向後千春のレビュー一覧
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ネタバレ心理学というより、自己啓発本のコミックという感じ。登場人物や設定もありがち。でも、それでいいんだと思う。基本がスッと入ってくる感じはコミックならではかも。
数時間で読めて、1,000円。非常にコスパがいい本だと思います。これがアドラーのポイントをうまくまとめてあるかどうか語れるほどアドラーは知りません。でも、いい言葉に出会える本で、それがコミックのストーリー・絵と結びつくと、咀嚼しやすくなります。「嫌われる勇気」のドラマは企画と演出が奇を衒いすぎて失敗していると思いますが、このコミックはもっとまっすぐでそれがいいです。以下抜粋。
- 人は事実によってではなく、事実についての考え(意味づけ) -
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ネタバレオープンカレッジでの「アドラー心理学の理論と実践」の講座を元に再構成した本とのこと。なぜモチベーションが上がらないのか?なぜイライラしてしまうのか?褒めることや叱ることの難しさ。子育ての正しい方法はあるのか?老いや死をどうとらえていけばいいのか?といったテーマに基づいて、ライフスタイル診断シートからスタートし、第1章:自己欺瞞と不完全である勇気、第2章:仮想的目標への対応、第3章:仕事のタスクと勇気づけ、第4章:課題の分離と共同の課題、第5章:4つのライフスタイル類型の理解と活用、第6章:人生の後半と共同体感覚が語られる。
各章末にはまとめとしてポイントが整理されており、関連したコラムもあって -
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サンプル数-1で割ったものが不偏分散。母分散の推定値になる。
標本平均の分散は、母分散のサンプルサイズ分の1
t分布表と自由度。
信頼区間は、標本平均±t×標準誤差
自由度とは、サンプルサイズから1を引いたもの
仮説をたてる=帰無仮説=○○がない
棄却できるか=棄却できたら○○はある
カイ二乗値=観測度数と期待度数の不一致を表す
カイ二乗分布は自由度によって変わる
「クイックデータアナリシス」直感的な確率検定の本
対応のあるt検定=点数の付け方に対応があるもの
3つ以上のデータを比較する場合はt検定は使えない。分散分析を使う。=それぞれの分散を分析する=分散分析表を作ってf分布表に -
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統計学の実務への適用を、アイスクリームショップを題材にして分かりやすく説明した良書。統計の理論や数学的裏付けよりも、いかに正しく使いかに焦点が当てられており、改めて統計を確認するのにも適当。
この本では、「関数を調べる」際に統計をどう使うかが述べられているが、「違いを調べる」初編に続いて読むと統計の世界が広がる。
散布図と相関から始まり、相関係数が登場。無相関検定を行うことで、帰無仮説・対立仮説の概念が出て、統計検定量を求めて検定を行う。回帰直線で2変数時の整理をしながら、客数・最低気温・最高気温の3変数で、偏相関を確認し、重回帰の概念で整理する。最後に、因子分析が出てきて、新商品の評価を行う -
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統計学の実務への適用を、ハンバーガーショップを題材にして分かりやすく説明した良書。統計の理論や数学的裏付けよりも、いかに正しく使いかに焦点が当てられており、改めて統計を確認するのにも適当。
この本では、「違いを調べる」際に統計をどう使うかが述べられているが、「関係を調べる」続編も読んでみたい。
平均と分散から始まり、信頼区間からt分布が登場。ライバル店との売上構成比の違いがあるかどうかを評価する際に、帰無仮説と対立仮説が出てきて、自由度も用いながら、カイ2乗検定で評価をした。2店舗の味の評価をする際に、対応ない場合と対応ある場合に分けて、t検定を行った。対応があるとは、同一人が2店舗の味評価を -
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ネタバレチェック項目5箇所。この本では、あなたに「教える技術」を身につけられるようにお教えします、「教える技術」が身につくと、生活や仕事が驚くほど楽しくなること、うけあいです、さあ、始めてみましょう。あなたは、教えたつもりになっていませんか? 厳しいようですが、すべては、学ぶ側の結果にかかっているのです。どういう状況であれば「教えたつもり」ではなく「教えた」と言えるのでしょうか? それには、相手を見る必要があります、教えた結果、相手が今までできるようになっていたら、「教えた」と言っていいでしょう。ごほうびはモノやコトバだけではない。相手がわからないのには、理由があるのですから、それは解き方のパターンを
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久々という言葉が当てはまらないほど間を空けて数学に接した気がします。
この本の良いのは、統計学を学ぶ学部生があるバイト先の店長という一般人に原理を納得させながら、ストーリーが進んで行くことです。
要するに、ほぼ誰でもわかるように統計の利用方法が書かれています。
回帰分析だけできてれば、ざっくりと傾向分析ができて、対策できるんではないかと思いました。
なんとなくですが、統計学ってのは仮説の精度をあげるための学問なんだというのがわかりました。
昔数学が得意でしたが、統計分野になると拒否反応したのは、何に役立つかわからないまま学習していたからなんだと思います。
学習のきっかけとして、この本はオ