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20190413読了。
比較的初心者の人でも統計の基本的な手法とその意味が丁寧に解説してあってわかりやすい。
数式ベースではなく、言葉で説明してあるので数式アレルギーがある人でも読める。
非統計専門家が、統計扱う仕事の人と会話する必要があるときに予備知識をいれるためには最適な本。
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◯1つの説明変数と1つのアウトカムとの間の関係性だけを分析してしまうと、見落としていた別の要因によって結果が歪められている、ということがしばしばある。(202p)
★終章のビジネスで用いる場合の分析の手順が本書のキモであると思う。
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最近読んだ統計学の本の中で1番面白かった。
統計学をビジネスとしてどう活用するのか?が非常に丁寧に書かれており、ビジネスマンは是非読んだ方が良い1冊だなと思いました。
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統計の実践編ということですが、実際のビジネスでは平均値くらいしか使わず、、。ただ「何となく平均値を出す」から、「意図的に平均値を出す」ことが出来そうです。まずは実践するためにも自信を持って平均値を使いたいと思います。
今後分析する機会があれば、その都度当てはまる章を熟読しようと思います。
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前半は良かったが、後半は難しすぎた。実践編ということで、本気でマーケティングなどに取り組んでいる人のための本だと思った。
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#統計学が最強の学問である [実践編]
西内 啓さんの著書です。
ベストセラーになった『統計学が最強の学問である』の続編になります。
本書では、「ビジネスと統計学をつなぐ」をコンセプトに実際のビジネス現場で使える統計学をメインに扱っています。
扱うテーマは、「人間の行動の因果関係を洞察」するための統計学になります。
【本書で学べること・考えること】
・変数、指標
・最小二乗法(近似曲線)と平均値の関係
・分散、標準偏差、四分位点
・有意差、検出力、αエラー、βエラー、優位水準
・標準誤差、サンプルサイズ
・仮説検定、z検定、t検定、フィッシャーの正確検定
・回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰
・オッズ
・検証、ランダム化比較実験
・因子分析、クラスター分析
読んでみての感想です。
本書では、基本的に数式をほとんど使わずに上記の項目を解説しています。
その分、数式に馴染みのない方にはハードルが低く感じられるかもしれません。
ただ、内容的には難しく、統計的な知識を持ち合わせていないと一度で理解するのは難しいです。
数式に馴染みのある方は、巻末の数式での解説を読んだ方が理解が早いです。
どのようなケースでどのような手法を用いれば良いかなどは、わかりやすい表にまとめられており、有用です。
著者が言うように本書を読んだ後であれば、EXCEL等でデータまとめをする場合に各関数を使ってみようという気になれます。
統計学を軽く使ってみたいと思っている方には良書になると思います。
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「統計学が最強の学問である」と比べると、内容が一気にレベルアップしていて、初心者にとってはかなり難解な内容となっている。
かといってすごく高度な内容を取り扱うわけでもなく、読者層を選ぶという一冊。
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統計学って、全部しらべなくても、〇〇%の確率でよければ、〇〇個調べてねというものなので、手間を省くための重要な方法です。そんなにサンプルがおおくなれけば、実際にしらべて納得してもらえば、そのすごさがわかると思います。
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標準誤差が見込まれる差の3分の1になるようにサンプル数を設定すれば、検出力は85%になる(有意水準5%の1.96+検出力85%の1.04)。
顧客の退会までの期間は、生存時間解析を用いることができる。
複数の時点のデータを個体差を捉える情報として扱う経時データ分析では、混合効果モデルが用いられる。
因子得点を回帰モデルの説明変数にするよりも、共分散構造分析(構造方程式モデリング)を使う方がよい。
因子分析の応用として、表面的な反応に対する潜在的な力を明らかにする項目反応理論がある。
傾向スコアを用いた代表的な手法として、周辺構造モデルがある。
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少し数字が読めて、因果関係を読み解けることの大切さがわかる良書。数学的すぎないという点では「いかにして問題を解くか」などと並んで良書だと思う。
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前著「統計学が最強の学問である」の続著で、ビジネスに統計学を応用するために必要な「把握」「予測」「洞察」を行うための具体的な考え方、適用の仕方、ビジネスに活かし方を解説してある。
数式は出てくるが全て巻末の補足に廻して読みにくくないようにしてある。
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前著は社会に対するアンチテーゼとして統計学の素晴らしさを発信していた本であり、今作は統計学の基礎理論をどのように活用するか?という観点で書かれている。頭を使う部分も多くなっているが、基礎理論の導入としてはとても面白く分かりやすい本だと思う。大学の参考書など読んでみたが、ここまで分かりやすい本は無いと思う。
後半の数学補論は正直言って日本の一般的な文系社会人では着いていけないレベルだと思う。(積分とか覚えてない…みたいな人はまず無理)
著者の言う通り、使い込んでナンボなので実務の中で課題検証に使えるよう取り組んでいきたい。
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いやー、挫折。
最初だけだった。理解できたの。
これはコチラの問題。
向いてないのかなぁ。
必要性は感じてるし、
考え方はとても共感できるんだけど。
いかんせんオツムがついていかない…
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実地での統計的手法の活用方法の基本(アウトカムを高めたいときの施策の抽出に限り、平均値などの現状分析や株価の予測などに関する内容はあまり掲載されていない。)がよくわかった。
データを整理したら、まずは重回帰分析(アウトカムが量的)かロジスティクス分析(アウトカムが質的)で影響している説明変数を見抜き、当該変数を操作することでアウトカムを変えられるのかどうか(当該説明変数とアウトカムの関係が、因果関係なのか相関関係なのか)をランダム化比較実験で検証し、その検証にあたってはz検定やt検定を行うと。
結局、χ2乗検定や分散分析は実用上あまり出番はないということか。
帰無仮説平均と対立仮説平均の差と、有意水準と望む検出力を設定すれば、これを満たすために必要な標準誤差がわかり、元データの標準偏差から必要なサンプル数が導出できるというのは、ちゃんとした順序で考えたら普通にそうなるだけの話だが、実用的で勉強になった。