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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) – 2013/1/24

5つ星のうち 3.4 221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。

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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 (2013/1/24)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4478022216
  • ISBN-13: 978-4478022214
  • 発売日: 2013/1/24
  • 商品パッケージの寸法: 2 x 13 x 18.8 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 3.4 221件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 901位 (本の売れ筋ランキングを見る)
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カスタマーレビュー

トップカスタマーレビュー

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「
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形式: 単行本(ソフトカバー)
他のレビュアーも言っている通り、一章二章は勢いがあり面白く、三章以降、どんどんなんとなく触れるだけとなる。
手厳しいレビューが多いのは、著者の統計学へのスタンスに偏りがあるからだと思う。
生物統計、医療統計は、本来統計学の一つの技術でしかない「検定」に偏重しているという特徴がある。
著者はその専門家であるそうなので、統計というものを有意差検定から語りすぎている。
(一般的な意味で)統計を知っている人からすれば、言葉に出来ない違和感、「間違いではないけれど気持ち悪い」という印象を受けるのだと思う。
また、製造業に勤める人からすれば、ばらつきを偶然誤差、正規分布と仮定することに、古臭さを感じると思う。
製品のばらつきが正規分布していようがいまいが、偶然誤差だろうが必然誤差だろうが、ばらつきの最小化を至上命題にしているエンジニアからすると、「いまさらなにを」と感じることだろう。
ベイズ推定を持ち出した必要性もよくわからない。
医療統計の世界だと重要かもしれませんが、知っていなければならないというほどのものじゃない気がするし。
著者の知識の偏りは、文中の例え話にも表れている。
「あるあるはあてにならない」ことの例えとして、「あるある」の例としてマーフィーの法則を出している。
ごもっ
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形式: 単行本(ソフトカバー)
統計学を学んだことのない人向けです。
分散分析、t検定、カイ二乗検定、回帰分析などを一般"化"線形モデルとして俯瞰するのはなるほどと思いました。

入門書なのにP値をやたらに推すのはどうかと思います。P値は「本当は全く差が無いと仮定した場合に今のデータが得られる確率」なので、仮にP値が0.001だったとしても、その分析を元に「この結果が正しい確率は99.9%です。キリッ!」とやってしまうと大恥を掻きます。統計初心者が読めばこのトラップには必ずはまると思われます。P値は紛らわしい概念なので学術論文では(分野によるが)近年使われないようになってきています。

ベイズ統計がおおざっぱな手法として紹介されているのはう〜ん。
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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
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