高橋信のレビュー一覧

データ分析の先生！文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください！

[mac]

統計学のさわり

・世の中にある統計学の入門書は「大学で初めて学ぶ人向け」に作ってある。
従って中学・高校で数学を諦めた人が読みこなすのは不可能だ。統計学は数学嫌いの人を想定していない。
とはいえ数学嫌いでも現代人の教養として知っておいた方がいいこともある。
データ社会を生きるサバイバル術の一種でもあるからだ。
・インターネット投票は”調査もどき”。その結果を「世間の声」と判断してはならない。
・真実を知りたかったら、母集団を調べるしかない。
どうやって標本を抽出したのかの情報が書かれていない調査結果は検討に値しない。
・買い物やサービスを選ぶ時に、レビューや星（評価）の数が出てくるが、
母集団が不明瞭である以上、鵜呑みにするのは危険である。
・偏差値の推移を参考にしていいのは、自分の通っている学校のように、集団のメンバーが固定されている場合に限られる。
・選挙には行った方がいい。選挙に行く人が多ければ、当選者が変わる可能性がある。
・直径5mmのネジを製造する機械があったとして、5mmぴったりのネジが必ず作られる事は絶対にあり得ない。
ほぼ5mmなのは間違いなくても、5.003…や4.999…といった具合にぴったりにはなり得ない。
だから実際に作ることのできる確率を求める必要がある場合には、設定の幅を持たせるのである。
・信頼率は一般的に95％に指定される。
・データの集計結果を視覚するには、横棒グラフの方が縦棒グラフより分かりやすい。
・「正しいかもしれないし、正しくないかもしれない」。
・データの分析を外部に頼んでも、優れた結果を必ず出してもらえる保証はない。
分析前の（依頼者と外注側との）打ち合わせが不十分だと、「必要な要素が十分に入ってない結果を出された。信用できない」
ということになってしまう。
・統計学を使えば真実に近づけるが、実際には難しい。統計学は、森羅万象を明らかに出来る魔法のような学問ではない。
・確証に基づかず、偉い人の思いつきで物事が決まってしまう場面は少なくない。
しかも本当に効果があったかどうかの検証も疎かだったりする。
データで実証したい時に、統計学の知識が役に立つ。
・データに基づいて物事を考えるという感覚が大事なのである。

データ分析の先生！文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください！

タイトルのとおり、ど素人だけど統計学を知りたいという文系人間の私にぴったりで、今の私にとっては五つ星の本。少なくとも、分散や標準偏差という用語や、回帰分析のさわりは理解できた。もちろん、高度な内容には進めていないが、超初級編としては丁度いい。統計についての様々な誤解や、世の中の怪しい統計に対する批判も面白かった。

データ分析の先生！文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください！

とてもわかりやすい。初心者の最初の1冊として最適。

統計学が社会でどんなふうに活用されているかが、わかった。怪しい分析結果を納品する会社があって、本当はその結果を理解できていないのに是認する顧客がいて、なんとなく世の中が回っている現実があるらしいのもわかった。統計的仮説検定の説明が、見たことがないタイプで、勉強になった。

データ分析の先生！文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください！

「はじめに」が、結構面白いです。

データが偏ってるかもしれないから、アンケートの結果を鵜呑みにしてはいけないってことが、理解できました。最後の回帰分析も、理解できた気がします。

わかりやすかったです。もっと理解できるように、また、読み直そうと思います。

マンガでわかる統計学

わかりやすい。「〜とは言えない」とか、結果からわかることしか言いません（責任とりません）みたいなスタンスは好き。

学問としてではなく、何かを測定するための手段として統計を捉えようと強く感じた。学問としてもっと知ろうと思ったら泥沼にハマりそう。式の仕組みとか相当難しそう。

マンガでわかる統計学

初めて統計を学ぶ人にすごくオススメの本。
授業で扱っても、言葉では目が滑ってしまい、具体的な内容はなかなか想像ができなかったが、漫画を通じて非常にわかりやすく説明してくれた。

