統計学が最強の学問である

統計学が最強の学問である
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統計学が最強の学問であるはこんな本です

統計学が最強の学問であるの感想・レビュー(2744)

図書館本。おもしろかった。具体的にしっかりとした数値を見なければいけないという思い込みがあるが、むしろ抽象化した方が傾向がわかることも。思考の方向性が変わるなと。惜しむべくは返却期限で具体例が流し読みになってしまったので、是非手に入れて事例を1つずつ考えてみたい。データを扱うようになって感じること。見ることで見えなくなる怖さ。「人間誰しも一度先入観を持つと、すべてのことを都合よく解釈してしまうという認知的な性質を持っているのである」
★25 - コメント(0) - 3月20日

統計学を様々な例を挙げ解説している本で難しいところもあるが大体はわかりやすい。統計が必要な職種の人にはぜひ読んでほしい
★3 - コメント(0) - 3月20日

今、統計学が注目されている理由を色んな角度から、分かりやすく解説してあると思う。また、その解説の切り口が新しい。
★3 - コメント(0) - 3月20日

正しい判断に必要な最小限のデータを取り扱うこと、一般化線形モデルの表が参考になった。あとは統計学を使用した過去の偉人のエピソードが多く、バックグラウンドを知って理解を深めるには良い読み物。
★5 - コメント(0) - 3月17日

統計学を学ぶ意義を教えてくれる本。情報であふれる時代となった今、データをどのように活用し、実践させるかを考えさせられた。1回で理解するのは難しかったのでまた読みたいと思う。
★3 - コメント(0) - 3月6日

タイトルに騙されてはいけない。 統計学を学ぶ意義から実際の使い方まで豊富な例を元に学べる良書です。入門書としては難しい内容なので、じっくり読みたい本
★1 - コメント(0) - 3月3日

読了するのに時間かかったな。統計は大切だとわかっているけどあまり得意ではない。日常業務でも活用できるし、活用しなければならないんだけど。
★4 - コメント(0) - 2月19日

内容は結構難しい。統計学的な裏付けなくして誤りと決めつけない。根拠という部分で統計学的数値はかなりのパワーを発揮する。しかし、実験方法をよく考えて統計しないとあやまった考察を生む。まだ自分の知識として落とし込めていないので継続して勉強します。ビジネス編も読みたいと思います。
★6 - コメント(0) - 2月9日

★★★ 掴みはすごくいい、本の内容は難しい。。。とても電車で立ち読みレベルで読み解ける内容ではない(少なくても自分では)。大学時代の自分に反省。しかし、統計学に興味のない人、今何を勉強すべきか分からない人には興味を持てるので一読はお勧め。椅子に座ってノートを広げてまた再読しようかな?
★5 - コメント(0) - 2月8日

統計の考え方のエッセンスを再確認用。全体的に分かりやすいが、テクニカルな部分はそうは言っても簡単ではない。統計の勉強を始める(前の)段階で読めば基本的な考え方に触れられるため、いきなり数式などで混乱することは抑えられるかなと思った(自分の過去を振り返りながら)。様々な分野への応用例が意外に面白く、名前だけしか聞いたことのなかったテキストマイニングなどどんなものか知れて◎。各分野で、同じ"統計"というツールを用いていても、その考え方や分析での違いなどは面白い。それらを軽く俯瞰できるのは便利。
★4 - コメント(1) - 2月8日

HK
再読。初読時よりも多少統計の知識が増えていたのでさらに楽しめた。系統的な学習の前段階にある、学問の底流にある「考え方」を概観できる良書。
★5 - コメント(0) - 2月6日

統計学は授業でとって中々面白かった。帰納的というか、理論をすっ飛ばしてある程度信頼のある答えにダイレクトでたどりつけるという強みがある。
★2 - コメント(0) - 2月5日

再読。初読の後統計学の基礎を学んだので最後までついていけました。統計学の教科書に出て来るカイ二乗検定や分散分析等のツールは回帰分析で代替できると。これが今回の収穫。初読のときはツールが何か知らず読んだので斜め読み。設備投資をしてビッグデータを分析するか、統計学を駆使してサンプルから推定するかはコストに対して効果が見合うかで判断すべきと。当たり前のことですが、明確に語ってくれる本は意外に少ないと思います。
★8 - コメント(0) - 1月29日

