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    体が硬い人のための柔軟講座 (NHKテキスト 趣味どきっ!)

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    中野 ジェームズ修一 (講師),日本放送協会 (編集),NHK出版 (編集)

    5つ星のうち 4.0 レビュー詳細を見る

古いけど使える!さんのレビュー一覧

投稿者:古いけど使える!

9 件中 1 件~ 9 件を表示

紙の本入門統計解析法

2004/05/31 01:52

統計的検定/推定を、多方面から解き明かした、素晴らしいテキスト

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。

文句無し! 素晴らしい統計解析のテキストだと思います。

本書は、統計的検定/推定を基に、得られたデータに対する統計的意思
決定法を授けてくれます(一つの見方ですが)。

紙数を限られた中で統計解析法を解説するために、前半で中心極限定理、
標準化された統計量が標準正規分布に従うことから説き起こし、検定と
推定の考え方を徹底的に学びます。しかしこれが効奏し、中盤以降、い
かなる統計量が現れても、統一的に理解出来るような工夫がなされてい
ます。特に統計的な推定の解説では、検定力の観点から、第2種の過ち
を犯さないための最低限必要なサンプルサイズを計算することにも敷衍
しています。新製品開発に携わる人々には、試作データ量を決める際に、
非常に有用となるでしょう。

本書の核は、分散分析と回帰分析にあります。分散分析は実験計画法初
め統計的検定の基礎となる重要な項目ですが、その正体を平方和の分解
と見て、主役を果たすF分布に議論を移していきます。この説明とトピ
ックの絞り込み方は見事。後者の回帰分析では、得られた回帰式が本当
に意味のあるものなのかを判断するための分散分析を検討しています。
そして回帰係数の推定に至っては、却って多変量解析には見られない詳
細な解説と、実際の計算例があり、疑問を残しません。

本書で扱われている統計量は、大部分計量的なものであり、計数的な量
はラストの40ページ足らずに留まっていますが、前半部で準備した検定、
推定の一般論が効き、限られた紙数で的確な解説がなされています。特
に計数量のロジット変換およびそれによる検定、回帰分析は、非常に使
えます。二項分布、ポアソン分布の説明も目から鱗、と言ったところで
しょうか。

全体を通して言えることですが、解説が見事なのは、通り一遍の理屈を
並べるのではなく、全て著者自身の言葉、著者自身の悟りになっている
ことから来るのでしょう。著者の書籍は本書以外にも読んだことがあり
ますが、この点は同じでした。教育者としての姿勢が素晴らしいと思い
ます。
まだまだ本書の素晴らしい点を伝え切れていませんが、著者をして、統
計学の伝道師と呼ばせていただきたい。脱帽です。

研究開発、品質管理に携わる技術者には、超オススメです。

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紙の本多変量解析法入門

2004/04/15 00:47

スバラシイ多変量解析のテキスト!

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。

多変量解析のテキストをもう1冊読んでみようと思い、選んだのが
本書でした。
すばらしいテキストです。理論と応用の中道を行く絶妙なバランス
を持っています。確かに、数理統計の基礎と線形代数の知識を必要
としますが、学ぶ側の立場や、疑問点を十分計算して編集されてい
ます。式の変形や計算過程も丁寧に解説されており、ポイントにな
る数式の運用は、2色の罫線で示すなど、学ぶ立場に立った工夫が
なされています。
主なトピックは、単回帰分析、重回帰分析、判別分析、主成分分析、
そしてそれらにまつわる数量化の手法からなりますが、学ぶ側が解
析の目的に応じていかなる手法を使えばいいか、それぞれの解析手
法の性質や有効性について具体的でイメージし易い解説がすばらし
く、何度もうなされます。この解説は哲学的なものさえ感じます。

実質的な説明変数をどのように採るか、得られた回帰式や、判別方
式が現実を表現しているかをチェックするための、F検定による検
討法にも詳しく、理論的でありながら、データ解析の実際において
も有効です。
章末の練習問題は少数ですが、難問を避け、一層の理解を促す、演
習効果の高い問題が厳選してあります。中には、次章の導入になる
ような問題も巧妙に配置されており、全くムダがありません。

