統計学が最強の学問である [Kindle]

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  • どの分野においても、仮説を立てたときに
    その仮説が正しいかどうか確かめるには
    実際に実験して、その結果を分析する必要があります。

    その時、少なからず統計学が必要です。

    本日ご紹介する本は、
    どの分野にも深く関係する統計学の
    考え方を紹介した1冊。


    ポイントは
    「解析コストと利益判断」

    何かの判断に、必ずしも最初からすべての解析を全データで行う必要はありません。
    データ分析で重要なのは、解析にかけたコスト以上の利益の判断につながるものかどうか?


    このような適切な判断をするためには、
    20世紀に発達した現代的な統計学の手法を使う必要があります。


    どんな分野でも、統計リテラシーは重要です。


    「ランダム化」

    高度な解析手法を用いれば、どの「原因」を制御すれば、
    どれだけ「結果」を左右できるかが予測できます。

    しかし、どうやっても解けない問題もあります。

    正解がないのであればとりあえずランダムに決めてしまう、
    という選択肢は何もしないより価値があります。


    「回帰分析」

    一方のデータから他方のデータを予測する数式を推定するのが回帰分析。

    回帰分析で得られた「因果関係を”よく表す代替え物”」を回帰モデルと言います。

    回帰分析で良い回帰モデルが得られれば
    たまたま得られた誤差を含むデータから知りたいことが予測でき、
    適切な判断が下せます。


    統計学は今はやりのAIに欠かせない学問でもあります。
    ぜひ、読んでみてください。

    ◆本から得た気づき◆
    ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
    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だすことができる
    科学的根拠のうち、重視されるものの一つが、統計データとその分析結果
    ほとんどすべての学問に関わる学者は統計学を使わざるを得ない
    「十分なデータ」をもとに「適切な比較」を行う
    データのうち何が、どのような関係で利益とつながっているのか
    いくら考えてもわかるわけがないことに対して、よく考えたり、話し合えばわかるようになると思うこと自体バカな思い上がり
    数回程度しかチャンスがないものに対して、統計学は無力。
    統計リテラシーがなければ、経験と勘だけの不毛な議論が尽きることはない
    ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

    ◆目次◆
    第1章 なぜ統計学が最強の学問なのか?
    第2章 サンプリングが情報コストを激減させる
    第3章 誤差と因果関係が統計学のキモである
    第4章 「ランダム化」という最強の武器
    第5章 ランダム化ができなかったらどうするか?
    第6章 統計家たちの仁義なき戦い
    終 章 巨人の肩に立つ方法
    ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

  • ノウハウものではなく読みものという印象。
    皮肉が少ないタレブの著書みたいな感じ。

  • 何かの要因が変化すれば利益は向上するのか?
    そうした変化を起こすような行動は実際に可能なのか?
    変化を起こす行動が可能だとしてそのコストは利益を上回るのか?

    「p値5%以下をめざせ!」とあるが要確認

  • 統計学というあらゆる学問を横断するツールを本格的に学びたいと思い始めたので、少し前にネットで話題になっていて本書を手に取った。評判のとおり、全体を俯瞰するにはちょうど良い一冊だった。小難しい数式もあまり出ないので初学者もアレルギーを起こさず通読できる。自分は「実験計画法」をまず学びたいので、フィッシャーのいろいろな功績とか背景が述べられているのは大変参考になった。統計学を学ぶと各種検定が出てきてどう使い分けるのかがイマイチよく分からないが、本書では「一般化線形モデルをまとめた1枚の表」というもので明瞭に示されていてパッと見通しが良くなった。

  • 実際に統計的な手法を使って分析をしたいのであればもう少し踏み込んで統計学について学ぶ必要があるが、まずは統計学における基本的な考え方を知るにはもってこいの本である。

    後半に一般化線形モデルを整理した表が掲載されているが、初学者(自分も含めて)はこれだけでも覚えるだけでも、今後の統計学の学習に役立つだろう

  • 面白かったー

    今流行りのビッグデータ解析とかの前に、基本的な統計処理で考えたらどうですか?という内容。
    章が深まるごとにより統計についての解説の割合が高くなる。内容を頭に残すのは少し大変だが、そこまで難しい内容は出てこない。
    最終章の学術分野ごとの統計への考え方の違いは面白かった。

  • パチンコで統計リテラシーを培った生物統計学使いの私ですが、この本を読んでさらに統計リテラシーが強化されました。いろんな流派の統計使いについて概説されてたのが良かったです。巨人の肩に立てるように頑張ります!

