トレンド・プロのレビュー一覧

マンガ 読んだらヤセる本

山田豊文 / ミイダチエ / トレンド・プロ

平積みになっていたこの本を手にとったのが、食生活を本格的に変えるきっかけとなりました。
その少し前に南雲吉則氏の空腹健康法の著書を何冊か読んで実践していたのですが、実践しつつも疑問だった部分を山田氏の著書で自分なりに解決できたのです。
この本は山田式健康法をマンガで伝えています。
ただヤセるためだけの本ではなく、現代の日本に生活するなら知っておいた方がいい知識がつまっています。
得た知識を生かすも殺すも個々の自由ですが、まず知ってみてはいかがでしょう？

マンガでわかる統計学 因子分析編

高橋信 / 井上いろは / トレンド・プロ

漫画なので、とっつきやすいです。
サラッと読んでから、
他の本を読むと分かりやすいとおもいます。

マンガでわかる統計学 回帰分析編

高橋信 / 井上いろは / トレンド・プロ

マンガなので、とっつきやすいです。
統計の本の数式を見ただけでもクラッとくるような
方にオススメです。

マンガでわかる統計学 回帰分析編

高橋信 / 井上いろは / トレンド・プロ

これまた授業中に。

マンガの主人公に負けないように、主人公が「わかった！」なら、
「私も‥！」と一生懸命、薬理の授業中に頑張った。

マンガでわかる統計学 因子分析編

高橋信 / 井上いろは / トレンド・プロ

授業中に、授業そっちのけで読んでました。

質問しようにも、先生いないから‥進研ゼミみたいに電話対応して欲しいな。

コミック版 小さいことにくよくよするな！

リチャード・カールソン / マツカワチカコ / トレンド・プロ

活字・マンガ・絵本・3冊とも持っていますが先にこれを読んでしまったんであといいかな・・・
肩の力を抜いてリラックス・・・的な

コミック版 小さいことにくよくよするな！

リチャード・カールソン / マツカワチカコ / トレンド・プロ

あっという間に読めて、良い意味で内容が深く心に残らない。
日常の中で、「もやっ」としたときに、「そういえばあんな発想があったなぁ」と思い出すことがあるかもしれないような、そういう程度の内容の濃さ。

そういったバランスがむしろ心地よく、何回も読んで、自然と体に吸収できそうな気がします。
読んでみるだけで、「こういう負のスパイラルに陥るのは自分だけじゃないんだ」と気付けるから、
買って読む価値は、全人類にとってあるんじゃないか、と大げさに思ったりもします。

マンガでわかる統計学 回帰分析編

高橋信 / 井上いろは / トレンド・プロ

マンガで分かる統計学シリーズ三冊目。回帰分析の復習で読む。計算式も書いてあるので、分析の概要をざっくり理解した後に、計算式のところを読み直し、内容をより理解するという使い方も出来るという作りになっている。忘れてたことを思い出せてよかった。

コミック版 お金でなく、人のご縁ででっかく生きろ！

中村文昭 / 星井博文 / ユウダイ / トレンド・プロ

「返事は０．２秒」「頼まれごとは試されごと」「出来ない理由を言わない」「今出来ることをやる」すべて胸に響く一言です。

マンガでざっくり学ぶプログラミング

たにぐちまこと / 北田瀧 / anco / トレンド・プロ

これで“ざっくり”か〜汗
プログラミングは難しそうだと言うイメージはまだ取れない。

スクラッチ（プログラミングを体験できるゲーム）をところどころに挟んでくるほうが混乱した。
2章目だけにとどめてほしかった。

マンガでわかる統計学 回帰分析編

高橋信 / 井上いろは / トレンド・プロ

「統計学」に続き、回帰分析についても取り上げられた入門書籍。
教材や学問としての入門書にはない、実生活の中で、ストーリーを持った中で、
どのように回帰分析が使用できるかを掴めるので、回帰分析の活用にイメージをもつにはとてもいい書籍だと感じた。

マンガでわかる統計学

高橋信 / トレンド・プロ

統計学とは何かを知りたい人におすすめ。

【概要】
●統計学の入門書
●データの種類、数量データ、カテゴリーデータ
●基準値と偏差値
●確率、相関、検定

【感想】
●統計学の入門書であるが、入門書のレベルでこの内容ならば統計学は難しい学問だと思った。
●クラメールの連関係数は何となく理解できるが、ピアソンのカイ二乗統計量になると理解が困難。なぜ自由度２を用いるのか？
●他の本を読んで勉強してみたい。

