不透明な時代を見抜く「統計思考力」

著者 :
  • ディスカヴァー・トゥエンティワン
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感想 : 165
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  • Amazon.co.jp ・本 (272ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784887596993

感想・レビュー・書評

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  • 再読!

  • 平易な言葉で書かれているので1~2時間で読めるため、統計を知らない人が統計に興味が持てる本。データ分析する際の注意点も知れてよかった。ただし、統計の知識としては網羅されているわけではないし、深くもないので、他の本で勉強することが必要である。

    データを見る際に注意すること
    ・捕捉率に注意する
    ・定義の変更
    ・参考に、主張を否定するデータも探してみる

    典型的な「べき分布」に従うデータは極端な値を含んでいる可能性が高い p.126

    平均値よりも中央値の方が適切なこともある p.128

    「相関」というのは、あくまで「対応関係」を示したものであっ
    て、「因果関係」ではない p.188

    見た目でも相関係数で見ても相関があるとしか思えないデータに、実は相関がない、なんていうことが起こりうる p.202

    でたらめな点を40個うって、その相関係数を求めるという操作を一万回やってみると、0を中心としてきれな分布となる。相関係数の絶対値が0.1未満は46.02%、0.2未満が78.15%、0.3未満が93.95%、0.4未満が98.92%、0.5%未満が99.88%となった p.195

  • ガチガチの統計学の入門書かと思ったら、平易な話し言葉で書かれていたのは嬉しい誤算だった。第1章は色々なデータを見ながらウソホントを探っていくので、分かりやすく興味深く読めた。第2章は平均と分散や正規分布など専門用語の解説になり、ちょっと読むのが辛かった。第1章のような、統計を見る力を鍛えるドリルみたいなのをもっとやりたい。参考文献を見てみようと思わせた時点で、この本のを読む目的は達したと思う。

  • 統計に関する本をこんなに読みやすく書くのはすごい。とりあえず次の一冊に進もうかなと思わせてくれる本。

  • 分析をして、じっくりと読み、利用する。統計を用いてデータを処理する作業はこの3つの作業に集約される。たった3つのステップを踏む
    だけでよいのかと思うほど、統計は優しくはないのだが、この本では今まで統計に関わってこなかった人に(主にビジネスマン向け?)も分かりやすい説明を行っている。統計に関する本はたくさん出ており、これだけを読めばもう大丈夫!といったような分野では決してないが、統計を使う事で考える力を養ってほしいというのが今まで読んだどの統計本にも言われている。自分の頭で考えることなんて当たり前じゃないかと思わずに、この本を一度読んでみてほしい。自分がいかに考えてこなかったかを再確認できるし、統計をより深く学びたいと思わせてくれる本だと思う。

  • マスコミ等の情報をうのみにせず自分で元データを読む。そして、あらゆる角度から考え、仮説に反するデータを集める大切さがわかります。
    インターネット等の影響で若者の読書離れと言われますが、実は小中学生の平均読書数は多くなってたりします。何事も自分で考え判断することが大切ですな。

  •  社会現象を見るに当たり、印象ではなく、データに基づいた分析を行うことの重要性を説いている。ほぼ数式は登場しないので、数式で理解するのに慣れた人たちには逆に読みづらいかもしれないが、数式が嫌いな人が統計の本質を理解する(興味を持つ)には役立つ気がする。
     また、オススメの本などが記載されており、どれかの項目に興味を持った場合の誘導先が明示されていて便利である。

     自分にとって勉強になった項目は2つある。1つは現代ポートフォリオ理論は分散の存在を仮定しているが、株価はべき分布に従うので、この仮定は正しいとは言い切れないということ。分散(長期)投資なら必ず儲かると解く投資理論の存在は多いけれど、こういうことも考慮しているのでしょうか。

     もう1つは、出生率はある時点での世代別の出生率を足し合わせて算出しているので、晩婚化が進めば出生率は一時低下するが徐々に回復し、10代の出産が増えれば出生率は一時上昇するがいずれは元に戻るということ。こういうことを知っておくと、出生率が上昇しているからといって単純に安心はできないんだ、と思えてくる。

  • 人の意見を鵜呑みにするな!ソースに当たって自分で考えろ!

    統計学の基礎を紹介した本書。本質は統計的手法を用いて、データから見える事実をどのように判断するか。

    相関関係=因果関係だと思っている人には読んでもらいたい。

  • 2011/11/05
    面白い!
    2章の式系は難しかった。。あとは理解できるからおれもえらなったんかな
    ?w
    図書館増えてるとか老人が増えてるからな気がするけど。データを引っ張れって?
    自論やけど、政策はこういう数字のみで決めるのがいいと思うねんなー。

  • 誰かが解釈した結果を鵜呑みにするのではなく、まずは生データに当たり、自分で分析すれば、歪められた事実が分かる。 それにしても、本書236ページの日米中印の高齢化率の推移(推計)データには驚愕した。 ちなみに、過去データから「すでに起こった未来」を予想したのはたしかドラッカーだったにゃん。

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著者プロフィール

1967年東京都生まれ。博士(理学)。東北学院大学工学部教授。日立製作所中央研究所などを経て現職。著書に『「超」入門 微分積分』『直感を裏切る数学』『ウソを見破る統計学』『現代暗号入門』(以上講談社ブルーバックス)、『Pythonと実例で学ぶ微分方程式』(コロナ社)などがある。

「2023年 『Pythonでしっかり学ぶ線形代数 行列の基礎から特異値分解まで』 で使われていた紹介文から引用しています。」

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