本丸諒のレビュー一覧

  • すごい統計学

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    なかなか楽しく読める~□統計学はビジネスだけでなく、投資や子育てなど日常の生活にも役立つ。□ものづくりの出来・不出来を決める指標にもなる。□いまやエビデンスがない話には説得力がない。□データの種類とグラフの使い方はデータの専門家でも間違うことがある。□データリテラシーは、現代人の必須のスキル。□データは大きく質的データ、量的データの2種類に分けられる。□量的データ、質的データには4つの尺度がある。(名義尺度・順序尺度・間隔尺度・比例尺度)□バイアスを排除して、「見えないデータ」から真実を見つけることが大切。□たくさんの真実(代表値)のなかから、自分に必要な「真実」を見つけるのが重要。□三つの代表値(平均値・中心値・最頻値)はそれぞれ性格が違うため、用途によって使い分ける。□データを読みとる、万能のモノサシはない。□「平均値=ふつう」ではないことも。□1年後の株価、暗号解読にもチャレンジしてみよう。□正規分布は統計学のなかでは最もメジャーなグラフ。□正規分布は「きれいな山形」のグラフで、平均値の付近にデータが集まるような形になる。□正規分布は、世の中のさまざまな「バラツキ」をとらえることができて便利。□正規分布のキモは「平均」と「標準偏差」。□標準偏差は偏差値やIQなど学力を測る指標としても使える。□正規分布が使えないことも。その場合は「箱ひげ図」のように、中央値を活用する。□統計をとる方法としては「記述統計学=全数調査」と「推測統計学=サンプル調査」がある。□全数調査はすべてのデータをとる必要があり、国レベルの場合、膨大な時間とお金、手間がかかる。□サンプル調査はきちんとやれば精度は高いが、サンプリングを誤ると異なる結果が出てくる可能性があるため、注意が必要。□「内閣支持率」の速報などでは誤差を無視して表示することが多いのが難点。□いま「常識」「定説」とされているものもあくまで「仮説」にすぎず、覆される可能性がある。□どちらが正しいか? と検査するときは、あえて正しくなさそうほうを最初は「正しいもの」として検証し、それを棄却する「仮説検定」で調べる。□仮説検定には「両側検定」と「片側検定」があるが、調べたい内容によって方法を選ぶ(ズルが生まれないように最初に決める)。□世の中には基本的にトレードオフの関係。判断ミスをゼロにしきれないため「危険率」という考えがある。□「Aが増えれば、Bもそれに伴って増える」というとき、AとBは相関関係にあるという。□因果関係があると相関関係が必ずあるが、相関関係があるからといって因果関係があるとはいえない。(ニクラスケイジの映画出演本数と溺死者の数)□「因果関係がありそう!」と思っても、じつは別の要因が隠れていたり(疑似相関)、まったく無関係のことがあるので注意。□エビデンスがあれば、運やカンに頼らない客観的な判断が下せる。□メンツよりも、エビデンスで得られた事実に目を向けよう。□因果関係を重視することはもちろん大事だが、ときに相関関係を見てすばやく行動する事も必要だ。□とくに人命に関わるときには、すばやい判断が求められる。□統計学はめちゃくちゃ役に立つ!!~猫のミケランジェロが解説するって態で、核心を突いてくる

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    2022年06月08日
  • 本当は面白い数学の話 確率がわかればイカサマを見抜ける? 紙を100回折ると宇宙の果てまで届く?

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    数学や物理学が得意ですので、この手の内容は学生時代に抑えたつもりですが、改めて再確認できる内容でした。

    答えまでへの取り組みは過去に自分が考慮していていないものもあり、まさに数学の面白さが体現できる本ですね。

    内容は小学〜高校レベルですので基本的なものですが、公式の丸暗記ではなく、なぜそうなるのかをしっかり学べます。

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    2021年01月21日
  • 文系でも仕事に使える統計学はじめの一歩

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    統計学をまったく知らない人や、昔少しやったけどほとんど忘れてしまったという人にはかなりおすすめの本。入門に向いている。
    数式は理解の補助程度にしか出てこないので、統計に詳しくなりたいという人はこの本を足がかりにもっと専門的な本に進んだ方がいい。

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    2020年04月20日
  • 数学者図鑑

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    30人以上の数学者の業績や人物について、発見がたくさんあった。

    数学は大の苦手で、脳内は広大な宇宙空間に投げ出された気分だけど、数学者の人間味と世界史に触れて現実に戻される感覚が心地良くて、一気に読んでしまった。
    壮大な読書時間で満足!

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    2026年10月05日
  • たぶん世界一おもしろい数学 下巻

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    下巻なんだけどさ。

    下巻しかなかったんだけどさ。

    中学数学なの。

    漫画なの。

    ギャグ漫画?

    それで数学なの。

    中学数学はひと通り終えたから復習ではあるんだけど、だからよく分かるんだけど、くだらない中に数学を織り交ぜて分かりやすく説明してくれる。

    こういう切り口もアリなんじゃない?

