統計思考入門 の商品レビュー

水越孝(著者)

2021/10/22

おそらくかなり簡略化はしているものの、実際にイメージしやすい例が豊富で読みやすくまとまっていました。機械学習やAIの本を読む前に先にこちらを読んでおけば良かったです。

2019/07/16

ー 同じ条件下で同じ数字を扱えば同じ結果が得られる。それが科学の素晴らしさであることはいうまでもありません。しかし、分析者が10人いれば同じ数字に対して10通りの解釈がなされても不思議はありません。そして、正しく考えられたのであれば、すなわち、解を導くプロセスに誤りがない限り、それらの解釈は常に “その前提において”正しいといえます。

大切なことは解釈の是非をいつまでも追求することではありません。「どの正解」を採用し、どう行動するかが問われるといってよいでしょう。 ー

統計の基礎的な考え方を理解するにはちょうどいい。
ただ、あまり印象に残らない作品かも。

プライムリーディングでちょうどいい。

2018/11/01

統計の結果を「どう活用するか」がかかれています。
統計の入門書としては、秀逸だと思います。

最後の9章がとても良かったので、この「思考」についてもっと膨らませて1冊の書籍にてし頂けると、売れるのではないかなあと思いました。

入門書を意識してか、母集団は「みんな」、標本は「誰」と説明しています。
日ごろから統計に携わる人にとっては、当たり前すぎることを、一般の読者にもわかるように言い換えている箇所が、特に前半に多くありました。

データを受け取って、眺めているだけだという人（私もその一人です）にはお勧めです！

2018/10/24

主成分分析▶「似たもの同士」から個性を見出す
「第一主成分×第二主成分」で視界が開けたデータを得られる
※第一主成分:（データのばらつきが大きい程もとのデータを多く含んでいる→もとのデータの損失を最小化する）分散が最大となるような軸を見出す。第二主成分は第一に直行する直線

クラスター分析:違うものの中に同じところを見つける
ターゲットのイメージを導く
樹形図の形で分析結果を表す
縦軸×横軸でプロットし、距離の遠い（非類似度の高い）もので分類し、近くのもの同士を同じグループに分ける。
※分析対象の特徴を事前に掴んでおくこと、数値の背景となる外部要因や制度などへの理解を深めること、でより効果的にデータを活用できる。

2016/06/03

統計を経営に生かすイメージをつかめます、ひととおりの考え方や計算問題もあって入門書としては可もなく不可もなく。これ以上の専門知識を求める方は統計の教科書買いましょう笑

2015/06/05

「物事を考えるプロセスにおいて、統計の技術をどう活用するか」
「大切なことは解釈の是非をいつまでも追求することではない。『どの正解』を採用し、どう行動するかが問われる」
統計の技術だけでなく、その使い方、向き合い方が語られている。

2015/03/03

レビュー評価が高かったのでビジネス分野での統計導入例を読むために購入。

軸がキャプションにしか書かれていなかったり、ある分類での各々のパラメータが一部しか明記されていなかったり、前提条件が抜けているように感じたりする記述があったりといくつか気になった。

日常的に統計を用いている者としては多少気になる点のある本かもしれないが、統計に触ったことのない者が足がかりとして読むにはいいかもしれない。

2014/12/18

　縦軸と横軸に適当にデータを放り込んで見ているだけでは見えてこないものがあるんだなあ。

　複数の軸をずらしながら意味のある情報を掴み出す過程が簡潔に説明されていて分かりやすかった。
　意外に「分かりやすい答え」の出ない案件ばかりだったけど、実際そんなものなのかもしれない。

　直観的な仮説に説得力を与えたり、市場取引できない公益的価値（安心・健康など）をお金に換算することで数値としての目安を設定したりと、個々人の感覚によって捉えがちな問題を少しでも妥当性のあるやり方で読み解いていく。

2014/08/07

読了。なかなかの良書だと思う。いくつかの具体例があってまさに統計的にどうアプローチするのか、数学がわからなくても理解できる（数学的には）平易な内容。社内に何らかの形で共有したいかなー

2014/05/14

ショッピングモールの企画や、行政の自然公園の開発といった事例で統計を解説。

異なる標本から共通の情報を見つけたり、逆に、共通の標本から異なる情報を見つけることが大切。散布図の例えは、ひとめで情報の特性がつかみやすい。
分析の目的を明確にすることも大切。

109の出店ブランドの分析は面白かったです。統計で使う平均や分散、標準偏差ということはあまり、意識しないで読めました。