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統計学が最強の学問である [単行本(ソフトカバー)]

西内 啓
5つ星のうち 3.6  レビューをすべて見る (89件のカスタマーレビュー)
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商品の説明

内容紹介

あえて断言しよう。あらゆる学問のなかで統計学が最強の学問であると。
どんな権威やロジックも吹き飛ばして正解を導き出す統計学の影響は、現代社会で強まる一方である。
「ビッグデータ」などの言葉が流行ることもそうした状況の現れだが、はたしてどれだけの人が、その本当の魅力とパワフルさを知っているだろうか。

本書では最新の事例と研究結果をもとに、基礎知識を押さえたうえで統計学の主要6分野
◎社会調査法
◎疫学・生物統計学
◎心理統計学
◎データマイニング
◎テキストマイニング
◎計量経済学
を横断的に解説するという、今までにない切り口で統計学の世界を案内する。

------

統計学によって得られる最善の道を使えば、お金を儲けることも、自分の知性を磨くことも、健康になることもずいぶんと楽になるだろう。
だがそれはあくまで副産物である。統計リテラシーによって手に入る最も大きな価値は、自分の人生を自分がいつでも最善にコントロールできるという幸福な実感なのだ。

(「おわりに」より)

内容(「BOOK」データベースより)

あえて断言しよう。あらゆる学問のなかで統計学が最強の学問であると。どんな権威やロジックも吹き飛ばして正解を導き出す統計学の影響は、現代社会で強まる一方である。「ビッグデータ」などの言葉が流行ることもそうした状況の現れだが、はたしてどれだけの人が、その本当の魅力とパワフルさを知っているだろうか。本書では、最新の事例と研究結果をもとに、今までにない切り口から統計学の世界を案内する。

登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 320ページ
  • 出版社: ダイヤモンド社 (2013/1/25)
  • 言語 日本語
  • ISBN-10: 4478022216
  • ISBN-13: 978-4478022214
  • 発売日: 2013/1/25
  • 商品パッケージの寸法: 19 x 13.2 x 2.6 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 3.6  レビューをすべて見る (89件のカスタマーレビュー)
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最も参考になったカスタマーレビュー
174 人中、154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。
By るかに トップ1000レビュアー
形式:単行本(ソフトカバー)
私は統計の専門家というわけではないですが、
ちょっとしたサンプリング調査をして上司などに報告することがあります。
そんなとき「なんでサンプルなんてとってるの?全部集計した方が正確だし、
正確なデータが取れなきゃ無意味でしょ?」などと、突っ込まれることがよくあります。
世間一般の統計学の知識なんて、そんなものです。
最近「ビッグデータ」を持ち上げている人たちも、たいがいは
統計的な知識があればもっと費用対効果の高い分析ができることを知らないでいます。

そういった人たちの統計学に関する興味を引くためには、本書のタイトルは素晴らしいものだと思います。
ちなみに、この主張は1章できちんと説明されています。他の方の意味不明というレビューは、さすがにどうかと思います。
また、2章〜5章では統計学でのアプローチを、6章では統計学の応用分野を、軽くなぞっています。
ページ数の割には内容も軽いものが多いですが、読者層を考えると妥当なものだと思います。

本書の内容で不十分だという方には、次に読むべき本として「統計学を拓いた異才たち」「その数学が戦略を決める」や
統計学の入門書・専門書を選ぶとよいでしょう。これらの本も、本書の参考文献として挙げられています。
その意味でも本書の役割は明確です。
「統計学入門以前」の段階の方におすすめで、入門してしまった方には得るものが少ないでしょう。

ただ、他の方のレビューにある通り、
ページを進めるごとに本書がパワーダウンしている感は結構ありました。
6章・7章あたりは何が言いたいのか分かりづらく、結構読んでいてきついなと感じました。
この辺の残念さから、星4つとしました。
このレビューは参考になりましたか?
311 人中、241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。
形式:単行本(ソフトカバー)
統計は疫学や社会学のみならず、ビジネスにおいても有用性がある旨を書いた第1章と第2章は良かったが、そこで力尽きた感が否めない。