マンガでわかる統計学

かなり内容が濃くこれをしっかり読めば実務のアウトラインは掴めそう。マンガも面白い。Excelの活用法まで書いてあるのはありがたい。

マンガでわかる統計学 回帰分析編

　「全国メイド喫茶探訪」をやっていた頃、旅行先の書店で見つけて即購入。
表紙買いですとも、ええ。

　内容に関して理解できているかと言えばまぁ半々だろうか。
序盤の「数学基礎おさらい編」は難なく読めた。
しかし「統計学」の手法が出てきた「回帰分析実践編」で躓いてしまった。
回帰分析とは「日常に潜む様々な変数に着目し、そこから一つの関数を導き出す」手法である。
しかし重要なのは関数を導き出す事ではなく、統計データから関数を分析することにある。
この辺りから「統計学」の知識が必須になってくるので、本書を理解するなら最低限前著の「マンガでわかる統計学」も読むことをお勧めする。

　マンガ自体は大好きな展開で満足している。
何と言ってもヒロインが可愛い。

マンガでわかる統計学 回帰分析編

職場の先輩のオススメ。
扱っている範囲は回帰分析・重回帰分析・ロジスティック回帰分析。
回帰分析は一つの説明変数（要因）からある測度の数値を予測する回帰式を求めるための分析手法。重回帰分析は複数の説明変数からある測度の数値を予測するための回帰式を求めるための分析手法。ロジスティック回帰分析は、複数の説明変数から特定の事象が起こる確率を予測するための回帰式を求めるための分析手法。
マンガのおかげで取っ付きやすくなっているが、難しさは隠しきれていない。
回帰分析の手法がその後の重回帰分析・ロジスティック回帰分析の基礎となっているので、そこがわかるかどうかで大きく分かれそう。

マンガでわかる線形代数

線形代数という学問が、どのような学問で、何のため（線形写像と、固有値の理解）に必要なのかの説明から入っており、全体像を最初から見せてくれるのでわかりやすかった。

内容としては、１章に線形代数とは何か、２章に基礎知識として、必要十分条件や集合、写像等を学ぶ。３章と４章で行列を扱い、計算方法、逆行列等を学ぶ。５章と６章でようやくベクトルを扱い、線形独立、基底、次元等を扱い、５章で線形写像、６章で固有値と固有ベクトルを扱う。

これだけ読んでも計算方法や掃き出し法などに習熟することはできないが、何となく計算することだが多いことを考えると、その学習の意味をマンガという媒体を使って、わかりやすくしたのは意味があると思う。

マンガでわかる統計学 回帰分析編

初めて回帰分析を学ぶ方にお薦めの絶品。
マンガでわかる統計学の第二弾。
たとえば回帰分析の残差が同じ正規分布曲線に乗っていることを説明しているあたりが一番の見せどころか。これまたずいぶんと強い前提条件だと感心していたところ
同様の説明は、
Introductory Ecnometirics Wooldridgeにあることを後に、MIXIで大学の後輩の経済学者に教えていただいた。
「ログをとるのは、この残差を小さくして正規分布にちかづけることも目的なのだ」と総合研究大学院大学の佐々顕教授にご指導いただき、目から鱗（狂喜の感動）。
余談だが回帰分析をピタゴラスの定理で理解させる本もある。
こちらも総合研究大学院大学で佐々木彰教授の講義で使った教科書である。
生物科学のための現代統計学（共立出版）
この本で回帰分析の意味をより直感的に理解できるようになるだろう。

マンガでわかる統計学

難解に思われがちな統計学の基礎を、親しみやすいストーリーとキャラクターで楽しく学べる一冊です。平均・分散・回帰分析などの概念を、具体的な日常例を通して直感的に理解できます。数式が苦手な人でもスムーズに読め、実用的な知識が自然と身につく構成。統計初心者の最初の一歩として最適です。

マンガでわかる統計学

基準値や偏差値についてまでぐらいは楽しく読めていたが、標準正規分布やカイ二乗分布が出てきて移行挫折。マンガだからと舐めてはいけない。

マンガでわかる統計学

確率や検定の触りまでをマンガで解説している。
当然だが、広く浅くなので、全体感が分かる程度の内容なのだが、浅すぎるが故に多分この本から統計に入るとちょっと逆に難しそうな気がする。少し基礎をかじったあとに読むとちょうど良さそう。

データ分析の先生！文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください！

統計の概要を知り、データリテラシーを上げるというところか。
ただ、このシリーズの『数学を教えて下さい』ほどの、分かりやすさとスカッと感はないので星四つ。

元々、重回帰分析など、知っているところの中で決定係数などの数学的な裏打ちが見えてきたことがよかった。その他、得られたことは次のとおり。どれも、大事だが、読んでさらにその内容や使いどころ、限界がわからないので、その辺がモヤモヤ感が残るところかも。概要本での限界かも。もう少し、教科書的なもので抑える必要があるかも知れない。

