はじめての統計学 の商品レビュー

鳥居泰彦(著者)

2024/03/23

後半の相関分析、回帰分析の部分はあまり丁寧ではなかったので別の本を参照した方が良いが、全体的には非常に良書。

2023/04/23

統計学の基礎の本
統計学とは何かを学べる

標本分布、ヒストグラムの形状、平均中央最頻値、分散標準偏差
確率と確率分布、二項分布、ポアソン分布、
一様分布と正規分布
標本平均と母平均、有意差、t分布、χ二乗検定、仮説検定
相関分析、回帰分析、

2023/02/17

統計2冊目です。
統計とはあまり関係無いのですが、この教科書が書かれたのはゆとり教育の最中。学力の下がった学生たちにでも分かるようにと書かれたこの一冊。ところどころ、ゆとり教育への皮肉のような記述があって爆笑しました。
演習をしながら学ぶにはちょうどいいですが、私はもっと統計学の概念と数式の意味の結びつきを知りたかったので、その点については物足りなさがありました。(この本では「この概念の数値はこの式で導くと覚えておけ！」って感じでした。)

2023/02/14

統計学の名著。メンタリストdaigoや鈴木祐さんのおすすめで読んだが、非常にわかりやすく、統計学の基礎的な考え方を学べる。この一冊では高度な分析手法は学べないが、統計学に欠かせない基本的な考え方、統計学の核を学べる

2022/12/30

£11.50
表紙は使用感が少しだけありますが、中は綺麗で問題なく読めます。

【定価：2,233円（税抜）】

2022/11/06

小島寛之の『完全独習 統計学入門』の後に読む。読んだあとで言っても遅いのだが、ここまで初心者向けで刻むことはなかった。何年か前に読んだ『やさしくわかる統計学のための数学』のほうが同レベルの内容を扱いつつわかりやすかった。それでも復習にはなったのだけれど。

統計学の初学者向け教科書は、数学的なバックグラウンドの端折り具合がキモになってくると思う。まじめにすべて説明しようとすると、正規分布の確率密度関数だって大学レベルの数学が必要になるらしいから。その点、本書は端折り過ぎの嫌いがある。二項分布や相関係数のあたりで特にそれを感じた。とにかく公式を使って手を動かして問題を解くというようなスタンスなのである。その一方で「暗記をするな」というメッセージがところどころ差し込まれるのだが、本書の姿勢は、理屈を脇において計算方法を手で覚えるものといって差し支えない。考え方が大事とも言い、それはそうなのだろうが本書はそのような応用のレベルには達していない。おまけに設例もなんだか変なものが多い。そのため「暗記をするな」のメッセージが学習者を混乱させるものにしかなっていない。

2022/04/29

統計学理論の入門書としては至高の一冊。1994年に出版されてから今もなお、名著として読み継がれるこの本は、統計学を学ぶ大学生は全員必読だし、何より教鞭を取っている教師陣にも改めて読んでほしいと思う。

統計学の重要性は社会人になってから痛感する…これは大学の教授が講義のオリエンテーションで言っていたことであり、今もなお痛感しているものであるが、いかんせん魅力的な講義ではない上に、教科書が非常に分かりにくい。学問用語をさぞ当然のように書かれているようなものしかない。
著者の言う通り「このレベルの教科書が必要なのだ」と冷静に思う。

本書は冒頭に書かれている通り、講義ノート調で丁寧に解説されている。分かりやすい言葉で分かりにくいことを説明するお手本でもある。
後半は数式も多く解説も省略されてくるので自分で計算したりすることが必要になるし、パソコン普及前の教科書なのでエクセル計算などの解説が欲しくなる…というわがままを除けば大満足。
理論を基礎からちゃんと学びたい人向けの良い教科書。

2021/05/01

恩師・鳥居先生の統計学の本。

数学が大の苦手な私でも、統計の考え方がすっきり理解できた、素晴らしい名著です。

難しいことをシンプルに平易に言うーこれは本当に優秀な人にしかできないことです。

鳥居先生は、まさにそれを統計学で示してくださっています。

統計の考え方は、生きている中でとても大切です。数字、数学、統計に苦手意識を感じている人でもきっと大丈夫。ぜひ本書を手にとってみて下さい。

2020/11/16

分散の不偏推定量は、(n-1) で割ったもの。
変動係数は、標準偏差が平均の何倍か、を表す。
所得の分布は、逆Ｊ型分布＝ジブラ分布
順列＝5人が1列に並ぶ並び方＝５の階乗。
5人のうち2人が並ぶ順列＝5P2＝５×４
組み合わせ（Ｃ）＝5人のうち2人を選ぶ組み合わせ＝5C2＝5P2/2の階乗＝５×４/2×1

2項分布は、最も典型的な離散型確率分布。ベルヌーイ試行で現れるもの。
ポアソン分布は2項分布と親戚関係にある。ベルヌーイ試行で、Pが小さく試行回数が多い。2項分布で計算するには、手間がかかる。分散は平均に等しい。ポアソン分布を使えば計算が楽。確率密度関数が定義されている。

一様分布が役に立つのは一様乱数表を生み出せるから。

正規分布の標準化＝母平均を引いて、標準偏差で割る。
正規分布の確率密度関数が定義されている。

統計的有意性＝めったに起こらない現象＝正規分布の端のほうにあたる。
信頼係数は恣意的に決定する。有意水準はその裏返し＝信頼係数外の部分にあたる確率。

母集団がどんな分布であっても、取り出した標本の平均は正規分布する。
中心極限定理＝標本平均は、標本サイズが大きくなれば、平均はμ、標準偏差はσ/√n　に近づく。

母平均μの推定。
σが既知であれば、信頼係数を使って、μの範囲を算出できる。
σが未知の場合。標本数が30以上なら、正規分布を使えって標本標準偏差をσに見立てて、μを算出できる。
標本数が少ない場合、正規分布ではなく、自由度n―1のｔ分布と標本標準偏差を使う。
ｔ分布の確率密度関数は、ガンマ関数を使えば表せる。

χ二乗分布。χという変数はない。
正規分布から取り出した標本を正規化して二乗し、合計したものをχ二乗と呼ぶ。
これを繰り返したものは、χ二乗分布になる。自由度は、標本サイズと同じ。確率密度関数はガンマ関数で表される。
χ二乗分布は2乗したものの合計数の分布だから正の数値だけ。有意水準は片側有意水準のみ表せれる。

母集団の標準偏差がわからない場合の推定の方法
自由度m＝n―1のχ二乗分布を使う。

仮説検定
帰無仮説H0と対立仮説H１。
帰無仮説が否定されるから対立仮説が採用される、と考える。
母標準偏差が未知で小標本の場合、ｔ分布を使う。大標本の場合、正規分布を使う。

単純相関と重相関＝3つ以上の変数の相関関係。
相関係数の有意性は、自由度（標本サイズー変数の数）によって変わる。相関係数の有意水準の表がある。

回帰分析の際の回帰係数の有意性の検定。ｔ分布による検定。

2020/09/18

学習者目線で易しく書かれており、統計をマンガ等で勉強した後、理論書へのつなぎとして丁度良い。公式の証明などは少な目だが、統計の流れの確認には持ってこいの一冊。