川添節子のレビュー一覧

統計はわからないのだが、インチキな統計の話を読むのは好きなのよねえ。しかしこの本は分量が多すぎて読みきれない。あきらめ。


- まぎらわしいデータ、あやしいグラフに注意
- 交絡因子をさがす
- テキサス狙撃兵に注意
- データが省略されてたら用心
- 理論なきデータもデータなき理論もだめ

「どんなデータでも、たとえランダムにつくったデータであっても、じっくり見れば必ずパターンは見えてくる。それがどんなに魅力的なパターンだったとしても、それを裏付ける理論が必要だ」
理論なきデータ、データなき理論に騙されないようにする。気をつけるのは、自己選択バイアス、生存者バイアス、交絡因子。

副題の不正を見抜く統計学というところにひかれて読みましたが、どちらかといえば"統計の不正を見抜く"みたいなお話です。
認知バイアス本としては、基礎的な話がしっかりまとまっていて、読み口も分かりやすくいい本だと思いました(どこかで聞いた話が多いことの裏返しでもありますが)

取締役会における適切な役割とは何か、豊富な事例とともに考えられている。

事例が多いのは面白いが、そこから学べる共通の要素などが少なく、また定性的な内容となっている。

テキスト・マイニングと機会学習によって、米国におけるベストセラー本が持つ特徴を抽出し、過去に出版された本がベストセラーだったかそうでなかったかをその本の内容（テキスト、文体、トピック等）のみで（尤もらしさとともに）判定するアルゴリズムを開発した研究者による著作。
結果（ベストセラー本である（確率が高...続きを読むいと）とアルゴリズムによって判定された本の特徴）そのものは「なるほど、確かにそうかもしれない」と思われるようなもの（三幕構成のように感情の波がある物語、現実的かつ著者自身が詳しいトピックの選択など）が多いが、それがはっきりと言語化（結果データに対する著者の解釈ではあるが）されている点で深みがあると言える。
データ・サイエンティストを目指す立場の視点としては、最終章で言及されている、将来におけるコンピュータによる著作の可能性や、本研究で用いたアルゴリズムの解説の箇所が面白く、勉強になった。後書きで統計家の西内氏が記述するように、形態素解析後のデータから「Iとhimの距離」のような文章の特徴を考えさらなる加工を行う部分などの計り知れない苦労の上に示された結論であることを踏まえると、著者に対して畏敬の念を覚える。
本書を単純に読みものとして読む場合、本書で紹介されている結論は因果関係を示したものではない（「現状」はいずれのタイミングで変わる可能性が多分にある）という点には注意が必要である。

最近データの活用が大事だと言われているが、データに対するリテラシーが不足していることに気付かされる。過剰適合等データの取り扱いは単純にはいかない。
まさにノイズの中からシグナルを予断なく見出すかが問題だ。

様々なケーススタディを使って統計的手法による予測の難しさを述べた本。理論の良しあしは個人の考えに寄ると思うので、正誤の判断はしないが、統計学・予測学に多少なりとも興味があれば面白いのではないか。結論さえ知ることができれば良いのだ、と言う人にとっては、ダラダラと屁理屈を述べているような印象をうけてしま...続きを読むうかも。統計・予測学の本の割には数式が少ないという印象。行動経済学をかじった人は、知っているようなことが多いと思うような内容。

時代の変遷とともに多様化・複雑化する企業の経営環境にあわせて役割が変化しつつある「取締役会」に着目し、そのあるべき姿や課題と解決策について論じたビジネス書。

著者は、取締役会が単なる形式的な役職だった時代から、機関投資家の台頭と圧力によって経営の監視役としてコーポレートガバナンスの担い手となり、さ...続きを読むらに今日では経営者とともにリーダーシップを発揮することが求められていると主張し、経営理念やCEOの選解任にように取締役会が責任をもつべきことと、資本配分やリスクマネジメント等の経営幹部と協力すべきこと、さらには業務遂行等取締役会が関与すべきでないことを明確化し、経営幹部と適切なコミュニケーションをとることで、取締役会がうまく機能すると説く。

