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

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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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    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
  • すごい統計学

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    内容はイージーだが、分かりやすい。初心者向けに良いし、教育にも使えそう。特に、途中いくつかの統計学クイズが挟まれるが、これが素晴らしい。

    爆撃機の被弾率をデータ計測し、装甲を厚くすべきはどこか。3回連続表を向いたコインの4回目は、裏表どちらに賭けるべきか。あみだくじはどの場所を選ぶべきか。10日連続株価の上がり下がりを連日的中させ、それを毎日のメールで証明した勧誘投資メール、あなたはその勧誘に乗るべきかなど。統計学を駆使して、世の中の正しい見方が身に付く。

    平均値、中央値、最頻値の話。分散と標準偏差。記述統計学、推測統計学。仮説検定や帰無仮説、擬似相関、ランダム化比較試験などの専門的な話も

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    2022年12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
  • 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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    「はじめての統計学」的な本を、いままでに10冊は読んだと思います。中学生以来の数学嫌い、計算嫌い、数字嫌いの中年男性でも、何度も同じような「はじめて」を読んでいると、さすがに分かってきます。

    中でもこの本は、著者が同じ「文系」の人で、ひょんなことからデータや統計を扱う仕事に関わって覚えてきたことを説明してくれているので、とても読みやすいです。

    文章から概念を膨らまして、イメージで捉えることができる「文系」の方なら、この本で統計学で何ができそうかがわかるはずです。

    あとは、実際に手を動かすこと、実際にデータをいじっていくこと、になるでしょう。

    自分自身も、その段階まではこられたかな、と思

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    2018年09月09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