ゼロからはじめる!統計学見るだけノート の商品レビュー
こんだけポップに書かれていても、 難しいのは難しい。しゃーない。 これは私のオツムの問題。 色々読んで少しずつ理解していきたい。 今回この本では「χ二乗分析」が、 なんとなく理解できた、気がする。 前進。
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大学生の時とりあえずパターン通り計算し単位をとって、卒論や修論の時は言われるがままなんとなくソフトで統計処理して生きてきた自分。 ここに来て自分できちんと理解したうえで使いこなせる自信がないことに焦りを覚え、ひとまず親しみやすそうなこの本を開いた次第。 読後感はとても良し。 こ...
大学生の時とりあえずパターン通り計算し単位をとって、卒論や修論の時は言われるがままなんとなくソフトで統計処理して生きてきた自分。 ここに来て自分できちんと理解したうえで使いこなせる自信がないことに焦りを覚え、ひとまず親しみやすそうなこの本を開いた次第。 読後感はとても良し。 これまで学んできた統計学がいかに社会に活かされていて、その恩恵を受けているのかだったり自分の仕事や生活にも簡単に取り入れられることをわかりやすく教えてもらえる一冊でした。 むしろこうやって教えるとすんなり入るのだなぁと感動。 大学の時、統計の先生もしかして外国語喋ってる?といったくらいにおっしゃっている意味が全くわからなかったから。 浅い知識かもしれないけれど、これからもっと統計について勉強していきたいぜ!というモチベーションを保ちつつ次の本にうつっていけるので入門書としてはオススメ。
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1時間で統計の基本がわかったような気になる本 私自身は統計の知識が薄いため、この本で網羅している範囲が何割程度かわからないため、なんとも言えませんが、きっと初心者はこれくらい理解できれば十分という程度なのでしょう。
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表紙と、パラっと中身を見た時のわかりやすそうな感じから読んでみましたが、全体としては個人的にはわかりやすいとは言い難かったです。 統計学に馴染みのない人間としては、専門用語が色々出てくる後半部分を削ってでも、もっと「統計学がわかると、こんなことに役立つ」とか「身近なこんな所にも...
表紙と、パラっと中身を見た時のわかりやすそうな感じから読んでみましたが、全体としては個人的にはわかりやすいとは言い難かったです。 統計学に馴染みのない人間としては、専門用語が色々出てくる後半部分を削ってでも、もっと「統計学がわかると、こんなことに役立つ」とか「身近なこんな所にも、統計学が活かされている」という部分をもっと知りたかったな、と感じました。 「面白そうだな。もっと知りたいな。」という動機付けとして。 Excelを使った説明が所々出てくるものの、この辺りの説明も 実用という点では、ちょっと中途半端な印象。
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まったく馴染みのなかった統計学の本を読んでみました。 数学が全くできなく、小学校の数学から落ちこぼれの私でも、統計の考え方は何となく理解できました。 数式の意味は全く分かりませんし、なぜそうなるのか、数字の意味も分かりませんでした。 しかし、相関係数や仮説検定などの考え方、それが...
まったく馴染みのなかった統計学の本を読んでみました。 数学が全くできなく、小学校の数学から落ちこぼれの私でも、統計の考え方は何となく理解できました。 数式の意味は全く分かりませんし、なぜそうなるのか、数字の意味も分かりませんでした。 しかし、相関係数や仮説検定などの考え方、それが示すものは、なんとなくは分かったような気がします。
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初心者向けの本だと思われるが、まともに勉強したことない人には学びも複数あった。平均を代表値で使う際の留意点やデータを比較する際の留意点、加工する際の外れ値の除去、P値の意味、エクセル任せにしていた相関係数やP値の計算方法、偏相関係数や箱ひげ図等勉強になりました。 ・量的データ...
初心者向けの本だと思われるが、まともに勉強したことない人には学びも複数あった。平均を代表値で使う際の留意点やデータを比較する際の留意点、加工する際の外れ値の除去、P値の意味、エクセル任せにしていた相関係数やP値の計算方法、偏相関係数や箱ひげ図等勉強になりました。 ・量的データ/質的データ ・標本調査 ・記述統計学/推計統計学 ・代表値(平均/中央値/最頻値) ※平均は、極端な値に引っ張られる ・スタージェス(データ数2^nとすると、間隔数=N+1)) ・標準偏差=√(平均の差)2の和/データ数 ・標準得点は、標準偏差の個数 ・変動係数=標準偏差/平均 ・箱ひげ図(外れ値を見つける。髭の長さが箱の1.5倍以上は外れ値と見なす) ・相関係数= 共分散/(Xの標準偏差×Yの標準偏差) ※共分散=変数積和/データ個数=Σ(AのX要素-Aの平均)×(AのY要素-Yの平均)/データ個数 例. X要素: 賃料、 Y要素: 駅までの距離 ・制御変数を見抜く「偏相関係数(本当に影響を与えている変数を除いた相関係数)」 ・有意水準= 誤差で出る確率(その背景には、帰無仮説として、差はないという前提を置いており、それが出る確率) 低いほど、仮説は有意(一般的には5%以下が有意) ・X二乗検定でP値を算出
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変動計数や標準正規分布などの統計学の基礎がわかりやすく学べた。EXCELを使った例も関数を使うのではなく計算過程を一つずつ追っていて、理解の促進に役立った。
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