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統計学が最強の学問である

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  • カテゴリ:一般
  • 発売日:2013/02/08
  • 販売開始日:2013/02/08
  • 出版社: ダイヤモンド社
  • ISBN:978-4-478-02221-4

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一般書

電子書籍

統計学が最強の学問である

著者 西内啓 (著)

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...

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統計学が最強の学問である

1,382(税込)

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統計学が最強の学問である データ社会を生き抜くための武器と教養

1,728(税込)

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商品説明

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)

著者紹介

西内啓 (著)

略歴
1981年生まれ。東京大学医学部卒(生物統計学専攻)。著書に「コトラーが教えてくれたこと」「世界一やさしくわかる医療統計」など。

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書店員レビュー

ジュンク堂書店池袋本店

情報技術の発展がめざましい今日…

ジュンク堂書店池袋本店さん

情報技術の発展がめざましい今日、そうした技術によって収集、分析された統計データが私たちの身の回りにあふれています。この本は、統計データがどのような理論に基づいて分析され、さらに私たちが統計データをどのように捉えればよいのかを、具体例を多く挙げながら分かりやすく解説しています。
統計学という学問を学んでみたいが、教科書みたいな硬い本はちょっと…という方や、現在、ビジネスデータの分析をやっているが統計ソフト頼みで実際は何をやっているのか、よく分かっていない方にも是非読んでいただきたい1冊です。

たくさんの人間が生活し、複雑極まりないこの社会で「物事の真理」をとらえるための大きな武器として統計学は今後より一層大きな役割を果たす、この本を読めばそう強く感じるはずです。


(評者:ジュンク堂書店 池袋本店 理工書担当 山中彰人)


(2013/4/11 UPDATE)

みんなのレビュー454件

みんなの評価3.6

評価内訳

なかなか出会えない良書!

2013/08/13 13:33

4人中、4人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

投稿者:ばんちゃん - この投稿者のレビュー一覧を見る

数式を一切使わずに統計学を一から丁寧に語っている良書。書き方は平易であるが決死て簡単に理解できる内容ではない。しかしながら統計学を学び始める最初の一歩としては、最適な一冊であると思う。

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電子書籍

統計学は素晴らしい

2013/06/22 21:44

13人中、2人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

投稿者:hiro5007 - この投稿者のレビュー一覧を見る

学生時代以来、久しぶりに統計学の本を購入しました。
統計学を学んで、本当に良かったと思っています。
ゼミは計量経済学でした。

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言わんとすることは同意する

2013/09/19 10:02

9人中、9人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

投稿者:きたろう - この投稿者のレビュー一覧を見る

統計学は今後必要な基礎知識になるのは理解したし、新しい知見もあり楽しく読めた。
が、私には著者の専門分野である「統計学はすごいんだぜ!」的な本のように思えた。視野の狭さを感じたというか。

あと、他の統計学の本と同じように途中で難しくて理解が出来なかった。業務で統計を利用する私ですらそうなのに、素人の方は読みきれるんだろうか・・・

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統計学は最強か?

2015/12/05 20:34

0人中、0人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

投稿者:森のくまさんか? - この投稿者のレビュー一覧を見る

本書を読んで統計学のすごさは実感できました。

しかし 最強の学問かと言われると

私は?という気持ちになります。

確かに 現状調査のデータ収集には

統計学は 絶対不可欠と思います。

さらに 統計によって 人を納得させることも

できると思います。

でも統計のデータの表現方法で 騙すことも可能では?

どっちにしろ 統計学のすごさが本書で理解できました。

でも のどに魚の骨が引っ掛かった気分なんですよね!

勉強不足と読み込み不足かな?

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統計学が最強が最強の学問である

2015/08/29 00:03

0人中、0人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

投稿者:Carmilla - この投稿者のレビュー一覧を見る

2年前のビジネス書界を席巻したベストセラーの一つだが、受ける印象は前半と後半とで全く異なる。
前半は統計学の歴史についてわかりやすく解説しているのだが、後半は難解な理論ばかりを展開しているから、数学音痴には苦痛にしか感じられないだろう。
難解なのはしょうがない。だが問題は、著者にその難解な理論を読者に理解させようとする気が全くないこと。
「僕はこれだけ難しい理論を理解していますよ。どうです、みなさん!」
という姿勢が見え見えで、読めば読むほど頭が痛くなってきた。おまけに、なぜ「統計学が最強の学問」なのか、さっぱりわからない。統計学の歴史についてのみ触れていたら、読者に苦痛を与えることもなかっただろう。これは編集部の最大のミスである。
というわけで、この本は初心者には向かない。数学の理論展開に精通し、大学1年生程度の統計学の知識を備えている人向けの本である。ビジネスの場面で統計学の知識が必要なのは認めるが、ビジネス書として売り出すのなら、それ用にアレンジするべきだったのではないか?

