完全独習　統計学入門 みんなのレビュー

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投稿者：藤和　-　この投稿者のレビュー一覧を見る

中学数学まででわかる統計学の本。
ということなのだけれど、中学数学までがわかっていないとわからないということなので、これを読んでわからなかった部分は中学数学を復習するといいと思う。無駄にはならない。
初歩的でありながらも、データを見るために必要な知識はまとまっているので、これから統計やります！という人はまず読んでみていいと思う。

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投稿者：さんちゃ　-　この投稿者のレビュー一覧を見る

上司の勧めで購入しました。
仕事柄分析をするので、手法を知ればひらめきが変わるかな、という期待と業務効率が上がれば良いなと思っています。
電子書籍で読めるのか不安ですが、上司は電子書籍で十分と言っていましたのでこれから読みたいと思います。

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投稿者：ちこ　-　この投稿者のレビュー一覧を見る

本書は、統計学を初めて学ぶ人や一度学んだけれどよく分からなかった人向けに書かれた統計学の「超」入門書です。基本的なことがきっちりと丁寧に解説されているので、これを理解すれば、マーケティング調査のデータ分析や金融商品のリターンとリスク、さらには選挙の出口調査といった応用もよく分かるようになります。

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投稿者：本好きリス　-　この投稿者のレビュー一覧を見る

仕事で統計を使うことになり、ある書評でこの本に出会いました。表紙は教科書っぽくて、絶対理解できないと疑ってました。でも、本当に分かりやすく書いてあって、統計と少しですが仲良くなった気がします。もっと勉強する気にさせます。

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投稿者：ドングリ　-　この投稿者のレビュー一覧を見る

数学に自信のない方でも読み進められるほど予備知識も必要とせず丁寧に解説されています。統計学の一歩目にオススメしたい。

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投稿者：シュミドク　-　この投稿者のレビュー一覧を見る

今まで統計学に関する本は幾つか読んだが、イマイチ理解しきれたとは言えなかった。この本を読んで標準偏差についてはクリアになった。

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投稿者：まさ　-　この投稿者のレビュー一覧を見る

統計は，自分のリズムで自分のわかりやすいように勉強したほうがいい．
なにをどこまで勉強すればいいかは，教科書によってマチマチだけれど，この本は不要な横道にずれない．使わない概念の説明もしない．
数式でひっかかりそうなところも，丁寧に解説されている．
自習用にぜひ．
教科書にはならない．教員は，これ以上丁寧に説明するところがないから．

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投稿者：けんたん　-　この投稿者のレビュー一覧を見る

私が以前使っていたのは、「確率・統計」の本であり、「確率」の勉強のためには、順列・組合せを勉強しなければなりませんが、
「袋に何色の玉を何個ずつ入れて取り出すときに・・・」
とか、
「何個のサイコロを振って、出た目の合計が○○になる確率は・・・」
など、退屈で面白くないものでした。
しかし、本書は、純粋に統計学からスタートするので、すぐに中身の濃い統計学に触れることができます。
練習問題もついており、その解答もついています。
初めて統計学を学ぶための、決定版と言えるのではないでしょうか。

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投稿者：ヤマベ　-　この投稿者のレビュー一覧を見る

数式をほとんど使わずに統計で重要な要素を説明しているので、非常に分かり易かった。

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投稿者：ソネアキラ　-　この投稿者のレビュー一覧を見る

この本は「統計学の超入門書」と銘打たれている。「カイ二乗分布の登場」までは、なんとなく頭に入った。つってもさわりの部分、ごく表層部分を読んで、理解できた程度だけど。
たとえば、選挙のときの出口調査。なぜ少ないサンプルだけで全国の選挙の結果がある程度予測できるのか。それは統計学に則っているからだそうだ。ランダム・サンプリング(無作為抽出)は名前だけは見たことがある人もいるはず。
「「データをたくさん観測すると母集団にものすごく近いヒストグラムができる」
この仮定を「ランダム・サンプリング(無作為抽出)」の仮定といいます」
1を聞いて10を知る。木を見て森を見る。が、現実にあり!なのね。ええと、作者の「おわりに」ここを引用するのがいちばんいいかな。
「統計学の論理にはある種の「飛躍」がある、ということでした。−略−推測統計の方法論は「部分から全体を推論する」という「帰納法」です。これは数学という完全無欠の「演繹法」になじんだ筆者には、「飛躍だらけの論理体系」に見え、これを受け入れるためには、慣れ親しんだ思考法からいったん頭を切り換えなければならない、と悟ったのです」
「「もしも注目している不確実現象が正規分布だと見なせるなら、正規分布の性質を利用して、なんらかの予言が可能になるのではないだろうか」。そう、この予言は全く正しいのです」
正しい予言だって。でも、ちゃんと数式で導き出されるのだよ、かなりの精度で。この「ある種の「飛躍」」ってなんだか魅力的。具体的な事例のところを読んだだけでも、統計学っていう難しい名前に、少しは親しみを覚えるはず。
作者は、味噌汁の味見を引き合いに出してうまく説明している。何気なく人は、おたまですくって小皿などにあけてひと口飲んでは、味の確認をする。鍋いっぱいの味噌汁を飲まなくとも。これだってある意味、「ある種の「飛躍」」だし。もっとも、味噌がちゃんと溶けていないと、ダマになって沈んでいたりして、味見が失敗することだってあるけれど。