２）本当に・・・かどうか。その検証ツールが統計的検定。 P30　アダプション　ある現象Xを説明するためにはAという説明が必要だ。→故にAだからXだ。新しいアイデアを導くには役に立つが、演繹論理的としては誤り。正しいか保証はなく、Xを説明できる理論は一つとは限らない。そのような場合、伝統的な科学が用いてきた手法は「オッカムの剃刀」－思考の節約原理とも呼ばれる。Xを説明するのにもっとも簡潔な説明を採用すべきだという基準だ。 (5)とくに日本は統計そのものへの関心が薄すぎる。国富（国内の生産設備価値）調査が19

３）1970年以来行なわれていないため、生産性分析が非常に不正確なものにならざるを得ない。またマイクロデータ（調査に回答した個々人のデータ）の利用が困難なこともあり、人々の行動に関する研究が欧米に比べてはるかに遅れることになりました。 ◇第2章　「平均」による情報縮約―戦略的行動を導く P47　平らに均した時の値。水準については算術平均（＋－）が、変化率については幾何平均（√）が「ふつう」の有力候補になる。時速と移動距離などの時間あたりの変化については調整平均が有効。データの数を時間の逆数（１/時間）を

４）データの数を時間の逆数（１/時間）をすべて足したもので割る。偏差値はニ乗平均（√（X²＋Y²）/２）。算術は相加、幾何は相乗とも。 P58　「ふつう」の代表値。平均値・最頻値・中央値の３つがほぼ同じー左右対称、正規分布。最頻値＞中央値＞平均値―左に歪む、小さなデータが多い。最頻値＜中央値＜平均値―右に歪む、大きなデータが多い。 P68 「ふつうじゃない」領域を識別し、それを実生活に役立てる方法。支店の業績を評価し、優れた視点には表彰状を贈ろうという場合、「ふつうじゃない」の基準としては第三四分位点や上

５）上位５％の基準を用いるのがよい。該当者なしという事態を避けられる。その一方で、特別に業績が悪い支店の責任者はリストラすべきというときには、固定的な基準を用いることはできない。箱髭図や標準偏差△個分といった基準がふさわしい。集中している時はなし。ふつうじゃない嗜好マーケティング＝ブルー・オーシャン戦略。ふつうじゃない売れ行きの設定＝標準偏差によるリスク意思決定。 ◇第3章　「比較」による状況判断―合理的意思決定を目指す P78 水準は水準と、率は率と比較しなければいけない。 P80　GDPストックの増

６）P80　GDPストックの増加式を整理。「輸出ー輸入」とは、ようするに経常収支のことです。赤字だ、黒字だと騒がれることの多い経常収支ですが、国内での生産と国内で使った分の差を表しているということなのです。外国のせい（おかげ）とする思考法は非常にまずい。 P93 　分数とは「分母一単位あたりに直す作業」です。 p95 比較の際には、その目的に合わせた調整が必要。判断が難しい場合は、成長率・変化率を使う。自動的に単位が%に統一され、前年や前月との比になるため、同時にサイズ調整も行なわれる。ベストではないが、

７）ベストではないが、調整しないよりははるかにまし。 P98　伸び率を平均する。各伸び率にかかっているシェアの部分はウェイト（重み）と呼ばれ、その合計は１でなければいけない。このようにウェイトを掛けて足し合わせる方法を加重平均という。式の「（0.45×10%）＋（0.4%×5%）＋（0.15%×30%）」の部分。・・。売上げ全体の伸び11％のうち、4･5%はAランチのおかげだというわけです。これを寄与度と呼ぶ。 P101　合理的な政策選択。シェアとしては消費（60％）の3分の1しかない投資（20％）ですが

８）P101　合理的な政策選択。シェアとしては消費（60％）の3分の1しかない投資（20％）ですが、その動きそのものが大きい暴れ馬であることから、多くの景気変動で投資は主役を演じます。･･･。シェアがはるかに低いにもかかわらず、経済成長率に大きな寄与をしているのが海外需要（5%）。･･･。金利を下げることにより、調達コストを下げ投資を刺激、通貨を減価させ円安にして海外需要を刺激。またローンを抱える家計の負担を軽減。 P103　加重平均を使った経済指数の代表例が物価指数。物価とは単一の財ではなく、「さまざま

