統計学が最強の学問である の商品レビュー
統計学が様々な分野で、どのように役立っているかがわかり易く書かれている。また、初心者が陥りがちな誤解(因果関係と相関関係など)にも言及されている。第5章の一般化線形モデルをまとめた表は役に立つ。6章と終章もなかなか示唆に富む内容だ。 しかし、難点が2つある。一つは、ビジネスに関...
統計学が様々な分野で、どのように役立っているかがわかり易く書かれている。また、初心者が陥りがちな誤解(因果関係と相関関係など)にも言及されている。第5章の一般化線形モデルをまとめた表は役に立つ。6章と終章もなかなか示唆に富む内容だ。 しかし、難点が2つある。一つは、ビジネスに関する事例が少なく、掘り下げ方も浅い点だ。著者は、医学畑なのでその分野には造詣が深いと思われるが、ビジネスで役立つ統計の説明という点になると、やや苦しい。 また、全体的に冗長な印象があり、その結果、扱っている内容が表面的だったり、途中で尻切れトンボになっているような点が幾つかあるのも残念だ。
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統計学の入門書。分析において、統計学と他の学問の比較や、ケースバイケースでどのような分野に使用される説明されていてわかりやすかった。
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- ネタバレ
※このレビューにはネタバレを含みます
2013/08/24:ざっと読み これは為になる。Amazonで中古を購入 [徳力]統計学が最強の学問である (西内啓)を読んで、あらためて統計や分析を学ぶことの重要性を再認識中です。 http://blog.tokuriki.com/2013/03/post_743.html
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学生の頃に回帰分析を学んだけど、社会人になってから活かせてへんな~とこの本を読んで反省しました。 そして、統計学の基礎を再度勉強してビジネスに活かせるようにしたいと考えさせてくれる1冊。 んー、難しい。
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フィッシャー派の香りがする本。読み易い割に、回帰効果や信頼性まで触れられていて、なぜそこまで細かく検討するのかも合わせて読める良い導入書だと思う。 「統計って意味がわからない数値を結果に出すよねー」と思っている方に、それなりに意味と理由があるんだと大雑把に掴んでもらうために使えそ...
フィッシャー派の香りがする本。読み易い割に、回帰効果や信頼性まで触れられていて、なぜそこまで細かく検討するのかも合わせて読める良い導入書だと思う。 「統計って意味がわからない数値を結果に出すよねー」と思っている方に、それなりに意味と理由があるんだと大雑把に掴んでもらうために使えそう
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一番刺さったのがあとがきの「『全力』と『最善』は異なる」という言葉。筆者の父親が外科医で睡眠時間を削って働き続けているさまを尊敬しながら一方で全力が正なのか、と思い始めた、とつづってある。 ~「おそらく我々がすべきことの多くは、すでに文献やデータの上では明らかなのである。だがそれ...
一番刺さったのがあとがきの「『全力』と『最善』は異なる」という言葉。筆者の父親が外科医で睡眠時間を削って働き続けているさまを尊敬しながら一方で全力が正なのか、と思い始めた、とつづってある。 ~「おそらく我々がすべきことの多くは、すでに文献やデータの上では明らかなのである。だがそれを現実のものとして実行するまでのギャップが我々を「最善」から遠ざけているのでは~ 本編と合わせて「最善」を尽くすために「先人の知恵」を利用することの重要性を改めて認識した。この本には「統計」の概念だけでなく、そのための具体的な方法論も示してある。
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大学で統計が嫌いだった私ですが、 これを読んだら、非常に興味がもてるようになりました。 なぜ、大学では統計学の導入でこのような説明をしないのか・・・ とりあえず、初めの数ページ読むと、ビックデータなんか 使わないで、まず統計のリテラシーを正しくつける必要があることがわかりました。...
大学で統計が嫌いだった私ですが、 これを読んだら、非常に興味がもてるようになりました。 なぜ、大学では統計学の導入でこのような説明をしないのか・・・ とりあえず、初めの数ページ読むと、ビックデータなんか 使わないで、まず統計のリテラシーを正しくつける必要があることがわかりました。書店での人気にも納得です。
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このタイトルで興味持った人が読んで楽しめるだけの統計学知識が詰まっている本。実践としてビジネスで使えるかどうかはわからん。 大学の基礎的な統計学の講義の教科書に使えそうな内容だった。数学的知識が全然書かれていないので、もう一冊統計学入門書が必要だけど。 まぁ統計学は数式が出てく...
このタイトルで興味持った人が読んで楽しめるだけの統計学知識が詰まっている本。実践としてビジネスで使えるかどうかはわからん。 大学の基礎的な統計学の講義の教科書に使えそうな内容だった。数学的知識が全然書かれていないので、もう一冊統計学入門書が必要だけど。 まぁ統計学は数式が出てくると、ややこしくてハードルが一気に上がるんですよねー。 なんか偏屈なおっさんが書いたような仰々しさを感じたが、著者はまだアラサーらしいので驚き。
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流し読みしただけなので、また改めて読んでみたいと思います。 はじめの章は面白く、統計を学んだことのない読者を「なるほど!」と思わせてくれる文章であるような気がしましたが、 後半の細かい話へと入っていくにつれて、「???」という感覚が強くなってきます。 流し読みするだけでなく、自...
流し読みしただけなので、また改めて読んでみたいと思います。 はじめの章は面白く、統計を学んだことのない読者を「なるほど!」と思わせてくれる文章であるような気がしましたが、 後半の細かい話へと入っていくにつれて、「???」という感覚が強くなってきます。 流し読みするだけでなく、自分の中で具体的な例に落とし込んで読んで行かないと、 結局何が言いたいんだろう…という状態になってしまう気がします。 改めて読む際は、その点に気をつけないといけないなぁと思いました。
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ペストが流行った19世紀ロンドンでの疫学の例から統計学の威力を見せつけ、サンプリングと標準誤差の関係から正しい判断に必要十分なデータについて説明し、誤差と因果関係をビジネスの例を交えて解説しこれを統計学のキモと説く。また、実験計画法など統計学の歴史を振り返り、統計学ではお馴染みの...
ペストが流行った19世紀ロンドンでの疫学の例から統計学の威力を見せつけ、サンプリングと標準誤差の関係から正しい判断に必要十分なデータについて説明し、誤差と因果関係をビジネスの例を交えて解説しこれを統計学のキモと説く。また、実験計画法など統計学の歴史を振り返り、統計学ではお馴染みの回帰分析ついてその考え方を説き、様々な分野での活用などに解説している。 データをビジネスに使うためのとして次の「三つの問い」を挙げている。 1.何かの要因が変化すれば利益は向上するのか? 2.そうした変化を起こすような行動は実際に可能なのか? 3.変化を起こす行動が可能だとしてそのコストは利益を上回るのか? 前述した引用など至極当たり前ですが、ITのテクノロジーが先行すると手段と目的が曖昧になってくるのは良くあることなので、肝に銘じておきたい。前半はやや諄いながらも面白いエピソードなどがあり比較的楽に読み進めたが、後半からやや難しくなるとその諄さが鼻につきやや読みにくく感じた。
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