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To err is human, to forgive divine.
過ちは人の常、許すは神の業(聖書より)
最善が何か、自分1人の頭で考えていても「がむしゃらに頑張る」といった程度のアイディアしか生まれないかもしれない。だが世の中にはいろいろな分野で「最善が何か」を明らかにすることだけに命をかけてる人たちがいる。
おそらく我々がすべきとこの多くは、すでに文献やデータの上では明らかなのである。だがそれを現実のものとして実行するまでのギャップが我々を「最善」から遠ざけているのではないかと思う。
統計学の素晴らしいところはこうした「最善」への道を最も速く確実に示してくれるところではないかと思う。
我々は今後何度も間違いを犯す。だがたとえ過ちが人の常だったとしても、最善を尽くし続けられる方法がこの世に存在してるというのは、人間に与えられたずいぶんありがたい許しだと私は思ってる。
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前半は分かりやすい平均値や中央値の話から始まりどの程度分析結果が正しいのか見極める検定についての説明となり闇雲にデータをたくさん集めようとするビッグデータ処理に警鐘を鳴らす。後半では様々なアウトカム(成果指標)に対応した統計手法を紹介している。一度読んだだけではとても理解できたとは言えないが、統計学の凄さが垣間見えた気がする。
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前著「統計学が最強の学問である」の続編.前著は統計学のビジネスへの適用に対する興味を抱かせる内容であったが,今回は実践編というだけあって,実際に使う気が出てきた人向けの内容となっている.といっても,実際に使う気になったらExcelやRについての実用書が必要になると思われる.本書は実用書との橋渡しのような位置づけで活用されてはどうかと思う.
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統計学の実践的な活用方法が満載。漠然としか知らなかった各種検定方法の違いもよくわかった。もう一度、読み直したいと思う。
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統計学の意義、エッセンスをわかりやすくまとめた『統計学が最強の学問である』の続編。ビジネスで統計学を活かし、「洞察」を行うための具体的手法(統計的仮説検定、回帰分析、因子分析等)を解説している。卑近な事例を用いて、基本、数式を使わずに説明されており(しかも巻末に数式による補足もついていて重宝)、非常にわかりやすい。実務で実際に統計学の手法を使いたい場合の恰好の入門書である。
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この本の理解が統計学のスタート地点と書かれているが、一回読むだけでは人に教えるレベルにならない。
偉大な統計学の変遷からいろいろな手法が載っているが、やはり数学的思考がないと理解は難しい。
さわりだけという感じではなく、使いこなしたいという人は時間をかけて身につけたほうがいいように思う。
僕は今から二周目やります。
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前作の「統計学が最強の学問である」で統計学がどれだけすごいのかということが書かれていたのに対して、さらに具体的にどうすれば統計学を最大限活用していけるのかについて書かれていました。
ただ、読めばすぐに現実社会で使いこなせるのかというと、そうでもなくさらにもっと勉強はしないといけないなという印象です。その勉強に取り組んでいくためのとっかかりとしては非常にいい本だと思いました。
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統計学の基礎から回帰分析までを実践的に解説している。筆者はおそらく天才なのであろう。文才もあるし、説明の仕方も明瞭ではあるが、本文中には数式があまりでて来ないため、理屈ではわかるが、実践に至るまでには到達できないと感じた。
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与えられた情報から、いかに正しい結論(アウトカム)を導き出すかということについて、統計学の重要性とその苦心の歴史が書かれた前著。それを通じて統計学に目覚めた読者に対して「では実践として」と書かれたものです。統計学に興味を持ってもらうことも意識されていた前著と違い、本書ではその次の段階として書かれています。ビジネスの現場で統計学をどのように使うのか、その手法をできるだけ数式を使わずに書かれているところに著者の苦心が見れます。文系の私では理解しにくいところも多く、難解さを感じながら読ませていただきましたが。著者の数式で解説すれば一行で済むところを、回りくどく根気を込めて書かれているおかげでなんとか読み切ることができました。
与えられたデータから、効果的なアウトカムを導き出す。その過程は完全に理解できたとは言えませんでした。しかし、そのアウトカムの持つ意味と、それがどのようなデータから導き出せるのかが理解できただけでも読む価値があったと思います。
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前著よりそれらしいことが書かれている
書籍の冒頭で,前著である「統計学が最強の学問である」が1冊まるごとを導入として書いたなどという言い訳から始まっており,心配になった。しかし,前著に比べればよりそれらしいことが書かれている。平均や各種手法について説明されている。
しかし,なんとなくわかったようなわからないようなという域を出るものでもなかった。
結局のところ,データあってもどうにもできないことや変化させられないことというのが大部分を占める。予算であったり天気であったり。
統計学が有効な場面はあるだろうが,それは結局十分に学習を積み,そういう経験・場面に出くわした場合に限るように感じた。
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以前に「統計学が最強の学問である」を購入し感銘を受けました。
この度、QC検定を受験することになり、さらに手法の考え方を深めるために、本書を読みました。
フィッシャーの統計論に基づき、基本統計量の説明から、検定・推定、回帰分析、因子分析、クラスター分析までを守備範囲とし、本質の理解と手法の活用プロセスについて、安易に解説頂いております。
GACCOでも統計の科目を受講しており、学びが一層深まりました。
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「実践編」の看板に偽りなし。著者の「頭の良さ」みたいなものがなんだかヒシヒシ伝わってくる感じの本。仕事が数字を扱いながらもふつう統計をつかう分野でないので、どう実践に使えるか悩みつつ読んだ
ちょくちょく後戻りして理解を確かめながらでないと読めなかったので、電子書籍でなく紙の本向きだと思う
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統計をいかにビジネスで使うかということについて説明。
回帰分析以外に最近の統計手法についても少し紹介。
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統計学をビジネスに活かすためのヒントやその手法。
ビジネスに当てはめると、解釈が難しく、実際の行動に活かせない事に対して、逆引き的に統計手法を教えてくれる。
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まずは、重回帰分析を最初にすればいいということが分かった。そうすれば一単位増えたらどれだけ増減するのかということがわかり、直観的にもわかりやすくなるからだ。
因子分析はカテゴリーの縮約に使えることも分かった。類似したカテゴリーがあると、データ的には情報量が増えないので、そういうデータはまとめてしまって、さらに重回帰分析に落としこめばいいということも分かった。
ただ、肝心なのは、自分の手元にそういうデータがないということである。統計学は最強であるといっても、目的がなければ何にもならないということが分かった。