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2014/11/15 20:35

投稿元:ブクログ

去年のベストセラー、Kindleで買い直して今更読み終わった。後半は実務向けの解説じゃなくて新書的な学問領域の紹介なのね。だからことし実践編が出たのか…

2015/03/01 19:59

投稿元:ブクログ

どんなときにどの解析方法使うべきかを、分析軸(説明変数)と比較したいもの(結果変数)によって分類して1枚の表にまとめた、170ページの図表25「一般化線形モデルをまとめた1枚の表」が参考になる。

2013/04/15 13:29

投稿元:ブクログ

「統計学万歳!」みたいなノリのところもありますが、使いどころを理解するのに助けになると思います。分析、検定といったところまで一通り説明されています。若干難しく説明している部分もありますが、全体としては丁寧にわかりやすく書かれていたと思います。

2013/06/08 08:31

投稿元:ブクログ

個人的には、学派別の統計の使い方についての解説が良かった。主張は「エビデンスベースドでいこう!」なので、全く同意です。

2013/06/25 20:59

投稿元:ブクログ

統計という考え方に対する基本リテラシーがバラバラなことが課題だったので、この本は理解を広めていく上でよいヒントになるかなーと思いてにとったらわかりやすくてよかった。

統計学の全体像がここまでたくさんのひとにわかりやすい方法で整理されてる本は今までなかった。

各論は専門書に当たる必要がある。

2013/05/25 19:20

投稿元:ブクログ

人は誰であれ、統計データを目にすることがあるはず。たとえばテレビを見ていても、「最近の若者はこんな傾向にある」というような話を裏付けるデータとして、調査結果を統計処理した数値が出てくることがある。仕事をしている場合には、たとえば最近の売り上げの傾向だとか、消費者のニーズの変化とかが数値化されたデータで出てくることは多い。ただの感覚で話しているだけだと、話す人の主観によって話の筋が大きく変わってきてしまうけれど、数値で出されると一種客観性を持った議論が出来ているような気になる。

ただ、そんなデータをただ鵜呑みにするだけではとっても危ない。

この手の話を見ると、大学の時に統計の先生の授業で聞いた言葉が忘れられない。曰く「統計データというのは、話し手の都合のいいようにまとめられた数値のみを用いて語られることが多く、常に疑ってかかる必要がある」ということ。この本でも書かれているように、仮に統計的手法でAとBという2つの事象の間の因果関係が分かったとしても、Aが最初に起こった結果Bが引き起こされるのか、あるいはBが先に起こるのかという点をきちんと評価しないことには、調査結果を行動指針として使うことは出来ないだろう。誤った行動を採択するために、決して安くない費用をかけて調査を行うのでは元も子もないだろうから、特にこうしたデータをよく目にする会社の経営陣の人たちは、この本に書かれているような知識は必須だろう。

他にも、今はやりの「ビッグデータ」なるものに対しても、警鐘を鳴らしている。まあ確かに、膨大なデータがあって、お金をかければいろんな解析が出来るというのは間違ってないけど、もっと頭を使ってお金をかけずに意味のある情報を引き出す方法がたくさんある訳で、こうしたバズワードにやみくもに踊らされるのはいかがなものかと思う。

ある程度専門用語は出てくるし、それなりの知識がないと話についていけない (たとえばカイ二乗検定とか、勉強していない人だと単語を見ただけでじんましんがでるような箇所もたくさんある) けれど、とても理系の人が書いたものとは思えないほど平易な文章で書かれているので、統計の知識がなくても読めると思う。

あと、個人的には、昔学生の時にいくら本を読んでも全く分からなかったベイズ推定の考え方が、この本でちょっと分かったような気になったのが収穫。

2013/12/28 23:23

投稿元:ブクログ

少し挑発的なタイトルで印象に残ったので購入。
実は著者が同い年ということで少し親しみを持ったのですが
素晴らしく分かりやすい説明の仕方に正直悔しさやら
敬意やら色々な感情を持ちました。
話が逸れましたが私も大学院卒の端くれとして
海外のジャーナルに投稿している身ですので
実験データの検証としてp値などで有意差を示すなど
統計的処理はしていたわけですが、
しっかりと統計学を勉強したことが
無かったので非常に勉強になりました。

特に統計学の学術的な経緯から何が優れていて
どういうことに利用出来るのかまでしっかりと
述べられているので良いと思います。
統計リテラシーという言葉が随所に出てきますが
正に現代社会でビジネスマンとしてやっていくには
必須のスキルかなと思います。

2014/10/01 21:37

投稿元:ブクログ

ビッグデータと騒がれてはいるけれども、データ解析の方法によっては宝の山にもゴミにもなる。もうちょっとデータ解析法について知りたいと思う。

2013/08/17 22:57

投稿元:ブクログ

標準誤差 サンプルから得られた割合に対して標準誤差の2倍を引いた値から、2倍を足した値までの範囲に真の値が含まれている信頼性が約95%という値

A/Bテスト AパターンとBパターンを両方試して比較する 統計学においてはランダム化比較試験という

カイ2乗検定 クロス集計表において意味のある偏りか、それとも誤差でもこれくらいの差が生じるのかといったことを確かめる解析手法

現代統計学の父 ロナルドAフィッシャー
1935 実験計画表

ゴルトン 平凡への回帰 統計学は平均への回帰

2015/05/14 20:00

投稿元:ブクログ

【読書】統計学のコンセプトがよくわかる。ただ手を動かさないと深く理解できないので、実践方法模索中 /

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