完全独習 統計学入門 の商品レビュー
カイ二乗検定やT検定についてここまで噛み砕いて説明してくれる本は中々無いと思う。その代わり反復や次の本へのステップアップも必須だが、大学の統計学でつまづいた人にまず読んで欲しい本。
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統計学について知識0(本当に0)だったので、ベースを学べてよかった。表現を極限まで咀嚼してくれたのもありがたかった。
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統計検定を受けるにあたって超入門書として利用 ヒストグラムの話から始まりカイ二乗分布とt分布を使った推定までの内容なんですが、すっごいわかりやすいです 標準偏差のところもいろんな角度からイメージしやすい形で説明してくれているので、標準偏差がより身近なものに感じることができまし...
統計検定を受けるにあたって超入門書として利用 ヒストグラムの話から始まりカイ二乗分布とt分布を使った推定までの内容なんですが、すっごいわかりやすいです 標準偏差のところもいろんな角度からイメージしやすい形で説明してくれているので、標準偏差がより身近なものに感じることができました 中途半端に数学を組み込むのではなく、本当に中学数学にとどめて描き切ったのは脱帽です
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統計学の入門編として丁寧に描かれている本ではあるが、個人としてはそれでもすらすら理解するのは難しいレベルであった。 序盤の度数分布表とヒストグラム、平均値の取り方(4種)、標準偏差などについては理解でき、活用していきたい。 後半の部分は似たような文言の紛らわしさや計算も多く、他の...
統計学の入門編として丁寧に描かれている本ではあるが、個人としてはそれでもすらすら理解するのは難しいレベルであった。 序盤の度数分布表とヒストグラム、平均値の取り方(4種)、標準偏差などについては理解でき、活用していきたい。 後半の部分は似たような文言の紛らわしさや計算も多く、他の本なども読みながら勉強し、改めて理解できるようにしたい。 学びメモ ・推測統計の方法論は、部分から全体を推論するという帰納法である
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統計学の基本のキから学ぼうと思って買ったのだが、途中から付いて行けなくなった。やっぱり数学の基礎が身に付いていないと無理なのかな。
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〇目的 マーケティングリサーチの会社に入社し、日常的にサンプルから母集団を推計するような環境にいるため、統計学の基礎を学びたいと考えたため。 ◯感想 数学から逃げてきた私に取って統計学を学ぶことは不安だったが、本書はそんな人向けに統計学の基礎を理解できる最低限の数式だけを用いて...
〇目的 マーケティングリサーチの会社に入社し、日常的にサンプルから母集団を推計するような環境にいるため、統計学の基礎を学びたいと考えたため。 ◯感想 数学から逃げてきた私に取って統計学を学ぶことは不安だったが、本書はそんな人向けに統計学の基礎を理解できる最低限の数式だけを用いて説明してくれる良書。 それでも生粋の文系の私には難しい部分はあったが、何回か読むうちにスッと入ってきた。 統計を投資のボラリティやシャープレシオ、サーフィンの波など身近な事象と絡めて説明してくれるたため抵抗感もなかった。 本書を1冊目として統計学の本を読んでいくと内容が理解しやすいのでは。 【継続する事・やること】 ・統計の本についてあと1冊〜2冊ほど読む ・仕事上で出現する統計関連の不明点を都度解消する ◯メモ
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統計学の勉強を独学で始めようと思って読んだ1冊目。統計学が分かるようになったわけではありませんが、統計がやりたいことの雰囲気がなんとなく分かりました。
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大学時代にも、勤め人時代にも、「統計」は学んだり使ったりしてたけど、理解できてる気がしなかったら、基礎から学び直し。 自分は、数学屋さんではないから、「その本質を理解して、実用できれば良い」と割り切るスタンス。 部分から全体を推測する上で、標準偏差を重要視し、5%のはずすリス...
大学時代にも、勤め人時代にも、「統計」は学んだり使ったりしてたけど、理解できてる気がしなかったら、基礎から学び直し。 自分は、数学屋さんではないから、「その本質を理解して、実用できれば良い」と割り切るスタンス。 部分から全体を推測する上で、標準偏差を重要視し、5%のはずすリスクを覚悟して「95%予言的中区間」を定めることで、かなり狭い区間の予言を可能にする。 これをわかりやすいステップで、例題を交えて進めることで、かなりイメージがつくように思う。 超基本ながらも、データにはバラツキがあり、それがプラスにもマイナスにもバラツキ、打ち消しあってゼロにならないように、二乗平均すると標準偏差になるというのは、入門者にとっての最初の重要な概念になる。 平均値から標準偏差±1の範囲 ⇨7割のデータが入る(月並みなデータ) 平均値から標準偏差±2より離れる ⇨約5%しかない(特殊なデータ) 標準正規分布の95%予言的中区間は、 -1.96以上+1.96以下 5%はずすリスクを許容することで、狭い予言が可能。 仮設検定では、不等式(ここでは省略)が成立するなら、仮設は採択され、そうでなければ棄却される。 統計的推定な目標は、母集団の中から出てきたいくつかのデータから、母集団全体についてなんらかの推測を行うことにある。 スプーン一杯分だけ飲んでみて、それで大丈夫なら良しとしてるの同じ。(よくかき混ぜてあるならば) nが大きいほど、標本平均は、母平均μに近い数値をとる。 演習問題は優しすぎて、慣れでなんとなくできてる気になってしまうが、、正直、「カイ二乗分布」が何かを説明しろと言われたら、まったくできないのが現在地だから、復習というか、他の本と合わせて何度でも学んでいくのが良さそう。
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2年ほど前に『やさしくわかる統計学のための数学』で勉強して、統計検定3級ならば受かるであろうところまで学んだのだが、2級の過去問がぜんぜん難しいのに絶望して最近までそれっきりだった。仕切り直しとして本書を読んでみた。『やさしくわかる統計学のための数学』より、こちらを先に読んでおく...
2年ほど前に『やさしくわかる統計学のための数学』で勉強して、統計検定3級ならば受かるであろうところまで学んだのだが、2級の過去問がぜんぜん難しいのに絶望して最近までそれっきりだった。仕切り直しとして本書を読んでみた。『やさしくわかる統計学のための数学』より、こちらを先に読んでおくべきレベル感だったが、これはこれで2年前の復習には手ごろだった オリジナル概念の「95%予言的中区間」を区間推定の手間に持ってくる必要性がいまいち腹落ちしなかったが、概念的にはたぶん大事な区別なのだろうな あとは2級レベルまで挑戦してみるかどうかだなあ
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一周目読了。苦手な分野だけど読みきることができました。これ以上ないほど易しく説明してくれているのが分かる。それでも理解できないところがある己に凹む。二周目読んでみようという気になる。良書です。
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