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内容（「BOOK」データベースより）
ワインの将来の価値を予測する。症状の統計から病気を診断する。脚本段階で興行収入を最大化する。そしてあなたに最適な結婚相手まで決めることも、「絶対計算」が可能にする!IT時代の兆単位のデータがもたらす新世界ビジネス戦略。イェール大学気鋭の計量経済学者がわかりやすく書いた知的大興奮の書!文庫版は補章追加。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
エアーズ,イアン
イエール大学教授。経営学部と法学部の両方に籍を持つ。データ分析によって問題解決の道筋をつける「絶対計算家」として名高い
山形 浩生
翻訳家・評論家。大手シンクタンクに勤務のかたわら、経済、文学、環境問題など広範な分野で先鋭的な内容の書を翻訳、紹介している(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
イエール大学教授。経営学部と法学部の両方に籍を持つ。データ分析によって問題解決の道筋をつける「絶対計算家」として名高い
山形 浩生
翻訳家・評論家。大手シンクタンクに勤務のかたわら、経済、文学、環境問題など広範な分野で先鋭的な内容の書を翻訳、紹介している(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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11 人中、11人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 2.0
文章の長さほどの内容はありません,
By
レビュー対象商品: その数学が戦略を決める (文春文庫) (文庫)
本書で言うところの"絶対計算"ってすごいよ。一言でいうとそんな内容です。 で、"絶対計算"とは何か? ・回帰分析 ・無作為抽出評価 ・ニューラルネットワークによる推定 ということらしいですが、 それぞれ具体的にどうこうということは ほとんど記述されていません。 無作為抽出については比較的詳しく記述されていますが、 これは説明しやすかったからでしょうか。 数学的には突っ込んだ内容は全くなく、 正規分布と標準偏差についての軽い説明ぐらい。 回帰分析については具体的にどのように算出されるかの説明は全くなし。 正直、期待を裏切られました。
113 人中、100人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 5.0
新しい皮袋に詰められた、統計学の啓蒙書！,
By JBHHLW "OHMSS" (東京都杉並区) - レビューをすべて見る
レビュー対象商品: その数学が戦略を決める (単行本)
今流行のデータ･マイニングの話から始まって、サンプル調査の話に進みます。何となく話が時代的に逆行しているような印象がしますが、何となく集積された大量のデータを回帰分析するだけで、何でも分かってしまうと言うのは、今流行のデータ･マイニング神話ですね。回帰分析によるデータ･マイニングのビジネスへの応用とその効果については、沢山の事例が挙げられていて、目を奪われがちですが、著者は同時にその限界についても語っています。ここから次にサンプル調査の話が始まって、最後に正規分布における標準偏差とベイズ理論の簡単な説明と統計的知識の必要性が述べられています。 本書に出てくる「絶対計算」なんて言う万能の統計的手法がある訳ではありません。ちょっとミスリーディングな言葉ですね。膨大なデータがハンドリング可能になって、統計学のベテラン選手、回帰分析とベイズ理論に出番が回ってきたと言う感じですかね。 邦題の「その数学が戦略を決める」というのもミスリーディングですね。原題を思い切り意訳すると、「データ分析屋、数字で考えることが出来る人が賢い！」みたいなものです。 これを読んで統計学の勉強をやり直そうと思いました。面白い本です。 大型コンピュータがビジネスで使用されだした30〜40年前にもこんな統計学の啓蒙書がありました。当時はギャラップの世論調査が注目されていました。時代は巡っているような気がします。
56 人中、49人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 3.0
統計処理の現実的な意義を多数の事例で説得力をもって述べた本(精度は低め),
By
レビュー対象商品: その数学が戦略を決める (単行本)
「絶対計算」などという寒い訳語が使われていますが，要するに回帰分析とか最小二乗法とかデータマイニングとかのことです．これらの，数学を使う学部で習うであろう手法が，・情報通信技術やインフラの進歩によって意思決定における非常に強力なツールになっている． ・もっともっと活用の余地があるが，活用への課題(主に専門家のうち無能な人の抵抗)も多い． ・意図的にしろ過失にしろ悪用もされうる． ということを，偏りはありますが，多数の事例を使って説明しています．この手の話を知らない人にとっては凄く新鮮で刺激的な内容でしょう． 総合すると読み物としてはなかなか良いと思います．ですが，看過できない杜撰な部分も少なからずあるので，以下に指摘しておきます．多分，著者は数学や技術には明るくないのでしょう． ・「回帰分析に有利な性能評価指標を採用したからでしょ」という当然の反論をほぼ黙殺している． ・二次か三次の多項式を指数関数と呼んでいる． ・いたるところで「average」と「expectation」が混同されており，それに基づき株価の話までしている． ・いたるところで「with probability 1」が抜けている． ・人工神経回路網あたりの説明(著者によると最先端)が，30年程前の流行の受売りっぽい． ・無駄に冗長な記述がけっこう多い(分量を半分にすれば本書の質は上がる)．
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