高橋信のレビュー一覧

マンガでわかる線形代数

線形代数の雰囲気がつかめた。写像の話もしかり色々頭の中で繋がっていくと勉強は面白い。繋げるための材料を得るためにも、たくさん本を読んで様々な情報に触れておくことが大切だと思う。

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！

不偏分散と標本分散の違いを学べた。
回帰分析と重回帰分析がExcelで算出できることを知った。
大学で学んだことがスッカリ忘れていることに衝撃で、もはや思い出すこともできない。改めて勉強しなおすかどうするか、しばらく時間をかけて考えたい。

大学の先生が文系向けに書いてくださっているが、わかりやすいところと、そうでないところの差が激しい。

マンガでわかる統計学

まんがだけど、侮れない。
かなり分かりやすい。
とっつきにくい統計をイメージをつかみやすく説明してくれている。
手始めにはとても良い本だと思う。

マンガでわかる統計学

わかりやすかった。統計学が全て、みたいなタイトルの本を見て、勉強したかったが、挫折。大きな一歩を踏み出した！るいちゃんが素直でノリノリで可愛い。
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1.データの種類
カテゴリデータ：測れない
数量データ：数値化できる
母集団：調査したい本当の集団
標本：母集団から選ばれたデータ
2.データ全体の雰囲気
1.相対度数=各階級に属するデータの個数/全データの個数
2.ヒストグラム　縦軸が度数、横軸は変数、棒の中央は階級値
3.平均と中央値　分散が大きい場合には、平均では意味がなく、中央値(データを小さな順に並べた際に真ん中に来る直)の方が妥当
4.標準偏差　散らばりの程度を表す
同じ点数でも
・平均からの離れ具合が高いほうが、偏差値は高い
・標準偏差（データの散らばり具合）が小さいほうが、偏差値は高い
基準値＝（（個々のデータ）－（平均））/標準偏差　　※偏差値は中心が50
５．確率を求めよう
正規分布・t分布などの確率密度関数を用いて、その面積から、確率を求める
６．2変数の相関を求める
数量データと数量データ：単相関係数
数量データとカテゴリデータ：相関比
カテゴリデータとカテゴリデータ：蔵メールの連関係数
７．独立性の検定
検定とは、母集団について分析者が建てた仮説が正しいかどうかを、標本のデータから推測する分析手法

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！

ビジネスパーソンの間で、データ処理や統計を学ぶ必要性を感じる人が増えているようです。この手の本が、次々と出版されますね。

冒頭から、「調査もどきが多すぎる」という鋭い指摘。苦手意識からか、数字で示されるとあたかもそれが正しい、それ以外は受け入れられないとまで思ってしまう人がたまにいます。

平均値ほどあてにならない数字はないのに、平均が大好きな人も多いように思います。散らばり具合を見ないことには、全体を把握することはできないのに。

ファイナンシャル・プランナーという立場で家計の話をするときに、どのような説明が伝わりやすいのかを模索する中、本書はとても分かりやすく、参考になりました。

運用のリスクを理解するには、確率や正規分布がわかっていなければなりません。数字を計算するのは理系の仕事ですが、数字を使ってプレゼンしたり説得したりしてコミュニケーションするのは、文系的な要素が必要だと思います。

本書は「データを計算する人」は、必ずしも「データの意味をよく知っている人」ではない、ということに気づかせてくれます。

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！

「具体的にデータからどのように計算するのか」ではなく「統計学でこんなことができるよ、あんなことはできないよ」と書いてある本。統計学の雰囲気を掴むのなら良いと思う。

ただ、やはり統計学という学問上(比較的簡単ではあるが)数式を避けては通れない。少なくとも数学1Aレベルの数学力は読むのに必要。

マンガでわかる統計学

標準偏差、基準化(標準化)、2変数の関連、独立性の検定など統計の基本的な事項がとても平易に書かれている。通読もすぐでき、統計を学ぶとっかかりをつくったり、基本的な知識の確認や復習を行うのには丁度よい。
巻末のExcelで計算してみようはかなり易しく書かれているので、Excelの関数を使ったことがない人でもすぐにできるようになるだろう。

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！

30代男性
最近、データサイエンテイストと呼ばれる方が存在して、社内でも統計学が重要という雰囲気になっているので、復習のために読みました。
統計の基本について、数値の取り扱い方、平均、分散、標準偏差を解説して、応用として重回帰分析をエクセルで紹介している。
さくっと一時間程度読める内容で、理系の復習には適していました。文章が対話形式で読みやすいので、統計学初心者にもオススメです。

マンガでわかる統計学

本当に入門です。でも身近な話題を題材にしているので「統計って面白いかも！」と思える一冊だと思います。この本から始めて、大上さんのマンガでわかる統計学にいくのがアリかもしれません。