構造方程式モデリング→用語として初めて聞く。sem かなり使いやすそう。1970年代から使われていたとのことで、知らなかったのは、勉強不足だ。使ってみたい。

無作為抽出の必要性→推計統計学で母集団のデータを推定するには必須の考え方。しかしながら、雑誌アンケートは、母集団からランダムサンプリングできていないとのよし。確かにそうだが、アンケートなんて答えてくれた人が答えてくれただけであり、母集団を表すことにはならないのではと思ってしまう。

円グラフは控えめに
→円グラフは質問の選択肢が2つのとき。または、3つ以上かつ順序性のあるデータのみ。
経年変化も比較できないことはしっていたが。
順序性がないデータのグラフでは、横棒グラフ
縦棒グラフもなるべく避ける→左から右へ視点の誘導されるため


データの雰囲気の掴み方　数量データ
→代表値は平均、中央値
→ばらつきは、平方和、分散、標準偏差、普遍分散
→基準化　(個々のデーター平均)/標準偏差

カテゴリーデータの掴み方
→割合で示すのみ。
→2値データは数量データとして扱える
→段階評価のデータを計算してはいけないとのことだが、数量化二類とかとの関係はどうなのか？？

データの可視化は、分布
→ヒストグラムの階級の幅を小さくすることで、確率密度関数となる
→確率密度関数に、正規分布、t分布、F分布がある

母集団の割合の推定
→信頼区間

重回帰分析
→予測区間、決定係数

統計的仮設検定
→平均値の違いなどの比較

データ分析の先生！文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください！

　統計学の雰囲気をつかむために、統計検定のテキストと一緒に購入。
　ネットや雑誌などで見るアンケート結果などの分析を見る心構えができたことが一番読んでよかった部分だ。もっともらしい表を安易に信用することがこれから減ると思う。
あと、回帰分析や標準偏差を実際Excelで求められたのもいい経験になった。Excelでデータ分析機能を使ったことがなかったので、回帰分析の指標がいろいろ自動で出てきたときには感動した。excelを見直した。

統計の本格的な知識が身に着くわけではないが、雰囲気を知れたり、生活に少し活かせるちょっとした知識を知れる本。タイトル通り、文系の方におすすめ。
　
　
　

データ分析の先生！文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください！

ここは、深く考えてもあんまり必要のないところだから「そういうものと割り切れ」とか、そこから先は素人が学ぼうとしても時間無駄だとか、（ニュアンスです笑）言ってくれる感じが好きだった。案外、授業とかだと全部事細かに説明しようとしてれるけど、濃淡があるのがよかった。

データ分析の先生！文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください！

統計学って聞いたこともなかったが、身近なところにあることが分かった。…という小学生みたいな感想になったが、本当にそうなんだよね。

まず統計の概念が吹っ飛んだ。テレビ等のアンケート調査の母数のあやふやさ、難しい式を使う割には、それでも絶対的な予測は出来ないことなど。
まさに目からウロコ状態。
確かに新規店舗を作ってそこにどれくらいの売上が見込めるか等、統計学的手法を使っても必ずいくらの売上が見込めると出せる訳では無い。
それでも、漠然と提案するよりは統計学を使って予測を出した方が良いだろう。逆に言うと偉い人が突然の思いつきでやる政策はその効果を予測してやっているのだろうか…やっていないとしたら怖い(´・ω・｀)

面白かったのは偏差値の話で、高橋先生は受験生への配慮で基準値を10倍して50を足していると推測していたところ。優しい。たしかに偏差値マイナス30とかだったら、嫌だわ。

なかなかに用語が複雑な感があるので、これもたまに見返すために手元に置いておきたい本。

データ分析の先生！文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください！

確かに超わかりやすかった。
ただ、これぐらい超わかりやすくしてくれてないと、高校で躓いた私には難しいんですよね。
自分で使いこなせるようにならなくてもどういったものなのかざっくり知っておきたい人にはお勧め。

マンガでわかる統計学

苦手な統計学を理解するためにかつて購入。
久々に読破してみたが、後半の内容については失念していた。今後も定期的に復習のために立ち戻りたい。