    私みたいに数学楽しい!って人ばかりじゃないし。

    苦手な人も漫画なら入りやすいかもしれない。

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    2026年10月04日
  • 数学者図鑑

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    数学の偉人列伝。とっつきやすさと読みやすさに徹底的なこだわりを感じます。
    数式は最小限、カラフルでポップなイラストや写真が豊富、おもしろ逸話も豊富。
    偉人たちの業績が現代にどう応用されているか等もわかるので、算数好きのお子さんにもよさそうです。

    ■ユークリッド原論は聖書に次ぐベストセラー。算数の教科書として広く読まれた。

    ■古代の数学は哲学と強い結びつきがあった。
    古代ギリシアの女性数学者ヒュパティアは哲学者でもあった。

    ■フィボナッチ数列の項比は黄金比に収束する。

    ■3次方程式の解で知られるカルダノは、医者、ギャンブラー、占星術師、発明家。

    ■三体問題とラグランジュポイント(安定点)

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    2024年03月14日
  • 数学者図鑑

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    古代のタレスから近代のガロアまで歴史に名を遺す数学者を紹介しながら数学史が紐解かれており、知らない数学者や初めて見る考え方が出てきて勉強になった。また、ナイチンゲールやルイス・キャロルが数学者の一面を持っていた、というのも初めて知ったし、物理の教科書で良く見るベルヌーイは数学者一家で、ベルヌーイ数のベルヌーイとベルヌーイの定理のベルヌーイは親子だ、というのにも驚いた。

    ポップな感じなので理系の話はちょっと、、という人にも読み物として薦められる。

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    2023年11月30日
  • 文系でも仕事に使える データ分析はじめの一歩

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    統計の基本が詰まっています。
    分かりやすく書かれていて、初学者向けです。
    私は10年前に学んだことを、思い出すために読みました。

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    2022年11月20日
  • すごい統計学

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    統計学を数式を使わないで解説した一冊。
    この手の本は、以外に多いなと思いながら、視点を変えて読めたり、忘れた知識を思い出すのに役立ちます。

    実経済で株式の動きなどの話は、実際に運用していると興味深く読んでしまいます。

    正規分布や分散の話は、正規分布を前提とした解説の本が多い中、中央値などと絡めながら、図で解説が乗っていたりと比較的、丁寧な印象でした。

    全体的に、数値を全く使わない訳ではありません。統計学をやってきた人には物足りないかもしれませんが、難解な言葉もなくわかりやすい一冊だと思います。

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    2022年06月05日
  • 文系でも仕事に使える データ分析はじめの一歩

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    データ分析に以前の仕事をしていた時から興味あり、また現在よりデータや客観性求められる仕事についたので本書を読むことに。

    当初の目的通り、学びたい内容を学ぶことができました。タイトル通り文系人間でもデータ分析の基礎を学べる内容で、エントリーとしては非常に良いものかと。それだけ、噛み砕いて説明している。反対に、詳細内容は省いてるのかと思います。

    以前、統計学の入門書を読んでましたが、面倒になりそちらは途中で挫折。ただ、本書を読んだことで、統計の本もハードルが下がった様に感じます。また、読み始めようかと。


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    2021年08月21日
  • 文系でも仕事に使える データ分析はじめの一歩

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     とてもわかりやすくデータ分析にあたっての考え方を説明している。特に思い込みに対する注意、事例はわかりやすい。
     また日常生活で意識して使うことのない平均、中央値、最頻値、最小値、最大値といった言葉の定義や、分散、ばらつき、標準偏差(続けてσの説明へ)もきれいに整理されている。
     広告費と効果の関係から広告費を増やしたときにどれほどの追加効果が得られるのかをExcel回帰分析機能でおこなうことができるということも基礎的データ分析の知識として抑えておきたいところでありしっかり説明されている。

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    2020年10月10日
  • 文系でも仕事に使える統計学はじめの一歩

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    統計学って、どんな考え方をするのか、どんな方法があるのかがざっくり分かった。統計の数字の見方をただ鵜呑みに見るだけでない、もう一歩踏み込んだ見方、考え方ができるようなる。すごく初歩的だけど。

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    2018年05月20日
  • まずはこの一冊から 意味がわかる微分・積分

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    高校の時はただ数学として数式を扱っていたが、実際にどういう意味を持っていてどういうことに使われてなど、より多面的な見方を与えてくれる。ただやはり完全に忘れており、難しくて理解不能。

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    2017年07月10日
  • 数学者図鑑

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    3.5。図鑑以上ではあるが、はっとした驚きを与えてくれるところまで行かない。数学関連の図書は、世界を再構築するような別世界の視点をくれることもあるので。

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    2026年01月12日
  • 文系でも仕事に使える統計学はじめの一歩

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    教材として配本された本でした
    自分には難しくなかなか理解が大変でした
    課題と本の中の問題を実際に解いて何とか〰️って感じがしました
    でも、2周目になる少しわかってきて、
    自分すごいなと自画自賛しつつ
    読めました
    今の時代持っていると武器になる知識と
    言うことで、諦めないでいこうと思います

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    2025年09月28日
  • 文系でも仕事に使える データ分析はじめの一歩

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    まぁ取っ掛かりとしては悪くないけど、本当に統計のトの字も知らない人のための本かなぁ…。終盤の仮説こじつけは酷かった。

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    2025年04月24日
  • 文系でも仕事に使える統計学はじめの一歩

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    統計の基礎知識の復習になった。統計学では扱う数字によって乗算の意味があるかどうかを考えるきっかけになった(温度はケルビンで考えるならば5Kが10Kになったので温度が2倍になったと考えるのは正しいが、5℃が10℃になったからといって温度が2倍になったと考えるのはおかしい。なぜなら、華氏と摂氏のどちらかで考えるかによって2倍という尺度がただしいかどうかが決まるから。)

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    2018年04月17日
  • まずはこの一冊から 意味がわかる微分・積分

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    微分積分を解説した本。各種、公式の証明をしたり、自動車の速度や、止衛星の速度をそれを用いて、計算したりなどしています。

    途中、サインやコサイン、タンジェントなんか登場して、すっかり忘れている状態。この辺りの知識があるともっと、微分積分も分かったのかなと思いました。

    微分積分は、図形のセンスが問われるなと改めて、実感しました。計算式を追いかけるのは大変ですが、公式の証明を計算式で丁寧に解説したり、グラフなど図形を載せて、丁寧で分かりやすい一冊だと思います。

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    2014年04月19日