統計学が最強の学問である の商品レビュー

西内啓【著】

2022/02/12

定性的に統計学を概観できるのが良い。

回帰分析とt検定を同じ軸で整理してたのがよかった。
他にも新たな考え方を得られました。

2022/01/22

大学の時に一番おもしろいと思ったのが統計学の授業だった。ゼミがなかったので、深掘りして勉強する事はなかったが、やはり有効な学問である事を再認識した。
サンプリングは情報コストを激減させるし、データサイエンティストがもてはやされるご時世なので、学び直ししてみようかと思った。

2022/01/19

直感的な判断と、統計学的に尤もらしい結論とのギャップを認識し是正することで、自分の感性を常にメンテナンスしておきたいと常々思っています。日常的にたくさんの意思決定を求められる仕事に携わっているからこそ、統計学の教養は重要だと感じました。

・回帰係数の推定値　標準誤差　95％信頼区間　p値
・分析軸と比較したいものの表　p170
・有無をイチゼロに置き換えるダミー変数
・シンプソンのパラドックス

2022/01/10

後半の方にちょっとついていけなくなったが、統計学のリテラシーの基礎、考え方がわかりやすくインプットできた気がする。冒頭のあみだくじの例などはとても興味深い。日常なんとなくやってる分析が統計的な考え方によると間違っていたりとか。

2021/12/14

タイトルの通り、統計学をビジネスに役立てるための
啓蒙書。世の中様々なデータにあふれているが
「ふーん」としか言えないもの、
バイアスがかったデータ、などたくさんある中で
重要なデータの抜き方、作り方を指南。
デジタルマーケティングの領域でも
データが可視化され、それをいかにまとめあげるか
が喫緊の課題。
朝顔の観察日記だけではいけないと反省。

2021/11/30

大学生の統計学の導入にぴったり！一方で後半が難しいと感じた一冊
学生時代の統計の授業って「ｔ検定とは～」から始まってしまい、「なぜ統計学が役立つのか？」という話が抜けている気がします。しかし、この本を読めば統計学を知っていると　ビジネスにも活用できることがわかり学ぶモチベーションが上がると思います。ただ、後半は勉強不足で難しかったです。

●何も教えてくれないキレイなグラフ
年齢層ごとに分けた円グラフや売上の推移など、、このグラフは巷にあふれてますよね！わかった気になってしまう。でも実は統計を使っていないのでそれが意味のある差なのか作った方も説明できない。これって怖いことではないでしょうか。

●ビッグデータはいらない
2012年に書かれた本ですが。現在の「ビッグデータ」という言葉の流行からしたら、かなり驚きの発言です。しかし、データを集めてもそれを扱う知識がなければ意味がないし、ビッグデータだからスゴイとか確からしいってことは単純にはならないことがわかりました。

●p297に日本の統計学の問題が凝縮されている
そんな気がしました。わたしたちの生活の中で統計学って馴染みがないですよね？でもどの政策が効果的かや、AとBどちらがいいかということはよく検討されますよね。その時、選ぶ根拠として統計的根拠なく議論や、多数派の賛成で決めるのって正しく選べているのでしょうか？　考えさせられました。

2021/10/24

データ社会を生き抜くための武器と教養
https://www.diamond.co.jp/book/9784478022214.html

2021/10/16

1章 なぜ統計学が最強の学問なのか
　統計学によりエビデンスをだすことによって解の理屈はまだ理解できなくても最善最速の答えを出すことができる。
　エビデンスをだして経験や勘に頼らない解の出し方がわかった。その領域は医療、教育、野球、経済学にも影響を与えている。
　今の時代はコンピュータが使えるので大量のデータ、高速な計算処理が使え統計学にとってよい時代になった。
2章 サンプリングが情報コストを激減させる
　統計手法にサンプリングがある。部分から全体を推測する方法であるが、これは非常に精度の高い結果をだす。最近はやりのビックデータを無理に使わずにまずはこのサンプリングでデータ全体の性質を出すことができる。
3章 誤差と因果関係が統計学のキモである
　A/Bテストなどでよい成績を上げたパターンがあったとしてもそれが本当にそのパターンの力なのか、単なる偶然、誤差なのかを検査しないとなんの意味もない結論となってしまう。
　これを表す裏ワザがカイ二乗検定とp値である。
4章 ランダム化という最強の武器
　ランダム化比較実験（A/Bテストなどのこと）によって比較が容易となった。
5章 ランダム化ができなかったらどうするか？
　ランダム化ができない場合条件を揃えることができないからといった方法がないわけではなくケースコントロールという方法をとると有効な結論を得ることができる。
　回帰分析、重回帰分析を使うときの注意すべきこと
6章 統計家たちの仁義なき戦い
　社会調査は正確さを追及する調査、疫学、生物統計は原因を妥当な範囲内で推定できればOK。心理統計学、データマイニング、バケット分析、テキストマイニング、計量経済学
7章 巨人の肩に立つ方法
　エビデンスの探し方

2021/09/26

統計学の歴史、エピソードとともに各統計学手法の概要を解説してくれる
統計学学習者初級の人におすすめの本
ランダム化比較実験最強！

2021/09/11

統計学を学ぶ前のイメージと言えば、データを収集してそれを解析するだけの学問というイメージであった。しかし、そのイメージはこの本によって劇的に変わった。統計学によって出来ることは、そのデータによって原因を推測し、あまつさえビジネスの方針すら決めることが出来るという夢のような学問である事が分かりとても面白い分野であると思った。この本は統計学の基本や原理を中心に扱ったものであるがこの本の後に出版された実践編も読んでいきたい。