統計思考入門 ― プロの分析スキルで「ひらめき」をつかむ [Kindle]

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  • プロの分析スキルが満載しているようだが、素人の自分にはハードルが高かった。もう少し初級者向け(新入社員用)の統計の本を読んでから改めて読みたい。

  • 学生時代に一応、統計について履修していたもののあまりおぼつかない。
    そして現代では、自分の学生時代よりずっと統計が重要視されている。
    さてどうしよう。
    そういった悩みを抱えている人間にぴったりの良書。

  • 難しい計算は置いておいて、統計学によるデータの分析の紹介。多種多様な母集団からどのようにサンプルを抽出するか、それをどのように解釈するか、そもそも数値化しにくい価値をどのようにお金に換算するか、それらを実例を元に解説する。この本だけで自分で実践するのは無理だが、エッセンスは味わえる。

  • 統計学を勉強するための入門書。

    大学で多変量解析を勉強する必要があったため、統計の入門書的な本を探していました。

    数式を使った説明や、難しい表現を極力避けて、専門用語がわかりやすく説明されていました。また、具体例がたくさん紹介されているので、イメージもしやすかったです。

  • プロには当たり前と思うが、頭の中でなんとなくする予想を科学的に話すとこんな感じになるのかなと思った。
    読み物としては面白いが、これで統計ができるようになるかというと、それはまた別の話。

  • マーケティングの現場で重宝される家計調査でさえ、学生の単身世帯を除く全国の総世帯数5018万世帯を9000世帯に代表させている

    どのくらい母数が大きければサンプルで傾向掴んでも最もらしいのでしょうか。

    最近携わっている分野の出願数は20年で7000件です。他社の出願動向を分析するために全部見るのはたいそう面倒なので、最もらしいサンプル数があれば、それで代用したいです。IPCやFタームをこねくり回して見てはいますが、なかなかうまく行きません。

    あと他社特許対策。これもかなり膨大です。出願国が多い、出願年が古い、登録になっている、などの点で母数を絞り込もうにもなかなか減ってくれません。こういう作業にサンプルとかいう概念を持ってくるのがそもそも間違いなのでしょうか。なんとか効率的にできないかと、日々悶々としております。

  • ほんと、入門。

    なのかな?入門だとしたら、分かりづらいし、冗長。

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