著者の主張の裏付けとして、過去に実在の企業の取締役会が行った数々の成功・失敗事例も紹介され、アップルにおけるスティーブ・ジョブズのCEO復帰は「史上最高の決断」と評されるが、確かに取締役会の果たすべき役割が変化していることは理解できるものの、結果論に過ぎないのではという気もする。また著者自身が述べているとおり、取締役会自体のあるべきコミュニケーションも容易ではなく、絵に描いた餅になりかねない。「言うは易く行うは難し」という身も蓋もない感想を持ってしまった。

題名が違う。会計の歴史。が正しい。
インドやアラビアに起源を持つ会計（複式簿記）、数学がベネチアで再発見されてヨーロッパに広まり、それが株式市場や製造業の発展共に精緻化された。
一方エンロンやワールドコムにある不正会計のいたちごっこはつづく。
GDPはケインズなどが戦時の国家統制のために作ったものが...続きを読むその後も使われ続けている。
最後に自然環境はオンバランスされず、使用された時のみGDPに計上される。つまり減耗すればするほどGDPは上がるが、長期的な生産能力は下がっていると思われるため、自然環境、教育、家庭内労働の再生産コストを考慮した指標が求められる。

歴史を扱っている部分は面白い。終盤の会計スキャンダルや世界をよくするために会計にできることは何かを問う、みたいな部分は退屈だった。

ルカパチョーリとダビンチのつながり、複式簿記とウェッジウッドとダーウィンのつながり

本書は会計技術を用いれば地球環境を救うことができると述べる。
会計学は言わば認識の学問ともいえよう。現状を的確に認識し、問題点改善点を洗い出す。その上で人々が問題解決の実効に移す必要があるわけだが、その実効のためには法学、哲学、政治学、経済学の知見が必要となる点で会計技術のみで地球環境を救うことはで...続きを読むきないだろう。
とはいえ、現状認識なくして解決はないわけであるから、上記主張も大げさではない。
会計技術の起源から現代までの歴史を語ってもいるので、なぜ会計学が必要なのか知りたい人にとっても有益な書籍である。

前半は、リーマンショック、米国大統領選挙、天気予報、地震などの予測のダメ出しで、リーマンショックなどの分析は成る程と思いつつも後出しじゃんけんな感が否めない。後半はギャンブル、金融市場、地球温暖化、テロリズムについて考察し、ベイズの定理あるいはベイズ的思考が再三登場する。ビッグデータは因果関係より相...続きを読む関関係で語られることが多いですが、本書では因果関係を重要視している。バイアスを取り除き、多くの変数を探し当て適切な指標で判断する。500ページを越える冗長な長文が辛かった割にはあまりインパクトを感じられなかった。

予測と誤りについて書いた本。
電子書籍版もあるのだが、本屋でめくってみたところ図が多そうだったので
パラパラめくれる紙版のほうがいいんじゃないかと思い、紙の方を購入。

はっきり言えば分厚い本の割に、内容的にはそれほど深くはない。
むしろ横断的に膨大な事例を収集してあることに価値のある本なのかなと。...続きを読む
用語など内容的に必ずしも正しくはないがロジカルには正しいので特に気にならない。

確率論的に考える。過去にしがみつかず常に軌道修正。1つの情報にとらわれず複数の視点から見る。自然科学、社会科学、スポーツ、ゲームの事例。

銀の弾丸はない。どんなテクニックや能力があるんだろうと思って読んだのですが、著者の能力が高いのではなく、すべきことをしていないだけ。

元オンラインポーカーで生計を立てていた人で、政治の予想サイトとかを作った人の本なので大変面白い。ってかギャンブラーの本なのでたまに名言が入る。刺激的に読める。でも、べき乗則に習うんだよってわかるけどさあ、どうにもならんよね。