学生の統計学のイントロなんかには良いかな。 かなりわかりやすい。 現代における統計学の重要性を改めて感じた。 辺りを見回せば、どこもかしこもデータの世界だ。 ニュースなんかを見ていても、どんな分析をして、どんなグラフを作っているのか疑ってかかるものはいくらでもある。 現にTVなんかで見せられるグラフはいい加減なものが多い。 それを見て騙される視聴者も視聴者だけど、見る目を養うことは大切だ。 ところで、ブリトニー・スピアーズについて英語でやり取りする日本人はほぼ皆無らしいのだけど、誰かやり取りしません?笑
★5 - コメント(0) - 1月18日

数学的な記述はあまりないが、読みこなすには、数学的、特に、確率論的な考えが多少必要になる。数学嫌いな人には、やはり難しい本だと思う。統計以外の手法や統計を知らない人を否定するような記述が多く、やや上から書き方が少し癇に障る。統計がこれからの社会で必要とされる、とまでは言えるが、最強かと言われてもピンとこない。統計という学問にクリエイティビティを感じないのがその理由である。
★6 - コメント(0) - 1月17日

仮説と検証!そうか、ビジネスの現場で論理的に語られるあるべき論がえてして現場を混乱させるのは、演繹的手法に偏ったアプローチだからか。統計学を用いた帰納的推論も取り込むべきなんだ...統計学最強学問説に異論はない。しかし、著者が語るように変化するための行動と利益への貢献につながってこそ、その威力は発揮される。そういう意味で、統計学は独立して成立する学問ではなく、その他の学問を補強し最強の論理を導き出す存在ということなんだろう...とんでもない仮説でも一度は試してみる勇気をもらった。年初からいい本に出会えた。
★8 - コメント(0) - 1月13日

統計学の有用性とその内容から構成される本ですが、後者は理解がおぼつかず。苦手意識が先入観になっているのかも。
★5 - コメント(0) - 1月7日

知的好奇心はくすぐられるものの、数学的知識が乏しくついていけませんでした。
★3 - コメント(0) - 1月3日

Asa
統計学を知らないと損をする世の中。ビジネス意思決定が難しくなっているなかで、上司を説得し、部下を納得させるために、統計学に基づいた判断をできなければいけない。
★4 - コメント(0) - 1月2日

『数学アレルギーの人でも分かる!?』 ビックデータやITの進歩で、どんな人でも統計データに触れている現代で、統計の魅力やデータの本当を読み解く方法を教えてくれる一冊。 統計に関する様々なことを、あまり数字を使わずに説明してくれているので、数学アレルギーの方でも読み解くことができるかもしれません。 「なぜ統計学は最強の学問になるのだろうか?その答えを一言で言えば、どんな分野の議論においても、データを集めて分析することで最速で最善の答えを出すことができるからだ。」(本書より)
★6 - コメント(0) - 2016年12月29日

分かり易い。当然だけど、あくまで紹介レベル。本気でやるなら、本気でやるべし。新人や学生へのイントロには良い。
★7 - コメント(0) - 2016年12月27日

TM
統計学に関する入門書。回帰分析のイメージは非常に持ちやすく説明も分かりやすかったけど,それ以上の部分になると,一読して理解できるといったものではない。この本を読んだからと言って,統計分析ができるようになるわけではありませんが,分析結果を見た場合になんとなく意味はつかめるようになるのではないかと思います。
★6 - コメント(0) - 2016年12月26日

難しかった…
- コメント(0) - 2016年12月24日

・p301 統計学によって得られる最善の道を使えば、お金を儲けることも、自分の知性を磨くことも、健康になることも随分と楽になるだろう。だがそれはあくまで副産物である。統計リテラシーによって手に入る最も大きな価値は、自分の人生を自分がいつでも最善にコントロールできるという幸福な実感なのだ。
★6 - コメント(0) - 2016年12月24日

科学とは白衣を着て怪しげな器械や薬品をいじくることではなく、正しいことを最大限謙虚に、そして大胆に掘り下げようとする姿勢である。採用試験の質問、回答の結果と、入社後の業績の相関を分析し、質問の内容、採用の決定方法にフィードバックしていく
★10 - コメント(0) - 2016年12月24日

★2統計学がいかに「使える」かは分かった。自分で全てを理解して使いこなすのは難しそうだから、プロに任せてもいいような気もした笑 データの扱いや意味を理解するっていう点では多くの人が理解していた方がいいかもしれない。 他の本でもいいから統計学については少し勉強してみようって気持ちになった。
★5 - コメント(0) - 2016年12月23日

いまさらながら読んでみた。今や高校数学でも必修化された統計。これからの時代はみんなが基礎知識として持っていないといけないよう。実践的な話は少なく、リテラシーとして考え方や使う場面に重点が置かれている感じ。自分は数理統計も一応勉強したけど、はじめての人にはピンとこないところもあるのでは。統計リテラシーに欠ける人をバカにするようなところはいただけない。続巻もあるようなので、そのうち。
★35 - コメント(0) - 2016年12月23日

