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表紙が印象的でパッと目を引くらしく、電車内で読んでいるとかなりじろじろ見られました。
変な本じゃないですよ。
統計学、と聞いて一般的に浮かんでくるイメージは?
単調でつまらない、数式ばっかりでわかりにくい…少なくとも親しみを感じる人は少ないだろう。
しかし、統計学ほどおもしろく、役に立つ学問は少ないのだ。
統計学は、物事を単純化し、わかりやすくするのに貢献する。
一方で、統計学はしばしば直観に反する結論を導き出すことも多い。
この一見矛盾しているとしか思えない統計学というくせものを、「なるほど!」と思わせる平易で分かりやすい文章で解説する一冊。
本書収録内容の目次を羅列すると以下のとおり。
・「人柄がいい」など、正しいのに怪しい発言について
・ネットフリックスはなぜ私の好きな映画がわかるのか
・ハーバード大に入ると人生が変わるか?
確認ですが、これは統計学を解説する本です。
これらを見てわかるとおり、統計学を構成する複雑な微積分にアレルギーを起こす人にもすんなり受け入れられるように噛み砕いた内容になっています。
統計学を実践する人向けというよりは、統計学を享受する人向けの本です。
特にテールリスクの捉え方について、人の感性はやっぱりあてにならないと実感しました。
「99.9%安全です」の表記を見て、「すごい!それなら絶対大丈夫じゃないか!」と思うか、「じゃあ0.1%は危険なのね」と思うかはリスクに対する心構えの上でものすごく大事。
それに加えて本書では、たとえ100%安全と表記されていたとしても、分析にかけられたデータそのものに疑いの目を向ける必要性についても指摘しますけど。
説明分の中に数字が出てくるとなんとなく信憑性が増す、と思っている方、一読してそんなことはないのだと納得してください。
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訳者あとがきにあるように、自分も統計の基礎を再学習しようと思い、市販の教科書を買ってみたが、まさに「検定」の部分で力尽きた。
この本はわかりやすいというよりも「何とか頑張って読もう」という気にさせる内容で、途中で投げ出さずに読むことができた。
説明用の事例は相当に無理やりなのだが、そこにはつっこみを入れず、「この事例でデータから何を言おうとしているのか」を意識すると、よく理解できる。
統計の教科書を買ったりセミナーを受講する前に読むには良い本だと思う。
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データサイエンティストセミナーを受講した後、薦められた一冊。受講前に読めばよかった。おなじみの「モンティ・ホール問題」もでてくるし。
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たいへんわかりやすい記述だし勉強にはなるのだけど、訳者の言うように面白くもなんともない「ユーモア」がうざい。これらさえなければ。。。
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統計学の基本的概念を数式ではなく、その使われ方や意味について社会的事例をあげながら詳しく説明。
統計学を無味乾燥な数式ではなく、「なんのために勉強するか」「この概念をどのように使うか」を教えてくれる。
記述統計の妥当性、相関、平均、標準偏差、データのバイアス、中心極限定理、推定、回帰分析などなど・・・
数式は極力排除して、その概念の意味は?ということをいろいろな例を挙げながらわかりやすく解説している。
レベルは結構高いとおもうけど、ユーモラスに大変わかりやすく書かれているため、読みやすい。
統計学の教科書を読む前に(あるいは読みながら)この本を変更して読むと意味がつかめておもしろいと思う。
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感覚的にわかりやすい例などをふんだんに用いた統計学入門書。
著者の軽妙な語り口もさることながら、訳者の訳もわかりやすい。
統計学初学者には最適。中心極限定理とか回帰分析の話が理解できるようになりました。モンティホール問題の感覚的に説明してくれたりもしている。でも、回帰分析のあたりから訳の質が急に落ちるのはなぜ。
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141011 中央図書館
「経済学をまる裸」と同じタッチで、数式を(ほぼ)使わずに、中心極限定理、ベイズ確率、回帰分析の概念(と、その注意点)を解説。
試験の解答パターン(正答→誤答に直した数と誤答→正答に直した数の不均衡)からカンニング、不正行為を探るという例が印象に残る。
モンティ・ホール問題は、僕には完全に腑に落ちたとは言えない。