何よりも感服するのは、(これは飽くまで私の想像ですが)著者の学
者、研究者、教育者としての誇りが伝わってきそうなところが、随
所に感じらたことでした。
本書は入門書の位置付けで編んでありますが、これ1冊マスターす
ればかなりの実力が身につくと思います。本書に流れる思想は高度
だと思います。著者渾身の1冊ではないでしょうか。この本にめぐ
り合えて感謝してます。品質管理技術者には超オススメです。

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通信用光デバイスのレンズ設計を記した数少ない貴重な本。

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。

5年前、現在の仕事(光通信関係)に異動になった時、全く経験の
無いところから再出発せざるを得ず、途方に暮れていた。しかし
逃げてばかりもいられないので、その頃、一部の技術者からレン
ズ設計のバイブルと言われていた本書に、すがるような気持ちで
取組んだ。
パラパラめくれば、内容は数式だらけだったが、幸い学生の頃か
ら数式にはあまり抵抗が無かったので、式をフォローしながら読
み進んだ。
本文約170ページに対し、価格が\4,500と高価だが、内容は高度
で、光学系の実際のデータを理論的に説明することに飽くなき試
行を繰り返した人でなければ書けないものである。よくぞこれだ
けの経験を伴った知恵を、書籍として公開してくれたものだと思
う。
数学的な予備知識は、ほんの一部に出てくる微分方程式程度で、
ほとんど必要なく、各レンズの光線行列およびその導出は、本書
の冒頭に要領良くまとまっており、他にも類を見ないのではない
かと思う。
数式のフォローは、高度な数学は必要無い。しかし大変な腕力が
必要で、一部の式の導出など丸一日つぶしたことがあった。しか
し、それを承知で持ち出すのは、光学系の設計を電卓レベルで実
際に確認して欲しいという著者の老婆心から来るものだと思う。

半導体レーザーに限らず、レーザービームはガウシアンビームを
用いて表現されるが、この取り扱いも要領よくまとめられている。
あとは、レンズの光線行列と光源のガウシアンビームを組み合わ
せて、光軸にオフセットがかかった場合など、様々な条件で、結
合効率やトレランス曲線を計算する経緯は、非常に勉強になった。
式のフォローは大変だったが、実際にレンズ設計を行う立場に無
い自分から、レンズ設計に対する恐怖心がなくなっていったのは、
この本のお蔭だと思っている。
現在、光通信用のパーツの大部分は、1枚レンズ系で十分なので、
本書の80ページくらいまでの知識で十分であろう。後半、式や本
文に若干誤記が目立つが、対象者が限られているだけに仕方ない。

現在は、光学系の計算は、シミュレーションソフトで造作も無く
出来てしまうが、中でどのような計算を行っているか知らなけれ
ば、結果をチェックすることは出来ない。本書でも、基礎から出
発して、いかに応用していくか、いかに工夫していくか、を考え
ることが大切であることを訴えている。高度な研究成果は枝葉を
飾るものであり、それが真に高度なものか否かを判定するのは、
結局は基礎力である。
本書は、基礎力の充実はいかなる分野でも欠かせないことを、思
い知らせてくれる書籍でもある。

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紙の本初等多変量解析

2004/02/28 11:41

コンパクトにまとめた多変量解析のテキスト

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。

朝倉書店の統計ライブラリーの中では、多変量解析の基礎を重
視し、各論のエッセンスをコンパクトにまとめたテキストだと
思います。ムダな解説や冗長なコメントは一切無し。
しかしコンパクトにまとめるには、線形代数、ベクトル解析の
知識に負わざるを得ず、本文約120ページ中、約50ページを数
学的準備に割いています。

しかし、これが効いて、各論の重回帰分析、因子分析、主成分
分析、判別分析においては、論理的飛躍は抑えられ、かつ最短
距離の解説がなされています。
各統計量の間に成立する関係は、数学的証明問題で解説され、
線形代数の理論がこんな風に応用されているのかと、目から鱗
が落ちるようです。

