、やや不思議です（2つの関数はほぼ同じように見えますが、一方は簡単に積分でき、もう一方は積分できないため、方法がありません。事前に違いを見つけるために）。微積分は、多変数（div、grad、curl）、いわゆる「ベクトル計算」を介して取得したい場合、2年間にわたって教えられることがあります。そして、微積分は微分方程式、数学的物理学、さらには微分幾何学の基礎であり、非常に難しい主題です。
対照的に、 BASIC統計は完全に視覚的に教えることができ、すべての面倒な作業をコンピューターに依存します。そのレベルでは、統計は簡単です。回帰を実行したいですか？プログラムメニューから「回帰」を選択します。ニューラルネットのように、数十年前に推定するのが非常に困難だった非常に複雑な手法でも同じです。
しかし、それではを実際に理解することはできません。 統計。これは、ある意味では、確率論の完全な理解を必要とする直感に反する主題であり、単純なトピックではないことを保証できます。したがって、統計的プロセス、モデル、および推定手法を深く理解したい場合は、何年にもわたって一連のコースが必要になる可能性があります。統計学では博士号を取得できますが、微積分学では取得できないことを忘れないでください！
回答
続けて、古い世代を大胆に非難します。
フィッシャーらのような人々1900年半ば頃とそれ以前。これらの人間の統計の柱が素晴らしかったのと同じくらい、彼らは他の誰かが実際に自分の分野を理解するべきだという考えを絶対に嫌っていたようです。これを変える努力。
意図的に統計学者や数学者になることを決心した超人は大丈夫だった。
問題は、統計学は統計学だけでなく他の多くの分野で使用されていることです。数学。社会科学、心理学、生物学、医学。これらの人々は、人間の心や体について学び始めました。分散や異質性の分析ではありません。
では、何が起こったのでしょうか？
統計を学ぶことは彼らの大多数にとって楽ではないでしょう。彼らはそれを学ぶでしょうが、深く理解することはめったにありません。残念ながら、統計は切り詰められたものではありません。統計には、他の分野と同じように、議論と批判的思考が必要です。しかし、この学習者グループには、心配すべき独自の研究分野がすでにありました。
したがって、彼らは十分に学習して、研究を行い、生活を続けることができます。それらのいくつかは学界に入り、必然的に学部の統計を教えることになります。
うーん。
これがどこに向かっているのかわかりますか？
雪だるま式に。壮大な雪崩に変わります。
統計を平凡に理解している人々は、統計について学びたくない学生を教えています。そのため、彼らは研究を行うことができるように十分に学び、一部は終わります。統計を教える…
そして私たちは「ループに陥っています。
ある時点で、コンピューターが登場します。これで、をさらに理解することができます。それでも学位を取得できます。これで、SPSS のいくつかのボタンを押すことができるので、etvoilà！その p の値を見てください！
多くの科学分野の見通しはかなり暗いようです。心理学は過去10年間危機に瀕しており、古い「十分に確立された」効果を再現することはできません（これについては、帰無仮説の有意性検定を非難しますが、それは「他のすべてのワームの缶です！」）。
！
世界は変化しています。水で感じます。地球で感じます。空中で匂いがします。
統計書の著者は、混乱を認識しています。統計は科学のためになりました、そして、彼らは「人間が理解できる教科書を作成して、ジャーナル記事を書くために彼らの邪魔をしていません。 2010年以降に書かれた教科書を手に取ってみてください。そのうちのいくつかには、冗談が1つか2つあるかもしれません。
（Psst！ベイズの統計学者が優れたプロクトロジストになるのはなぜですか？
…
彼らは事後確率を見るのが好きだからです。
ごめんなさい。）
ますます多くの人々が一度に一人の学生で被害を元に戻す努力をしています。教育への正しいアプローチにより、統計は最も厚い頭蓋骨を通り抜けることができます。私はその証拠を生きています。
統計は非常に複雑な分野です。 「簡単」になることは決してありません。
しかし、もっと簡単になるかもしれません。
それに固執します。著者であれ、ブロガーであれ、あなたに語りかけるリソースを見つけましょう。 、YouTuber。そしてそれに固執する。科学はあなたを必要としている。