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15 人中、14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。
統計学の入門書は数多くあり、それぞれに特徴があります。
この本は、文章による説明が長く、数式の使用が統計学の本にしては少ないので数式が苦手、といった文系の方には良いでしょう。反面理系の方にはもっと数式で簡潔に説明してくれたほうがわかりやすい、長文を読むのが疲れる、という感想をもたれるかもしれない。また、随所に定理が出てくるがその証明はほとんど無い。
結論として文系の方が統計学の初歩を学ぶのに適している本だと考えます。
7 人中、5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。
本書は、統計学の教科書であり、数学を知らなくても理解が可能な入門的な書である。
今日、統計学の重要性はますます高まっている。それは、次のようなことが多々にして生じるためである。われわれは、ある集団に関して自分が所持している仮説が正しいかどうかを判断せざるを得ない局面に直面するということ、これである。こうした場合、その集団を隅から隅まで調べ上げることができれば、その局面を打開することができるが、そうした行動は、その集団が巨大化すればするほど不可能に近くなる。そしてまた、われわれが対象とする集団は、そのような巨大な集団であることがほとんどの場合が多い。こうした状況下である集団に関する自説の検証を行うためには、その集団の一部を抜き出し、その一部から集団についての結論を得る、という方法が最も有効である。その方法が統計学である。
今日、統計学の重要性はますます高まっている。それは、次のようなことが多々にして生じるためである。われわれは、ある集団に関して自分が所持している仮説が正しいかどうかを判断せざるを得ない局面に直面するということ、これである。こうした場合、その集団を隅から隅まで調べ上げることができれば、その局面を打開することができるが、そうした行動は、その集団が巨大化すればするほど不可能に近くなる。そしてまた、われわれが対象とする集団は、そのような巨大な集団であることがほとんどの場合が多い。こうした状況下である集団に関する自説の検証を行うためには、その集団の一部を抜き出し、その一部から集団についての結論を得る、という方法が最も有効である。その方法が統計学である。
本書は、こうした統計学の基本的要素となる記述統計（集団の一部＝標本を分析する手法）と推測統計（記述統計で得られた結果を用いていかに集団全体を推測するかの問題）、そして、それらの基礎となる、確率・確率分布・統計量・サンプリングの概念を、一変数問題を中心に、あまり数式を使わず説明してくれる。こうした統計学の基礎的なエッセンスに触れた後、問題を二変数以上に拡張し、相関や回帰などの概念を説明するに至る。
また、体系的ではないが、統計学上重要と思われる考え方、Χ二乗検定、分散分析とＦ検定、母数によらない検定、重回帰分析などが取り上げられており、一部応用にまで拡張できる内容になっている。
しかし、全体としての内容は入門編であり、初学者に向けられた本であることに変わりはない。
3 人中、2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。
-読んだ方向けの解説。
この本は極めてシンプルで体系だった本である。
何せ全ての分析が標準偏差という部品だけを使って組み立てられているからである。
まず２項分布の極限に標準偏差が現れ、標準偏差の土台に２項分布があらわれる。
ｔ検定は標準偏差の特殊な場合でｔ検定の極限は標準偏差に近づく。
仮説の検定のページでは標準偏差を２つ組み合わせて分析手法を作っている。
χ２乗検定はこの２つの比較を拡張してN個にしたものである。
分散分析はχ２乗検定の分散版となっている。
つまりここまででてきた分析手法は全部標準偏差という概念で組み立てられている。
さらに回帰分析では直線の傾きをきめるのにやはり、標準偏差と分散の概念を使って決定している。
つまり、この本のほとんどは標準偏差という概念の変形したものに過ぎないわけだ。
これら統計分析においてなぜこれほどまでに標準偏差となるのか。
それには理由がある。
大数の法則とブラック・ショールズ理論である。
どんな偏りを見せる関数でも何回も足し合わせると標準偏差に近づく。
ブラックショールズ理論はそれを証明している。
そのため、量を扱う統計では必然的に標準偏差の概念が適用できる。
この本の統計分析が全て標準偏差を基礎に組み立てられているわけである（独断と偏見）。
といっても統計分析手法は世に無数にあるが、そのなかで教えやすいのがたまたま標準偏差をつかった分析手法というだけかもしれないけれど。
この本は極めてシンプルで体系だった本である。
何せ全ての分析が標準偏差という部品だけを使って組み立てられているからである。
まず２項分布の極限に標準偏差が現れ、標準偏差の土台に２項分布があらわれる。
ｔ検定は標準偏差の特殊な場合でｔ検定の極限は標準偏差に近づく。
仮説の検定のページでは標準偏差を２つ組み合わせて分析手法を作っている。
χ２乗検定はこの２つの比較を拡張してN個にしたものである。
分散分析はχ２乗検定の分散版となっている。
つまりここまででてきた分析手法は全部標準偏差という概念で組み立てられている。
さらに回帰分析では直線の傾きをきめるのにやはり、標準偏差と分散の概念を使って決定している。
つまり、この本のほとんどは標準偏差という概念の変形したものに過ぎないわけだ。
これら統計分析においてなぜこれほどまでに標準偏差となるのか。
それには理由がある。
大数の法則とブラック・ショールズ理論である。
どんな偏りを見せる関数でも何回も足し合わせると標準偏差に近づく。
ブラックショールズ理論はそれを証明している。
そのため、量を扱う統計では必然的に標準偏差の概念が適用できる。
この本の統計分析が全て標準偏差を基礎に組み立てられているわけである（独断と偏見）。
といっても統計分析手法は世に無数にあるが、そのなかで教えやすいのがたまたま標準偏差をつかった分析手法というだけかもしれないけれど。
リストマニア
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