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[カイザー・ ファング]のヤバい統計学
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ヤバい統計学 Kindle版

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商品の説明

内容紹介

世の中を知るには、経済学より、まずは統計学です。

●ディズニーランドの行列をなくす方法は?
●宝くじに当たる確率は実際どのくらい?
●テロ対策とドーピング検査の共通点とは?

ディズニーランド、交通渋滞、クレジットカード、感染症、大学入試、災害保険、ドーピング検査、テロ対策、飛行機事故、宝くじ――。

10のエピソードで探求する「統計的思考」の世界。そのウラ側にある数字を知れば、統計学者のように思考し、自分の世界を自分で支配できるようになる。

「簡単に読めて、得るものは大きい」
――ファリード・ザカリア(CNN情報番組「GPS」司会者)

「素晴らしい本だ。統計の扱い方や、数式で頭を悩ませることなく数字で考える方法を知りたい人、それにロジカルシンキングを身につけられるような本を探している人にはぴったりだろう」
――ダニエル・フィンケルスタイン(英タイムズ紙編集主幹)

「この本を手にしたとき、これほど夢中になるとは思わなかった。専門知識のない私たちのための、統計分析に関する読みやすく発見に満ちた探求だ」
――ピーター・クラーク(元ケンブリッジ大学歴史学教授)

内容(「BOOK」データベースより)

ディズニーランド、交通渋滞、クレジットカード、感染症、大学入試、災害保険、ドーピング検査、テロ対策、飛行機事故、宝くじ―10のエピソードで探求する「統計的思考」の世界。そのウラ側にある数字を知れば、統計学者のように思考し、自分の世界を自分で支配できるようになる。

登録情報

  • フォーマット: Kindle版
  • ファイルサイズ: 1566 KB
  • 紙の本の長さ: 106 ページ
  • 出版社: CCCメディアハウス (2011/2/18)
  • 販売: Amazon Services International, Inc.
  • 言語: 日本語
  • ASIN: B00F40APV0
  • X-Ray:
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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
 例えば,往年のイチロー選手のように4割近くも打ちまくる選手がいる一方で,2割前後の打率の選手もいて,チーム打率.270という打線と,ずば抜けた選手はいないけど,大体どの選手もコンスタントに打っていて,チーム打率.270というチームでは,どちらが「強打線」なんでしょうか?
 あるいは,高校野球。全国屈指と評判の高い4番でエースがいるような注目のチームが早い段階で敗退してしまう波乱があるかと思えば,これといったスター選手はいないのにチーム全員がよくまとまって,気が付いたら優勝していた…というような光景を意外に見かけませんか。
 僕たちはごく自然に物事を「平均値」という色眼鏡をかけて見てしまう傾向がありますが,ちょっと立ち止まって考えてみると,時と場合によっては平均値ほど実態にほど遠い値もないわけです。高収入で資産も多い,一握りの裕福な層と,数多くの一般市民の収入,資産を合算して平均してみて,「この国は,他の国々と比較して豊かだ」とか言われても,実感を持てる人が少ないのも当たり前か,と。
 本書では,統計で本当に大事なのは「平均」よりも,値の「ばらつき」であるということを,ディズニーランドのファストパスや,交通渋滞の例などを通して具体的に解説。それを踏まえて,多くの人が誤解しやすい数字の読み方や,本当の統計学者は,どういう視点で本質を追究しようとしているか
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形式: 単行本
ちょっと前に、ちょっとだけ話題になった本『ヤバい経済学』は、原題“freakeconomics”の上手い訳でした。
本書はその姉妹編でもなんでもありません。原題はおろか、著者も、訳者も、出版社とも関係ありません。
原題は“numbers rule your world”(数があなたの世界を支配している)で、内容は全然ヤバくありません。
内容は極めて真面目でマトモ。
統計学がいかに応用されているかということが、実例を挙げながら丁寧に分かりやすく説明されています。
統計学が応用できるということが、世界が数に支配されていることの帰納的証明になっています。
「稀なことは、基本的に起こらない。」と言うのは、当たり前のようで、統計学的な洞察でもあります。
10年ほど前に流行った、流行り損ねた、データマイニング礼賛の書、『その数学が戦略を決める』(下手な邦題です)の方が、いろいろな意味でヤバかったです。
データマイニングって博物学というか、百科全書派みたいな感じがします。
全てを集めて整理すれば全てが分かるという幻想に取りつかれて、いつまでも整理している学者みたいなイメージです。
統計学に興味があるのでしたら、本書の方が全然いいです。
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形式: 単行本
単純に面白かった!
いわゆる分布や検定といった数学的な本ではなく、あっという間に読めるタイプの本です。題名の「ヤバイ」というのは誤解を招く反面、しょーもない人間社会の悲哀がこの本にはあり、言い得て妙です。
全部で5章あって、1章の中に2テーマ、統計的なアプローチ方法が似ている問題を並列させて取り上げています。報道だけ見ると成功話に見えるO157の感染源調査の裏ストーリー、ドーピングやテロ対策が抱える本質的なジレンマ、待ち時間を低減するだけでは済まない道路やディズニーランドの混雑対策など、必然的に統計的問題が付随する社会問題が扱われています。
ナイーブに問題を取り扱うと間違った結論を出してしまう話が多く、安易な解決策はないと思い知らされる、ほろ苦い読後感の本です。本書に挙げられている問題以外にも、本質的には似た類型に還元できる問題も多いと思われ、今の社会を読み解く一つの視点を提供していると言えるでしょう。
欠点としては、繰り返しが多く冗長に感じられること、及び、統計的思考と言いながら大部分がエピソード中心に話が進められて知的な刺激にやや乏しいことでしょうか。統計的取り扱いを要する社会問題についてのエッセイだと、最初から割り切って楽しんで読めば良いのではと思います。
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形式: Kindle版 Amazonで購入
統計学は有用な学問だが、限界もある。本書は統計学の有用性を述べるだけでなく、類書が避けて通りがちな限界についても率直に述べた、誠実な本である。

統計学は、物事の相関関係を調べる学問である。相関関係とは、一方が増加すると他方が増加または減少する数量的な関係を指す。

相関関係と混同されやすいものに、因果関係がある。因果関係とは、原因と結果の論理的なつながりを指す。二つの現象に相関関係があるからといって、因果関係があるとは限らない。夏服を着る人の多くが汗をかいているからといって、夏服が汗の原因だとはいえない。

統計から相関関係を知ることはできても、因果関係を知ることはできない。因果関係は数量的な関係ではなく、論理的な関係だからだ。

著者は包み隠さずこう書く。「統計学者も認めているように、知識や経験に基づく推測だけを表すという意味で、統計モデルは常に『間違っている』」

だから統計学に詳しい研究者ほど、その限界に鋭い感覚をもつ。著者によれば、たとえば疫学者である。病菌原因を突き止めるため、統計だけに頼らず、微生物学者や農業部門の調査官、患者など、統計以外のさまざまなところに裏づけとなる証拠を求める。「原因解明が最大かつ究極の目標であり、それ以外の成果は意味がない。彼らの判断ミスは、経
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