第3章以降は統計学を表面的に舐めただけの内容で、それだったらもっと分かりやすい本はたくさんあるわけで、深堀りもせず、新見地を見出すわけでもなく、ただダラダラした文章が続くだけであった。統計の活用法や有用性について書きたいのか、統計手法について書きたいのかサッパリ分からない。

終章に至っては、URLを記載しておくから自分で文献を当たって読めとのこと。
筆者の経歴を見ると頭は良さげだが、こんな薄っぺらい内容をわざわざ300頁も使って厚くして出版するところ、浅い人なのだなぁと思わざるを得なかった。
このレビューは参考になりましたか?
143 人中、109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。
形式:単行本(ソフトカバー)
私も統計家としてタイトルには大いに賛同するので読んでみた。
が、内容はがっかり。
どこにでも書いてある内容の羅列で、特に目新しい点や新たな気づきは得られなかった。
初心者に統計やデータマイニングの素晴らしさを分からせたいのであれば、『その数学が戦略を決める』や『やばい!統計学』の方がよほど面白く内容も濃い。
だらだらとページ数だけ稼いだ感じで、この本を読んだ人は、統計が使えるわけでもなく、結局何が言いたかったんだろう?とすっきりしない感想を抱くのではないか。
統計をかじった若い研究者が「こんなに素晴らしい手法はもっと世の中に広めなくっちゃ!」と思って書いたまではよかったが、もう少し他の分野も勉強したほうがいい。
特に気になったのは、統計解析を多用する、社会学(社会調査)や心理学や経済学の分野との比較の章。著者はたぶん生物統計とか疫学出身だろうからこれらの分野には詳しくないはずなのに、勝手な解釈で論を進めている。これは社会学や心理学や経済学の専門家からは「この若造は何も分からずに何を言ってるんだ」とお叱りの声が聞こえてきそう。他分野について論評するのであればもっと勉強してから書かないとダメだ。
それと、A/Bテストのところでも、有意差があると言いたければ100万件のサンプルを確かめればよい、と言ってる点もまったくナンセンスである。そんなに多くのサンプルサイズでは検定をしてもほんのわずかの差でも有意になってしまい、「実質科学的に意味のある差」なのかどうかの議論が抜けている。これでビジネスコンサルなどと名乗っているのだから、この人の「ビジネスへの適用」の実力ははなはだ怪しい。
1点よいと思ったのは、日本ではばらばらの手法として教えられている多くの手法が、実は一般化線形モデルで統一的に語れると言うことを書いている点。生物統計やっている人は一般化線形モデルについていい本を書いているが、まだあまり知られていない。この本の解説では何のことか分からないかもしれないが、一般化線形モデルに帰着できる点を説明していたのはよい。
統計学は素晴らしいけれど、頭でっかちでは何も役に立たないね、ということを感じさせてくれる意味では、よい本かもしれない(皮肉を込めて)。
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5つ星のうち 2.0 後半がだらだらとクドいです。
前半は、なるほどと思って読んでいましたが、後半はクドクドと書かれていて眠くなります。... 続きを読む
投稿日: 2日前 投稿者: ブラッキー
5つ星のうち 4.0 統計学が最強の学問である! っていう内容です
 かなり売れてるみたいですね。... 続きを読む
投稿日: 8日前 投稿者: モワノンプリュ
5つ星のうち 4.0 解り易い
歴史的事実をも引用した話は説得力があり、理解を促進するものであった。
統計を利用する人々にとって役に立つ一冊である
投稿日: 13日前 投稿者: 樋口勇
5つ星のうち 5.0 『最善への道しるべ』として統計学を再認識した。
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5つ星のうち 4.0 老若男女に
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投稿日: 27日前 投稿者: mitsuon
5つ星のうち 4.0 最初はとっつきやすい
最初は理解しやすいが読み込んでいくうちだんだん難しくなってきた。でも興味はつきない。
投稿日: 27日前 投稿者: Amazon Customer
5つ星のうち 5.0 おっさん ヤバイ 知らんがな
おっさん

ヤバイ

知らんがな

などの使用頻度から... 続きを読む
投稿日: 29日前 投稿者: 芹澤カモメ
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