高橋信のレビュー一覧

マンガでわかる統計学 因子分析編

因子分析のみで1冊さいており、読むのに結構な時間を要した。数列を多用しており、計算も高校数学のやや高度なレベルを求められる。
理系大学出身だが、１回で完全理解とまでは至らなかった。

マンガでわかる統計学

マンガで統計学が分かる！
という内容の作品です。
統計学がどんなものか知るには良い１冊ですが…後半、私にはちょっと難しかった…(´；ω；｀)

マンガでわかる統計学

統計学初心者の取っ付きには良いと思います。
楽しく、統計の雰囲気をつかめます。
本格的に学習するには、内容が足りないと思います。

マンガでわかる統計学 回帰分析編

回帰分析の概念について簡単に書かれてあるのかなと思い、読んでみたら、内容は結構高度なことを書いてあった。結論から言うと、回帰分析についての概念をざっくり理解するのには役立つが、細かいところまで理解する事は本書からだけでは不可能である。というのも、かなり曖昧に書かれているからだ。
個人的には、回帰分析と重回帰分析の説明にもう少しフォーカスを当てて丁寧に説明した内容のほうがいいのではないかと思った。難しい事をざっくりと書くだけでも、統計の知識が無い人が読んでも当然分からないし、分かっている人が読んでも数式が無くて何についていっているかわからない。
あと、マンガのストーリーが意外とかなり面白くて、統計学の内容よりマンガのストーリーが気になって途中で集中できなくなってしまったw いいんだか悪いんだか…

ということで、前半の回帰分析の基本的な内容に関しては、分かりやすくて良いと思った。あとはちゃんとした統計学の本を読みつつ、概念的に分からなくなったら本書を使用して理解を促すなど、副読本的な感じで用いるのが良いのかなと思った。

マンガでわかる統計学 回帰分析編

表紙はどうかと
本当に分かったのか、計算できるのかはともかくとりあえずどういうものであるのかというところはまあおさえられたかなあ
行列はほぼやったことがないのでそこもまた、など基礎不足感

マンガでわかる統計学 因子分析編

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

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

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

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。

マンガでわかる統計学 回帰分析編

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。

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！

統計学を初めて学ぼうとする方（初学者）が、読むのに最適です。データリテラシーを上げるための本でした。

この本の後に、統計学を学ぶ流れになります。何事も基本を押さえることは、その後の理解にも、身に付けた知識やスキルの活用方法にも、影響を与えるので、とても大切だと思います。

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！

統計検定2級を受験しようと購入したが、ちょっと違った。「統計学って結構曖昧」と言う点を認識できて良かった。と言う程度。

統計家と聞き手（数学苦手の文系）の会話形式で、話が進んでいく。「あの映画の通行人役のエキストラはどうしてチェックのシャツを着ているのだろう？」という点にごだわるようなものです。
と聞き手をかわしているところが、ナイス！
日常生活で使おうと思う。

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！

統計学について知ってみたくて入門書よりも簡単そうな本を探して入手。文系の自分にはそれでもやはり荷が重かったがなんとなくイメージを得ることはできた。データの見方や標準偏差、重回帰分析などの数字の存在やどんな意味を持つのか。結局のところそれを知った上でどう使うか、どんなデータを持ってくるのか、などセンスや経験が必要とされるのだろうと思った。ここからさらに深く踏み込んで勉強するよりももっと広く浅く学んで知識や数字の使い方を学んでみたいとは思ったが他の入門書を読んだら違うことが書いてあるのだろうか。自分で計算したり式を活用することはできないが重回帰分析はエクセルで自動で計算できることを知れたので機会があれば実際に使ってみたい。理解できたとは言えないが統計学のさわりとしては勉強になる本でした。

マンガでわかる統計学 回帰分析編

「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

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

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

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！

統計の基本的な概念である無作為抽出法、平方和、分散、標準偏差について理解することができる。回帰分析について解説されている点は類書とは異なる点で助かる。
正規分布や信頼区間についても言及されているがやや文系読者にとっては難しいのではないか。
全般的に類書より難しい印象。それは端的に数式が多いからで概念理解に手こずっているところに数式理解もしなければいけないからだと思う。私も含め数式に抵抗感がある人は基本的な学力が足りていないので、かなり丁寧に数式を説明してもらう必要があるが、本書はやや中途半端なところは否めないと思う。
数式への抵抗感を一部払拭しつつ、統計の世界を案内すると言う目的だったと推測するが、そこはちょっとうまくいっていないと思う。統計の理解が浅くなりがち。
試みとしてはよかったけど、本書の目的を達成するためには倍の厚さは必要だったのではないかという感想。

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！

最初の二章で、ど文系の私も調査もどきの信憑性の薄さがだいたい理解できた。後半では、統計学の難解な雰囲気が伝わった。

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！

このシリーズの中では、本書は「難しい」部類に入るような気がしました。少なくとも超わかりやすいとは言い難いかな、と。

とはいえ、「難しい＝何も得ることが無い」ということは無く、自分としては『情報が手に入ったからといって、すぐにわかったつもりになってはいけない』という教訓は得たと思います。

今の時代では、結構大事なことかな、と。

マンガでわかる線形代数

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