実際のデータを使った解析例は、敢えて同じデータ(数種類ある)
を使い、各論により、同じデータのいかなる面がクローズアップ
されるか?を理解させてくれます。特に主成分分析や因子分析
では、線形代数の固有値問題を多岐に応用し、線形代数の応用
例としても好材料です。逆に、例題を通じて統計量の数学的意
味を帰納的に理解しようという試みも一部あります。
ただ惜しむ無くは、例えば平方和や共分散行列等の計算を、電
卓レベルで出来るようなガイド、もしくは極めて詳細な回答例
を一つでも設けると、著者の意図が一層引き立ったのではない
かと思います。

数学的なアプローチは、読者の応用範囲を広め、多変量解析を
深く理解するに有効です。確かに数学が苦手な方は、この種の
テキストを敬遠しがちで、事実これ考慮した多変量解析のテキ
ストも書店を賑わせています。しかしそこから逃げずに、真っ
向から数式の運用に取組み、しかして丁寧な数式の変形を欠か
さない方法に、著者の良心を感じます。
線形代数やベクトル解析の知識を持っている方には、短期間で
多変量解析を学べます。

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線形代数マスター30題

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。

著者によれば、「線形代数の柱は2本しかない。一つは連立一次方程
式の解法を意図した行列の階数標準形。今一つは行列の固有値問題で
ある」。線形代数を学ぶ者にとって、この一言は、悟りの言葉に近い
だろう。この本は、上の信念の下に、読者が各論に目を奪われて線形
代数の学習を投げ出さないように(?)、線形代数の理論体系や骨格
を意識しながら、各論を学べるように配慮されている。このため、通
常の線形代数のテキストに見られがちな学習テーマの順序をガラリと
変え、とにかく理論体系が浮き彫りになるよう、著者独自の試みがな
されている(かなり大胆)。同時に、一つの定理が各論ごとに如何に
言い換えられているかという視点も忘れさせず、解説や演習問題を通
じて、各論が有機的に結合している醍醐味も感じさせてくれる。具体
的テーマとしては、行列の零因子、行列式、階数標準形、直交行列、
フロベニウスの定理、行列の対角化、ベクトル空間、線形写像、固有
値問題、2次形式、その他もろもろに渡る。個人的には、余因子展開
を拡張したラプラス展開が、演習問題を通じて丁寧に解説されている
ことに感心した。
線形代数をもう一度学び直そうと思って、無理なく学べる教材を探し
たところ、思わず手にとったのがこの本だった。掲載されている演習
問題は、どれも線形代数の骨格を支える重要な内容で、基礎が即ち学
問そのものだということを思い知らせてくれる。サラリーマンの自分
に割り当てられた勉強時間は、1日1時間足らずだったが、何とか2
ヶ月で読み終えた。しかしその見返りは今でも大きい。
大学初年級の学生の方々や、多変量解析等の数理統計学を応用する技
術者にお薦め。

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紙の本詳解演習数理統計

2004/02/02 00:52

本格派数理統計学演習書

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。

初版発行が昭和49年と古い書籍だが、統計解析の基礎を重視し、現在でも新しさを
失わない良書。内容は、確率・統計の初歩から始まり、分布関数、積率母関数、標
本調査、統計的推定・定検、ノンパラメトリック法、分散分析、管理図などに渡る。
演習問題は豊富で、分布関数や統計量を導出する数学的に厳密な証明問題から、実
際のデータに基づく解析例を丁寧に解り易く解説。何故この統計量を計算するか?
その数学的根拠からも逃げないで解説している(一部理論的に厳しい箇所あり)。後
半は、一般の品質管理技術者や各種調査に携わる人にも有用な演習問題があり、デ
ータ解析の実際にも使える。本格派、正統派の数理統計学演習書。理工系の大学生
や品質管理技術者にお薦め。

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気休めと厳しい理論が共存する統計解析の副読本

3人中、3人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

この本は、既に統計解析を一通り学び終えた方が、知識のチェックや、
別な角度から統計的仮説検定や回帰分析を学び直す時に有効でしょう。

統計的仮説検定における第2種の誤りから、検出力やサンプルサイズ
を決定する理論や、基礎に遡って自由度を議論するところは理論的に
非常に厳しいが、他方でギリシャ文字や、Σの演算等を解説している
箇所まであり、取り上げるトピックの難易度が極端だと思う。