  • Kindle版にて読了。

    「統計」というと「データを解析して現状を把握する」営み、というイメージがありますが、著者に言わせればデータ解析は「具体的な行動に繋がる」ものでないと意味がない。
    例えば、ビジネスにわざわざ統計解析という手段を用いるのであれば、少なくとも以下の「3つの問い」に対して答えることができるものでなければならない、と言います。

    <strong>【問1】何かの要因が変化すれば利益は向上するのか?
    【問2】そうした変化を起こすような行動は実際に可能なのか?
    【問3】変化を起こす行動が可能だとしてそのコストは利益を上回るのか?</strong>

    逆に言えば、こうした問いに回答をもたらすことができる強力なツールとなり得るからこそ、統計学が「最強」だと言っているわけです。
    「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「最強」なのだと。

    経験や想像に基づいて仮説を立てて喧々諤々議論するよりも、さっさとA/Bテストをやってみるほうがずっと早いし正しい答えを得ることができる。

    ところが、著者が「日本全体での統計リテラシー不足」を嘆くように、現実社会で統計学的な考え方が理解されることはなかなかに難しい。
    人はどうしても己の経験に基づく感覚論を優先しがち。
    先日も、WBCの壮行試合の中継をテレビで視ていたら、解説の桑田真澄氏が「調子のよいバッターだと(振ったかどうか)微妙なスイングをしてもストライクが取られないものなんですよね」などとコメントしていた。
    桑田氏のような聡明な人物をしてもこうなんですよね。
    このコメントに統計的な根拠は間違いなく無いだろうし、統計解析されればおそらく反証される可能性は高いと思う。
    或いは、先日ブログにも書き、本著の中でも触れられている「<a href="http://blog.goo.ne.jp/rainygreen/e/358f22a2146aa57495ed869ec503e3cb">平均への回帰</a>」も同様。

    昨今流行りのビッグデータへの信仰も然り。
    情報技術とハードウェア性能の向上により、膨大な全数データをコンピュータで解析して何がしかの答えを得ようというのがビッグデータの志向ですが、統計的な手法を用いればビッグデータを扱うような高価なハードに莫大な投資をせずとも殆ど精度の変わらない答えを得ることができると言います。
    莫大なデータを高速で処理すること自体に意味があるのではなく、解析結果からどれだけの価値を得られるかということこそ本質であるはずだ、と。

    回帰分析など統計学の理論については一通り簡単に紹介されています。
    これ一冊読んだからといって統計解析の手法を使いこなせるようになるわけではありませんが、考え方は理解できるので、専門書の図表にてよく「*」で表現されている「統計的に有意」の意味は分かるようになるし、単に感覚だけで書かれている与太話を見抜くことはできるようになるでしょう。

    著者は1981年生まれで東大医学部出身、大学では生物統計学を専攻して医者ではなく統計家になった、という経歴の持ち主のようです。
    読んでいて凄く頭のいい人なんだろうな、というのは伝わってきました。

  • 統計学の歴史、現在のビジネスにおける必要性など統計学の基本とその応用例について学べる本。

    こんなシチュエーションでは、この手法を使ったほうがいい、といったユースケースまで丁寧に書いている。

    歴史的な背景や、各専門家達の視点、その相違点などを挟んで説明するため読み進める上では楽しく読めるが、復習する際はポイントに絞って理解する必要はある。

  • kindleのセールで688円で購入。
    最初の二章は「統計学入門」と題されるような内容を少しやわらかい言葉で書いた感じ。統計学に触れたことのないワタシのような人間にも、なるほどと感じられて読みやすかった。ただ、中盤から後半にかけてはトーンが変わって、説明がくどく、最後は読者を突き放すような印象。たぶん著者はこの後半部分を書きたかったんだろうと思うが、それが通じる相手はワタシのような統計学素人ではない。対象とする読者設定にもう少し配慮があってもよかった。

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著者プロフィール

1981年、兵庫県生まれ。統計家。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、2014年11月に株式会社データビークル創業。自身のノウハウを活かしたデータ分析支援ツール「Data Diver」などの開発・販売と、官民のデータ活用プロジェクト支援に従事。著書に『統計学が最強の学問である』(ダイヤモンド社)、『1億人のための統計解析』(日経BP社)など。

「2017年 『ベストセラーコード』 で使われていた紹介文から引用しています。」

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