９）物価とは単一の財ではなく、「さまざまな財の組み合わせ」を購入するのにかかる総費用のこと。 P108　ついでよく耳にする指数が株価指数のTOPIX。日経平均は単純平均値。 ◇第4章　部分から全体を解読するー不確実性を飼いならす P118　（味噌汁の）せいぜいひと口ふた口のサンプルによって、全体の味を推し量るにはどうすればよいでしょう。そう、当然ながらよくかき混ぜて味を一様に均した上で、味見ればよいということになります。 P120　サンプルの代表値と母集団の代表値の差を誤差といいます。・・・。 中心極限

１０）中心極限定理の驚くべき結論は・・・「母集団がいかなる分布をしているとしても、サンプルの平均値は母平均を中心にした正規分布という特定の分布にしたがう」。 これだけではありません。「サンプル調査の平均値の分散（標準偏差の２乗）は、母集団の分散（母分散）のサンプル数分の１になる」 P122　正規分布は左右対称で単峰形だから、平均値・中央値・最頻値は一致しています。さらに、ある変数が平均μ、標準偏差σの正規分布をしているときには、μ∓σの範囲に全データの約68%が、μ∓2σの範囲に全データの約95％が含まれ

１１）る。 生産現場のシックス・シグマ計画は、不良品率を100万分の４未満に抑えるという極めて厳しい製品管理計画なのです。 P124　仮にサンプルを30個ではなく100個、１万個、１億個と増やしていくとサンプル平均の分散はどんどん小さくなっていきます。分散のルートをとったものが標準偏差であることを思い出して下さい。分散がどんどん小さくなるということは、「平均的なばらつき」がどんどん小さくなるということです。ヒストグラムでいうと、分布が3･5のまわりにどんどん集まってくる･･･分布形が「立つ」のです。これが

１２）「サンプル数を増やすほどサンプルの平均値は母集団の平均値に近づく」という大数の法則の直観的な説明です。 P126　母平均が「ありそうな値の範囲」を求める場合があります。それが区間推計です。○○○正直以下からは理解が未熟。○○○ 95％予言的中区間は小島寛之「完全独習統計学入門」。 P142　有意水準を厳しくすると誤った対立仮説を採用する第一種過誤の発生は減少するが、そのかわりに誤った帰無仮説を採用する第二種仮説の可能性が高まる。逆もある。 ◇第5章　「回帰分析」による関係把握―論理的に正しく予測す

１３）P148　視覚化、散布図。数量化。二つの変数の関係が「強い」のか「弱い」のかを表す統計量が相関係数。－１から＋１、2変数間のみ。 P153　回帰分析はある変数（被説明変数）を他の変数（説明変数）で「どのように」説明できるか、そして「どれくらい」説明できるかを探索する統計的手法です。 P156　アナリストのレポートは、決定係数や標準偏差、ｔ値といった式の部分だけを読めば解釈できることもある。 回帰式を求める最もメジャーな方法は最小二乗法。実際のデータから予想されるYiとサンプルデータからの予想値Yi‘

１４）のずれ誤差を最小にすることが出来れば・・・。 P163　t値は算出された係数を各標準偏差で割った値。 P175　回帰式は平均から受け継いだ問題点があり、外れ値に弱い。 ◇第6章　「時系列」による未来予想－定番ツールを読みこなす P182 時系列分析は1980年頃から、因果関係を重視する伝統的な回帰分析にかわって重視されるようになった。 P185自己回帰モデルARモデル、「過去の値が現在の値を決定する」。移動平均MAモデル「前期のショックが今期のデータに影響を与える」。ARMAモデル。 P198 相

１５） P198 相場はランダムウォーク、上がるか下がるかわからない。ことを統計的に棄却できない。 P203 ふつうじゃない値動きの検出。 P205 合理的期待形成。多変量自己回帰モデル、VARモデル。現在の経済政策研究の推定。 P210 筆者の専門である経済学は、統計的思考とともにあるといっても過言ではありません。･･･50年代カルドアによる「経済成長に関する定型化された事実」は、理論モデルはこれを再現するものなければならない。･･･比較優位説は幾度となく統計的に検証され、なお生きのこった。バロー回帰。