統計学が最強の学問である [Kindle]

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著者 : 西内啓
  • ダイヤモンド社 (2013年1月24日発売)
  • Amazon.co.jp ・電子書籍

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統計学が最強の学問であるの感想・レビュー・書評

  •  統計学の歴史から実際の処理方法の簡単な紹介まで。あくまでも統計学を紹介する本であって本格的に活用するならちゃんとした教科書が必要だが、ある程度は統計処理の技術に踏み込んだ構成になっている。過去に読んだ同様な本に比べるとかなり突っ込んだ内容だ。

     文体が軽く、時には口述筆記かと思うほど口語体なので文章の格調には欠けるが、最近はこういう本が増えている気がする。ただ本書の場合、ちょっと気を抜くと難解になってしまう分野なので、このくらいがちょうどいいのかもしれない。

  • 中程、21章「統計学の理解が劇的に進む1枚の表」は、筆者のとっておきの発明といった趣だが、悲しいかな素人にとってはこの辺りから急激に難しくなる。こうなると、気楽に行き来のしにくい電子書籍は使いにくい。

    きちんと理解すれば間違いなく有益な知識が得られそうなので、再読して理解を深めたい本。

    (2017/2/17読了)

  • 【この商品は1冊単品版です。「最強の学問『統計学』」(週刊ダイヤモンド 特集BOOKS(Vol.11))(定価300円・税抜)とセットになったお得なサービスパック版(2冊で1400円/税抜)も販売しています。詳しくは『ダイヤモンド社 統計学』で検索ください】

    あえて断言しよう。あらゆる学問のなかで統計学が最強の学問であると。

    どんな権威やロジックも吹き飛ばして正解を導き出す統計学の影響は、現代社会で強まる一方である。

    「ビッグデータ」などの言葉が流行ることもそうした状況の現れだが、はたしてどれだけの人が、その本当の魅力とパワフルさを知っているだろうか。



    本書では最新の事例と研究結果をもとに、基礎知識を押さえたうえで統計学の主要6分野

    ◎社会調査法

    ◎疫学・生物統計学

    ◎心理統計学

    ◎データマイニング

    ◎テキストマイニング

    ◎計量経済学

    を横断的に解説するという、今までにない切り口で統計学の世界を案内する。



    ------



    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、健康になることもずいぶんと楽になるだろう。
    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。

    著者について
    1981年生まれ。東京大学医学部卒(生物統計学専攻)。東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー/ハーバード がん研究センター客員研究員を経て、現在はデータに基いて社会にイノベーションを起こすための様々なプロジェクトにおいて調査、分析、システム開発および戦略立案をコンサルティングする。著書に『コトラーが教えてくれたこと』(ぱる出版)、『サラリーマンの悩みのほとんどにはすでに学問的な「答え」が出ている』(マイナビ新書)、『世界一やさしくわかる医療統計』(秀和システム)など

  • イマイチ。
    セミナーで紹介されてついつい購入。
    騙されたかも。

  • このデータ社会を生き抜くための武器となる統計学!そんな統計学の何たるかを教えてくれる一冊!!【中央館2F 350.1/NI 】

  • データをビジネスに使うための3つの問い
    1.何かの要因が変化すれば利益は向上するか?
    2.変化を起こす行動は可能か?
    3.行動が可能としても、それは利益を上回るか?

    最近よく書いてますが、現在、特許のベンチマークに基づく特許出願戦略なるものに取り組んでいます。出願数のみにフォーカスしたベンチマークと課題・解決手段まで踏み込んだベンチマークの二本立てです。

    ベンチマーク分析では、「自社はこの国の出願数が少ないから、もっと伸ばすべき」、「この課題は他社の出願数が少ないから、ここを重点的に伸ばすべき」、などの主張が使われています。これでは、上の2だけではないかと思います。1や3がすっぽり抜け落ちています。

    また、「減らすべき」という主張をほとんど聞きません。原資が決まっているなら、最適な特許ポートフォリオ構築のために、どこかの出願数を増やすのなら、どこかの出願数は減らすべきです。

    代案を提示したくても、現状自分も出願数以外の主張をできずにいるため、仕方なしに上で挙げたような主張を使っています。

    本書で見つけた出願数以外を主張するのに使えそうなツールとして、形態素解析ツールがありました。特許ら文章の塊ですので、何とかこのツールを有効利用できないか考えてみます。

