川添節子のレビュー一覧

データ解析する場合に、シグナルとノイズをどのように扱うべきか書かれた本。気象、地震、テロなどなど予測に携わる人ならば一読すべき一冊。

模倣理論に関する入門書。1年生の国・セレブの国、スケープゴートメカニズムなど、新しい概念ばかりだったのでとてもおもしろかった。学術書として捉えると、実例を交えて分かりやすく書かれていると思う。

嫉妬でしんどい思いをした人や、やりたいことに溢れて迷走・疲弊したときに読む本だと思った。かつて自分は己の嫉妬深さでくたくたになった経験があり、嫉妬を克服するためにいくつかの方法を編み出したが、それを裏付けるような内容になっていて共感できる箇所が多々あった。

欲望には薄い欲望と濃い欲望があり、前者は模倣によって踊らされた結果としての欲望であり、人に害を与えやすい。後者は模倣性が低く人生の核となる。これらをより分けて、欲望のトラップを交わしつつ、人生幸せに生きたいと思う本。

米国のお金に関するあれやこれをイラストとユーモアでわかりやすく教えてくれる本。 今まで単語を聞いて何がどう結びついているんだろうと謎だったことが、これを読んでいろいろ解決した。 特に、いま米国で起こっている経済成長、金利、税率、インフレなどがどう株式市場全体の動きに影響するのかがよくわかる。

統計データのゆがみについて
最後の章にまとめがあるので引用
パターンの誘惑
間違った、あるいはバイアスのかかったデータ
怪しいグラフ・データの省略
よく考えずに計算する
交絡因子がないか
絶好調の波vs大数の法則の誤解
平均への回帰
テキサスの狙撃兵(たくさんデータを集めて都合のよい部分だけ抜き出す...続きを読む)
理論なきデータvsデータなき理論

データアナリシスの基本を学ぶ本としてよいのではないだろうか？

ノイズをいかに見抜き、それを排除して思考することが大切。

スティーヴン・レヴィットのベストセラー『ヤバい経済学』の目玉の章である、ニューヨークの犯罪減少の最大要因が中絶の合法化、という内容が否定され、かつ、レヴィット自身がそれを認めていたのが、大変衝撃的だった。

他の内容は大体統計の面白本でよんだことがあるよう内容だったけど、筆が鮮やかでとにかく読みやす...続きを読むい。

なるほど会計というのは思想的におもしろいのだな。フランクリンやベンサムの発想も、17〜8世紀の会計の進歩なしには存在しなかった。

・統計学の勉強本ではなくて，「目の前にあるデータの見方についての誤りを正すための警告をしている本」だろうか。この本で統計学の勉強はできないが，普通の教科書よりもずっと豊富な知見を与えてくれる。

・人はシグナルとノイズの区別はできない。特に事前には。
・データ量を多くしても予測が正確になるとは限らな...続きを読むい。シグナルよりもノイズが増える方が多い。
・結果として人はデータに騙される。本当は「騙された」わけではなくて，「見誤っている」だけなのだが。

邦訳されたすぐ後に買っていたのだが1/3くらい読んだところで放りだしていた。分厚いながらも別に読みにくい本ではないのに。このたび、家ですごす連休のお供として引っぱり出したのだが、これがまたコロナの時代にピッタリの内容であった。いま世界中が、きわめて不確実な状況に置かれながら少しずつ明らかになるウイル...続きを読むス/疾病の情報をもとに今後の見通しを更新していく、まさにベイズ的な過程のただなかにいる。私たちが「知っていること」と「知っていると思っていること」の違いを識別しなければならないと教えてくれる本だ。

ネイト・シルバーの文章には論理的な明晰さがあって読みやすい。少し斜に構えたユーモアとあわせて、なんとなく余白がない感じがアメリカ的な薄っぺらさとも言えるのかもしれないが、読んでいるこちらまで少しアタマが良くなったような気がしてくる。

本領である選挙やスポーツの予測にはじまり、金融、経済、気候、地震、テロリズムなどなど意欲的に幅広い分野の予測をテーマとしている。個人的には、シルバーの個人的な体験であるオンライン・ポーカーのくだりを特に興味深く読んだ。彼の実践的なスタイルは鉄火場で培われたのではないかと思わせる。

まさにタイムリーにインフルエンザなどの感染症の予測、疫学モデルにも1章を割いている。SIRモデルはシンプルすぎる（多様な行動をとる異なる人々のグループを捨象してしまっている）として批判しているが、ワタクシの最近の付け焼き刃知見では、そこらへんの多様性を導入したモデルもすでにあるようだ。これについては、この数年間での疫学の進歩なのか、単に著者のリサーチ不足なのかは不明。