一方、通常のテキストでは解説し切れない、区間推定の意味や、区間
推定の検証を、実際に乱数を発生させて行うところは、副読本ならで
はの内容。しかしこの本で基礎から統計学を学ぶのは無理がある。

個人的には、最終章の重回帰分析におけるF値を求める箇所が、勉強
になった。通常の多変量解析とは異なり、より実用的な仮説検定を敷
衍し、説明変数の能力を評価する箇所が学びとなった。また、工程能
力指数の区間推定も有意義だった。

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紙の本基礎微分積分演習

2004/03/05 02:29

良質な基礎問題と丁寧でコンパクトな解説。しかし、…。

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。

40歳にもなって、微分積分学をもう一度学び直してみようと、
問題数が手頃で、解説が丁寧な演習書を選んだ挙句、この本を
手に取りました。
この本は、大学入試の定番、チャート式のように、1ページの
上段に例題、中段に解説と回答、下段に類題という構成で、非
常に使い易いと思います。さらに、例題の下に、ヒントや、例
題が目的とするテーマが一行で朱書されており、学ぶ側に配慮
されております。
演習問題は、他の微分積分学の演習書に比べると、相当厳選さ
れており、演習効果の高い良質の基礎問題を集めてあります。
どちらかと言うと計算問題が主で、ε−δ論法のような理論的
厳密性は犠牲にしていますが、積分計算、重責分の考え方、偏
微分を応用した曲線追跡および図形への応用、そして微分方程
式に特徴があるので、数学を使う工学系の方々にも有用です。
ただ、まことに惜しいことに、誤記が多少目立ち、せっかく計
算したにもかかわらず、回答が間違っていたりして、余計な時
間を食うことがあります。演習問題の絞込みと、丁寧でコンパ
クトな解説や回答に、著者らの積極的努力が感じられるのです
が、誤記の多さが水を差し、残念です。

サラリーマンの自分が、全ての演習問題を終えるのに、4ヶ月
くらいかかったでしょうか。「基礎」とありますが、本書にじ
っくり取組めば、かなりのレベルまで行くと思います。誤記を
改め、内容を洗練すれば、さらに素晴らしい演習書となるでし
ょう。

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品質管理の考え方が古いのではないか?

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。

統計的品質管理の定評ある書籍と聞いて読んでみたが、数理統計学を品質管
理に応用するテキストとしては、解説が冗長で解りづらいと思う。
本書を誹謗中傷するつもりは毛頭無いが、冒頭の品質管理の考え方の根本が
既に時代遅れとなっていることに加え、統計的推定/検定の手法等、分散分
析/実験計画法、さらに抜き取り検査等、この程度の内容ならば別に本書に
頼る必要は無く、通常の数理統計学や統計解析の入門書で十分であり、むし
ろ後者の方が学習内容が要領よく整理されており、練習問題も良質である。

特に最初と最後の品質管理的考え方と、本論の統計的手法が実際にリンクし
ておらず、考え方の古さが本書全体の見通しを悪くしているのではないか?
最終章の職場管理では、人間を機械とでも思っているのだろうか? 人のマネ
ジメントに品質管理的な手法を応用して、職場管理を行うなど、全くの時代
遅れである。

日本は社会主義国として最も成功した国と言われている。かつての大量生産
の時代ならば、著者の提唱する品質管理の思想でいいだろう。しかし、現在
は旧い価値観や体制が壊れ、新しい価値観を唱導する個人に光が当てられる
時代である。そこにおいては高次な宗教、哲学をもって人を導かなければ人
のマネジメントなど出来ない。従来の品質管理的考え方が、既に限界に来て
いることを知らなければ、却って品質管理的手法を生かすことは出来まい。
事実、現在ではISOでさえも既に時代遅れとなりつつあるのだ。

元に戻って、本書はとりあえずの内容は網羅しているので、初学者ならば読
んで無駄になることはないが、既に統計学の基礎知識を持っている人には、
読むに耐えないだろう。著者は手垢のついた品質管理の哲学を語るのが好き
なようで、新版改訂を行った割には、統計学の進歩の部分をまるで度外視し
ているようだ。数理統計学者ならば、この程度の内容を伝えるのに、本書の
半分以下の紙数でこと足りるだろう。

今回は辛口の批判めいた投稿になったが、これが正直な感想である。

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