  • 統計学が現代社会において、これほど深く関わっているとは知らなかった。目から鱗という内容の本であった。
    統計学自体は目立たない学問だと思う。医学の分野や国の政策決定において、陰ながら、意思決定における重要な理論的裏付けのひとつとなっているのだろう。私達はそうして得られた成果を享受し、気に入らなければ呑気に批判するだけだから、お気楽なものである。Googleが統計的手法を最大限駆使して、今の地位を築いたのも納得できる。
    著者は東大医学部卒ということでバリバリの理系だ。明快な理論を駆使した分かりやすい文章に好感を持てたし、勉強になった。

    それにしても、本書の読書を通して、自分の理系的センス(能力?)のなさを再認識した。数学的な部分の理解は放棄して、結果だけを読み進めてしまう。最近は数学的な思考を最初から頭が拒否してしまうようだ。いまだに、理系クラスに進みながら数学や物理が苦手だった高校生時代のトラウマが消えない。数学の勉強をしていないのに試験が迫ってきて、困ったどうしようと慌てる夢をいまだに見ることがあるのだ。

  • 統計学をマスターすれば、いろいろな判断が楽になるんだろうな、と思う。

  • 統計学の予備知識の無い状態で読んだ感想としては、
    成り立ちから、現在どんなことに利用されているかまで
    詳しく書かれていて楽しく読めた。

    特に、マーフィーの法則のような「あるある」ネタは、
    大した根拠もないのに信じていたこともあり、
    先入観で都合よく解釈する人間の性質であるとの話に、
    思わず笑ってしまった。

  • 苦手なのだけど、今はExcelなんかもあるから、真面目に勉強しよう。

  • 一読での理解は難しいので、さらなる理解のためには再読が必要。ただ、心理学を学んだ時の内容と繋がる箇所がいくつもあり、横断的な知識の習得となった。

  • 統計学がどう役立つのかが書いてある本。

    良いサンプリングができれば、ビックデータをそのまま分析する必要はないというのも当たり前だけど、いまのビックデータブームで認識しておくべきことだと改めて思う。
    (大量のリアルデータを即時にそのまま処理することに全く意味がないとは思いませんが・・・)

  • 統計学とはなんぞって感じ。統計を勉強する前に読んでおいたらより深い理解が得られるはず!名言多し‼

  • 個人的には★3の評価ではあるけども、これから統計学を勉強したい人や統計学ってなんだろう?と思っている人にとっては★5となる良書。
    本書の中で筆者も言及しているように、統計学が具体的に何の役に立つのか?何処でどのようにつかわれているのか?というのを俯瞰的に説明している本は少ない。そういう理解を必要とするならば、本書は選択肢の第一に挙がるべき一冊である。
    そもそも統計学というのは根本的な考え方はシンプルである。しかしながら入門書なんかを開くといきなり専門用語と数式を羅列するからややこしい感じがしてしまってそっと本を閉じてしまうのである。(統計学の単位で教科書指定される本は大抵こういうパターンが多い)
    例えばサイコロを10回振って10回とも1が出るわけがない、という感覚は学者でなくとも誰でも持ち合わせている。それを科学的に説明していくのが統計学の一領域ではあるのだが、わざわざ説明せずともそうならないのは小学生でも分かる事だ。
    つまり科学的な説明の前に統計学が何をもたらすのかをまずは学んだ方が良い、そういう意味での本書はとても有用だと言える。

  • 構成としては自分のニーズにぴったり。
    基本的な統計の概念をいくつか紹介し、各学問における現在の使われ方、そして総計と少々ずれるビッグデータ分析の際に言及いくつかの概念をも解説。

    ビッグデータ関連でたどり着いた人にも、自分の学問分野に統計がどう応用できそうか考えている人にもお勧めできる。逆に本気で統計を学びたい人はもっと詳しい本を探すべき。

  • 出だしは面白かったのだが、途中で完全に飽きた。
    お話としては
    面白味に欠けるし、参考書としてもわかりにくい。
    僕が集中して読んでないだけかも・・・

  • 冒頭アミダクジの話。統計リテラシーを持っていれば、偶然に左右される事象であっても、すこしだけ自分に有利な結果を得ることができるというつかみはよい。また、データ分析によりコスト以上の利益をもたらすかどうかという視点、フィッシャーのランダム化の限界を説明する点もフェアであると思う。
    ただし、通読した感想はあまり満足感がなかった。例えば「一般化線形モデルをまとめた1枚の表」の説明ははしょりすぎなような気がする。著者とこちらの脳みその差を実感してしまったような説明だった。また、後半は話が分散してしまい、著者が何を言おうとしているのか理解できかなかったような気もする。
    しかし、統計学に必要な用語、p値、カイ二乗検定、ランダム化、回帰分析等の最低限の解説もあり、入門書としては役に立つ。特にITにより統計学のパワフルさを体感できる現在、統計学を勉強することは重要と思う。