自分が興味ある分野だけに、500ページのボリュームでしたが、かなり興味深く読みました。
リーマンショックや巨大地震、インフルエンザなどの予測に関する失敗のエピソードは、参考になりました。
著者は、最近のビックデータ分析で用いられているベイズ統計の重要性と推奨をしてます。
ある事象を分析する上で、その...続きを読む事象が起こる前の事前確率を見積もり、現実の事実を組み合わせて、確率的に予測する理論です。
ベイズ的アプローチは、問題解決のための観察・仮説形成・検証というアプローチと、概ね同じプロセス・思考法であるという切り口は、圧巻でした。
また、ベイズ統計が批判されている部分である、事前確率に主観性が入ることについても、大まかですが人間が思考して行動する以上は主観性は避けられず、またベイズ統計の、日々変化している世の中の事実に対応出来る柔軟性があれば、問題を最小限に抑えることができるという論には、なるほどと感じました。
いままで自分は、多変量解析など頻度論での統計解析を経験してきましたが、解析対象と実際の頻度理論が乖離しており、解析後に再解釈するという場面が多く、馴染みにくいというのが現実です。それ故、なかなか統計学が世の中に浸透しない一因かと思います。
一方、ベイズ統計の場合、自分の思考そのものをベイズ的に変えることができれば、解析対象そのものの思考がベイズ的思考で考えるので、合理的であると思います。
ぜひ自分の身の回りに適用していきたい考え方だなと、あらためて感じ入りました。
ちなみに、他の予測に関するエピソードとして、ポーカー勝負、地球温暖化、テロ防止のための国家インテリジェンスなど、多様です。
この様な予測に関する学習ができる本を探していた自分としては、大ラッキーでした。

地震予知、地球温暖化予測で用いられるデータの信憑性に関して、もやもやとしたものがあったが、本書を読んで見方が多少分かってきた。因果関係と相関関係、データ中に含まれるノイズ、そのデータを使う人の目的などを知り、安易に騙されないよう心掛けたい。特に自分に都合の良い意見を持っている人のよりどころとしている...続きを読むデータに関しては客観的に見直したり、反対意見の人の考えも排除しすぎないよう注意しよう。

前から読みたかったのだがなかなか手が出せずにいた。また大作なので読み終わるまで思いのほか時間がかかってしまった。
ビッグデータに関連してモヤモヤしていたことのすべてという訳にはいかないが、半分くらいはすっきりした気がする。
どう消化するかはまだまだ課題であるが。
ちょうど私的には目先の課題として第1...続きを読む2章　地球温暖化をめぐる「懐疑心」からいろいろと大きなヒントが得られそうである。

大リーグの弱小チーム オークランド・アスレティックスを低予算でも統計を駆使することで割安なプレイヤーを集めることでプレーオフの常連にした『マネーボール』で有名になった野球データを分析したセイバーメトリクスPECOTAを開発。大統領予選について統計的に予測をしてWebサイトに発表した結果がほぼ的中した...続きを読むことでも有名。

著者は一時期、オンラインポーカーゲームにもかなり熱中していたらしい。第10章に詳しいが、カモがいると勝てる理論は納得。自分の経験でも、フリー麻雀で点5の東南では余裕を持って勝っていたけど、点10の東風では勝てなかった。この結果は、おそらくはカモがいるかどうかに依存していたんだと思う。カモは時間を掛けて楽しむのが目的なので東南に行き、腕に覚えがあってスリルやお金を求めていくと東風になる。そうなると余程でない限り場代分は確実に沈んでいく感じだった。

そのほかにも、選挙結果予測、天気予測、巨大地震予測、経済の統計的予測、プロスポーツ選手の成績予測、パンデミック発生予測、コンピュータによるチェス、ポーカーゲーム、金融市場予測、地球温暖化、テロ発生、についても統計や確立論をベースに分析していく。ノイズを取り除いて、シグナルを取り出していく。それは実に難しくて、時に人の直観に反していることもある。ベイズ理論についてもしっかりと理解しておくことが必要だし、アウトオブサンプルの影響にも意識を持つことが必要である。情報が多くなればばるほど予測の精度が上がるべきだが、実際には情報の扱いが正しくないことで、そうでないことも多い。予測の自己充足の効果だって甘く見ない方がよい。著者の論は、非常に理知的。最初の方に出てくるが、テレビに出てくるような人の予測は当たっていないことの方が多い、なぜならそれらの人は立場を持って発言をするからだと。だよね。

長いけど、面白い。いろんな意味で著者の性格があらわれているんだと思う。統計学の本がたくさん出ているがその中でもおすすめできる部類の本だと思う。

複式簿記の発明から国民経済計算に至る会計の歴史を、数学の発展ともからめて非常に詳しく、でもわかりやすく述べてくれており、実に勉強になりました。
今日本では、官庁の非効率性は会計制度に複式簿記を導入していないことも大きいという議論から、公会計にも財務諸表を取り入れようという動きが活発ですが、この本の最...続きを読む終章には、世の中の価値というものは必ずしも会計数値で十全に表現できるものではないこと、会計とともに会計以外の価値の計測方法をいろいろ工夫しなければならないことが書かれており、非常に示唆に富みます。
公務員として、実に有意義な本でした。

何らかの形で予測を仕事にする人は読んだ方がいいと思いました。
予測がなぜ当たるのか、そしてなぜ当たらないのか、について、様々な分野での事例を引きながら深く考察した本。
よい予測者になるための心構えを学びました。

著者は「マネーボール」でも取り上げられた、野球データ分析会社で予測モデルを立ち上げ、2008年の米大統領選では50州のうち49州の結果を的中させたデータアナリスト。

本書では天気予報、地震予知、パンデミックの拡散など多くの社会的な取り組みをケースとして、如何に成功事例などの過剰適合がノイズになり得...続きを読むるか、あるいはどのような波形にこそ注目されるべきなのかに迫る。

データ処理ではなく、データサイエンスが備えているべき未来に触れられるといっても過言ではない一冊。