マンガでわかる統計学 因子分析編

高橋信 / 井上いろは / トレンド・プロ

多変量解析には、
因子分析、重回帰分析、ロジスティック回帰分析、主成分分析、クラスター分析、構造方程式モデリング、など
標本抽出法には、
単純無作為抽出法、層別抽出法、2段抽出法、層別2段抽出法など
アンケートの世界では、400のサンプルを最低限とする、という考え方がある。賛成反対が5分5分のときに、信頼率95%で10%のぶれの中に納まる数。
探索型と分析型のデータ分析＝手元にあるデータを分析するか、仮説を立ててデータを集めるか、の違い。

複数回答は、いくつでも、のほうが２つまで、より負担が少ない。
数量回答は、回答欄をケタで区切る。
段階の回答は最大で７つまでにする。
真ん中を含めるか含めないか。

相関行列＝対角が同じ短相関係数である行列
固有値、固有ベクトル

主成分分析に制約を課せば因子分析と同じ
主成分分析とは
データの分散が大きいところが主成分
主成分は実在しない新たな変数を作り出すもの
データを基準化＝平均０、標準偏差１にそろえる。
ラグランジュの未定乗数法で計算する
相関行列を作る。
相関行列の固有値と固有ベクトルを求める
最大の固有値に対応するベクトルと2番目のベクトルで直交座標をつくる
各データの第1主成分と第2主成分を求めてグラフ化する
寄与度を計算。第2主成分までで50%以上の寄与度は欲しい。
変数が多いと寄与度は下がる。２つの変数なら２つで100%。

データの分散が最も大きなところの軸を求めるコト、は相関行列の最大の固有値と固有ベクトルを求めるコト、ど同義。

主成分分析は、新たな説明変数を作り出すこと、
因子分析は、隠れた説明変数を見つけ出す、こと。
説明変数の数はあらかじめ想定する。それらの因子負荷量を確認するのが目的。
データを基準化する
任意の共通因子間の短相関係数は0と仮定するのは直行因子モデル、総仮定しないのは斜交因子モデル。

因子負荷量のない目的変数があった場合
それを除いて、あらためて因子分析をやる
因子負荷量の値を下げて、無理やりどの目的変数にも役割を持たせる。おおまかには0.3～0.5程度は欲しい。

回転はバリマックス法が主流。

現在は、主因子法より最尤法、バリマックス法よりプロマックス法、が主流

統計的仮説検定は
母平均の差の検定＝ｔ検定
独立性の検定＝χ二乗検定
母比率の差の検定
母分散の比の検定
wilcixon検定

マンガで学ぶエクセル 集計・分析ピボットテーブル

木村幸子 / 秋内常良 / たかうま創 / トレンド・プロ

これまたお恥ずかしい話で本社来るまでピボットテーブル使ってはいたけど、正直ノリで使ってたので一回こういう本読んどこうと思って読んだ。
内容簡単過ぎて瞬殺で終わった。

マンガでわかる線形代数

高橋信 / 井上いろは / トレンド・プロ

行列とベクトルまで。初歩の初歩だが、大学で線形代数に落ちこぼれた人には、ちょうどいい。行列が連立一次方程式を楽に描くため、というのはなるほど。線形代数とは要するに次元変換というのもわかりやすい。
マンガは、ベタかつ弱いが、こんなもんかも。それ街くらい面白くしてほしい。無理かw

マンガでわかる統計学

高橋信 / トレンド・プロ

漫画だけ読んでも、大まかに統計学の初歩がわかる。後半の検検定、帰無仮説のあたりはきちんと読まないと理解が難しい...

マンガでわかる統計学

高橋信 / トレンド・プロ

知識ゼロの私が読んで『統計学ってこういうことをするんだ〜』がわかる本。内容は全部理解出来ないが、大まかな部分は理解出来た。が、すごく難しい。独学でわかるようになるのかな、、、

マンガでわかる統計学 因子分析編

高橋信 / 井上いろは / トレンド・プロ

moocsでPCAの講座があるので、予習として。
ざっと内容をイメージした上で本格的な勉強に入るという目的に照らせば良いと思う。

これを使って勉強する、って類のものではない。

マンガでわかる統計学

高橋信 / トレンド・プロ

マンガで分かりやすい具体例も交えた説明だったので分かりやすかったです。
ただ他の統計学入門書と比べた時に、あまり説明が丁寧じゃない部分はあるなと思いました。数式などもこうゆうものである、という説明が多く何故そうなるのか？の説明がもっとあっても良かった気がします。

マンガでわかる統計学

高橋信 / トレンド・プロ

★わかりやすいし無駄な記述がないので効率的に勉強できると思う。ただ、山本さんがルイちゃんに講義しているところをマンガにする必要があったのか、と思ってしまう。まあ楽しく勉強できるならいっか。