マンガでわかる統計学

マンガでとっつきやすかった。
1回読んだだけではなかなか覚えられないが、読みやすいので良かった。
Excelの関数説明も良かった。

マンガでわかる統計学

とてもわかりやすかった。
統計学を学んだことがない人でもすんなり入ってくる。

・ヒストグラムについて
・標準偏差とは
・偏差値とは
・数量データとカテゴリデータの関連度合いについて

上記のことが学べた。

論文に使われている「信頼区間」とかその他いろいろな臨床研究の解析については、載っていなかった。

マンガでわかる統計学

統計学を調べてみても、あまりに手法がたくさんありすぎて困ったので、結局何からはじめりゃいいのかわからなかったので評判をみて、書店でみて買った。
今までのマンガなんとか入門とかでは、マンガがおまけのような状態で、すごく読みにくいし結局専門書を買ったほうがいいっていうことがほとんどだったと思う。
でもこの本（制作会社）はその常識を覆したんじゃないか。マンガはきちんと型どうりにお話がつくられているし、統計の話も（やや密度が低いけど、そこはネットで補足できる）ちゃんとできてるし。
マンガがあればつい読んでしまうひとにはお勧め。

マンガでわかる統計学 回帰分析編

ちょっと萌え要素が強めなのが気になるが、シンプルでわかりやすく勉強になった。計算はちょっとやる気がおきない笑

マンガでわかる統計学

「良書」「初心者向け過ぎる」という対立する評判で購入を躊躇っていました。しかし、仕事で「検定」の知識が必要となり、思い切って購入してみました。,予想通り、「検定」に関しては、独立検定の初歩を扱っているのみで、知りたかった「t検定」については、残念ながら記載されていませんでした。,しかし、非常にわかりやすく（半日で読めました）、それなりの著者のこだわり「有意差」というワードを安易に使用しない。良書であることは納得しました。,,イラストは、もう少し萌えキャラ度を上げてもいいのではと訳のわからないところにも注文とつけたくなりましたｗ,,楽天ポイントが結構貯まったので、初めて楽天ブックスで購入したものです。

マンガでわかる統計学 因子分析編

漫画でわかる統計学の因子分析編

因子分析の仕組みは、大学教授でも理解しているか怪しい人がいるほどややこしい内容である。
その中でも、非常にわかりやすい文章だった。

ただ、高校数学でギブアップしていた私には、かなり難しい内容でした…笑

マンガでわかる統計学 因子分析編

因子分析がどのようなことを分析する手法なのかについてイメージとしてつかみやすい内容である。
ただし、数学的な内容については、回帰分析編よりも難しく感じた。式の展開も、文字式やΣを用いて記載してもらった方が個人的にわかりやすいのだが、これは対象とする読者のレベルに合わせているのだろうから、必要であればもっと専門的な書籍を読めば良いことである。
因子分析などの分析手法は数学的に折り目正しい手法というよりは、解釈など分析者の主観も多々入る余地があり、このあたりの解説が読んでいて役に立ちそうだった。

マンガでわかる統計学

入門書にはうってつけ。会社で申し込んだ通信講座より圧倒的にわかりやすい。

検定の手順
・母集団を定義する
・帰無仮説と対立仮説を立てる
・どの検定を行うか選択する
・有意水準を決定する（α=0.05もしくは0.01が一般的）
・標本のデータから検定統計量の値を求める
・検定統計量の値が棄却域に入っているかどうか調べる
・棄却域に入っていれば、「対立仮説は正しい（有意である）」、入っていなければ「帰無仮説は誤っているとはいえない（有意ではない）」

※確率密度関数
面積＝割合＝確率

マンガでわかる統計学

大村平「統計のはなし」をすこし読んでいたから、前半はすいすい読めた。第6章以降は難しい。ピアソンのカイ二乗統計量や、棄却域など、よくわからない概念も残ったが、そうやるとそうなるのだな…というのはなんとなくわかった。

マンガでわかる統計学 回帰分析編

イラストのおかげで理解しやすくなっていると思う。
内容は、
・回帰分析：１つの要因（変数）から目的の値を予測する
・重回帰分析：複数の要因から目的の値を予測する
・ロジスティック回帰分析：複数の要因から目的の確率を予測する

それぞれの分析手順・計算方法は説明されているが、仕組みについてはノータッチ。

マンガでわかる統計学

学生時代に学んだはずなのになんの記憶も無い統計学。最低限を学び直したいなと思い、とっかかりやすそうな本書を選んだ。絶妙なストーリーのおかげもあり、それなりに理解できた気がする。ただ、2値の相関係数あたりから完全に見失って斜め読み。計算式に拒否反応起こすようじゃ、あれ以降は難しいのかなあ。