  • 後半は小難しくそこまで面白くない。前半はとても面白い。それで面白かったらもうちょっと専門的な本を読むとよろしい。

  • 読み物としてはとても面白いが、統計学が勉強できるわけではありません。

  • 統計学を数式を使わずにこうやってエッセンスを説明できる著者に感銘を受けました。
    ランダム分析、回帰分析といった方法で、最小限のデータから事実をベースにした、最善な選択ができる。はやりのビッグデータのような大げさな仕組みは必要ないと指摘されるくだりは特に痛快でしたね。
    本書を読んですぐに統計学を使いこなせるようになるほど甘くはないし、十分には理解できない箇所も多かったです。それでも、統計学にたいする親しみのようなものがすこし芽生えたかもしれず、読む価値のある一冊でした。

  • 統計学の基礎知識と言うより、その前提としてどういう歴史背景で統計学が生まれ、そして現在の社会でどのように活用されているかを概観した本。

  • キャッチーなタイトルに惹かれて手にした本書。なぜ、統計学が最強なのかは、本書を読んでいただくとして…。

    統計学は一般常識としてコモディティ化する流れの中にある。なぜか? その答えはクラウドだ。

    統計学は推測統計と記述統計の二派に大きく分かれる。推測統計とは、部分から全体を推測する学問で、記述統計は全体の特徴を抜き出す学問なのだが、クラウドの力によって、とてつもないコストダウンが起こっている。かつて全国区の小売業の営業分析システムを構築したことがあるが、当時はサーバーが 1 億円、システム開発がさらに 1 億円、そして年間保守が 4 千万円という価格だったように思う。それが今や AWS の RedShift の価格を見ると、1 テラあたり年間 $1,000 しかからない。大量のデータを扱うコストが、それこそ "劇的に" 下がってしまったのだ。もう、一家に一台 RedShift はいかがっすか? …ってゆー状態だ。データはあって当たり前で、記述統計を使っていかに特徴をつかんでビジネスに活かすか? とゆーフェーズに入りつつあるのが今って訳だ。価格破壊は「ちょっと、奥さん! 三丁目のスーパーで激安特売やってますわよ!!!」などというレベルとは、まさに "桁が違う" のだ。

    八百屋のおっちゃんが、キャベツとジャガイモは一緒に売った方が客単価が上がるとか、本屋の店長が、ビジネス書の横にエロ小説を置いたら 13% 売上が伸びだとか、幸運のネックレスを買ったヤンキーの兄ちゃんがナンパの成功率が 21% 上がったとか、そーゆーことが日常会話として交わされる日が明日にもやってくるに違いない。

    さっきまで友だちと飲んでて「トミーさんは何がやりたいんですか?」と訊かれて返答につまったのだけど…。本書を読みながら、「そーいえば、なんで解析システムばっかりあちこちで作ってるんだっけかなぁ…」と考えてて、ふっと思い出した。そうだ、"サッカー版マネーボール" が夢だったんだ。データを解析してレアルマドリードに勝つチームを作ることができれば、それはそれはとても素晴らしいことだろう。ロナウドもメッシも香川もいないのに、勝ち星を挙げ続ける不思議なチームができれば、それはそれはさぞかし痛快なことだろう。

    さて、最強の学問である統計学を活かして、明日からも頑張るぞ。 ^^

  • 統計学の考え方を基に、物事を分析する方法が紹介されている。

  • 帯通り、現在使われている統計について分野横断的に説明されている。
    回帰分析の分類(カイ二乗やロジスティック回帰)やランダム化・疫学的手法など最低限の統計リテラシーの拾得に力がそそがれている。
    また、生物学、計量経済学、社会科学、データサイエンティスそれぞれがどのような観点で統計を利用しているのかが具体的に説明されているのが素晴らしい。最後に頻度論者とベイズ論者の話まで言及されていて本当に幅広い。
    まずはこの本で統計学の巨視感をつかみ、使い方に応じて次のステップの専門書を読むスタンスでよいのではないか。(主成分分析や最尤法には触れられていないが)

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