簡単そうに見えて、途中からさっぱりついていけなくなり、斜め読みで読了。でも、きっとじっくり読んでもついていけなかっただろうなあ。。
★5 - コメント(0) - 2016年12月11日

学問やビジネスの分野で統計学を利用すれば合理的かつ効果的に目的を達成することが出来るということを門外漢にもわかりやすく教えてくれる良著。しかし、統計手法を用いてコレラの原因を把握した逸話やITと統計学が合わさることでのビジネスの話なんかは楽しく読めるのだが、ランダム化迄はまだしも重回帰分析あたりで理解が浅くなってしまった。大学時代の不勉強が非常に悔やまれた…とはいえ統計学はエビデンスを探求し最善策を導くことだと理解できたし、偽統計学的な発言に勘付ける素養は身につけたので良しとしよう。
★2 - コメント(0) - 2016年12月7日

仕事柄、定量的に、とか定量分析せよとかよく言われるしまた自分も言うのであるが、データを扱う注意点であるとか、どのような分析の仕方があるのかなど、基本的なことをわかっていないので統計学を少し知りたいと思って読んでみた。他の統計学云々の本の多くは手法の解説が多かったが、この本は統計学の重要性から書かれていたので手に取った。途中、統計学上の用語などは斜め読みしてしまったが、著者の軽妙な文章にも助けられなんとか読了。本命は続編の「実践編」なので、さっそく読みたいと思う。
★22 - コメント(0) - 2016年12月4日

最後のほうにある、医学・心理学・経済学での統計学の使われ方比較は参考になった。統計学は、学問領域ごとに使われ方が結構違う。
- コメント(0) - 2016年12月4日

実践編と続けて2冊、内容を忘れないうちに2日で2回ずつ読みました。ですが、正直、両方共何書いてあるんだかわかりませんでしたww 理解することすら難しい本なのでそもそもオススメ自体しませんが、もし読むのであれば、ハウツー本ではなく専門書だと思って読むことをおすすめします。
★6 - コメント(0) - 2016年12月1日

後半はちょっと難しかったが、統計学の全体にわたって実例も多く解説があって、統計学の面白いところがわかるようになっている。後半は統計学の基礎を知ってた方がわかりやすいかもしれない。
★7 - コメント(0) - 2016年11月30日

統計学者が統計学について案内する本。統計学とはなんなのか、どのようなことができるのかといったことから文献の探し方や統計学の手法について詳しく説明されている。統計学を勉強しようとする人へのとっかかりにちょうどいい感じ。専門用語について分かりにくい部分があった(といっても私自身がゴリゴリの文系だから知識がないだけだと思う)から、別の入門書も読んでみようかな。
★5 - コメント(0) - 2016年11月27日

仕事の役に立つかと読み始めた。
★3 - コメント(0) - 2016年11月25日

「統計リテラシーによって手に入る最も大きな価値は、自分の人生を自分がいつでも最善にコントロールできるという幸福な実感である」統計学的な考え方が理解できる良書。その統計によってどういう価値を生み出すことができるのか。どういった数字を、どういった方法で、どういった考え方で分析すれば良いのか。
★5 - コメント(0) - 2016年11月19日

途中で飽きた。
★1 - コメント(0) - 2016年11月16日

少し前に読んだ鳥居先生の統計入門書もあらかた忘れてしまっているが、統計が役立つ6分野として実態把握の社会調査、原因究明の疫学統計、抽象物測定の心理統計、機械的分類のデータマイニング、自然言語処理のテキストマイニング、演繹重視の計量経済学の説明は興味深かった。また図表25の平均値のt検定、分散分析、カイ2乗検定、回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰分析の一覧表はとても重要だと思われた。ただ、素人向けなのだからt検定とかカイ2乗検定といった基本事項の説明もなされるべきなのでは?鳥居先生の本で要復習!
★10 - コメント(0) - 2016年11月15日

途中からアタマが追いついていかなくなりましたが、何ゆえに著者が「統計学が最強の学問である」と主張しているのかは理解できました。心理学とか社会学が科学たり得る理由も。
★6 - コメント(0) - 2016年11月14日

統計リテラシーが現代社会に必須になってくるというのが良く分かりました。情報化社会では物事の分析や判断を直感だけで処理してしまうが、それだけだと偏向して誤った処理してしまうかも。
★5 - コメント(0) - 2016年11月7日

統計学が最強の学問であるの 評価:78 感想・レビュー:1030
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