小島寛之のレビュー一覧

完全独習 統計学入門

とても読みやすくまさに入門書としては理解しやすい内容。数式をほぼ使わずに、言葉とグラフで論理と視覚により統計を理解することができる。

使われている単語もおそらく極限まで削られており、頭に入ってきやすい。

ただし、統計学は広く深い学問であり、ビジネスで本当の意味で使いこなすためにはこの本を起点として多くを学ぶ必要があるので、この本をとっかかりに様々な書籍を読んで学ぶのが良い。

難しいことはわかりませんが、統計学について教えてください！ 身近な疑問からはじめる統計入門

統計学的な考え方を、読み物として楽しく紹介。
数学の複雑な処理のところを割愛するバランスも
いい。
ネットを飛び交ういい加減な情報に、｢あれ？｣と
気づく素養を育ててくれるかも。

難しいことはわかりませんが、統計学について教えてください！ 身近な疑問からはじめる統計入門

統計学の概略を知ることができた。
わかるとおもしろそうだと感じられた。
繰り返し読んでみる。

統計学は次の２点を可能にするという点が印象的だった。
①漠然と見ていたのではわからない「事実」を発見する
②予断や先入観にはまらないで冷静な判断をする

世界を読みとく数学入門 日常に隠された「数」をめぐる冒険

文字通り、数学の入門書。

入門書といっても虚数まで出てくるので、全く数学に関心ない人にとってはハードルが高く、特に後半に行くにつれて難しく感じられるかと。
それでも、現在の物理学にも虚数を含む数学が大きく影響してるということがよくわかった。

マンガでやさしくわかる統計学

統計学の基本的な考えを
漫画と説明で理解ができる

ただ、まったく関わりがないと
理解しにくい部分かある

再度読み直しをしたい

容疑者ケインズ ケインズ理論の「騙されない」読み方

今ではちょっと落ち目？のケインズのすごさを再認識デキる本。公共事業がなぜ不況に効かないのか、バブルがなぜ発生し、なぜはじけるのか？サブプライムローンがなぜ良くないのか？この本から汲み取ることができる。よく分かったといえるかというと微妙だが、考えるとっかかりは得られた。経済学は役に立たないと考えがちだったが、最新の経済学はしっかり世の中の現象を捉えつつあると思った。

世界を読みとく数学入門 日常に隠された「数」をめぐる冒険

多彩な話題を扱っていて面白い。条件付確率、確率の独立性、ネイピア数、ポワッソン分布、カオスあたりは実生活や仕事に馴染み深いか。一方、素数や複素数といった理論的な話もＲＳＡ暗号のところで実生活にかかわる。ただし、ＲＳＡ暗号の量子コンピューターによる解読のくだりは完全にお手上げ。ベルヌーイシフトなんかも分からん。他にも分かったつもりで分かっていない箇所はたくさんあるのだろう。

ゼロからわかる 経済学の思考法

経済学についての学説ではなく考え方をわかりやすく解説する。ゲームの理論の考え方を取り入れて解説しているところもわかりやすい。経済学の需要と供給の関係がふたつの考え方からも現れてくる。

世界は２乗でできている 自然にひそむ平方数の不思議

　タイトルのとおりなのだが、確かにあちこちに平方数が潜んでいる。物理現象で角度が絡めばピタゴラスの定理を使わざるを得ないので平方数が登場するのは必然と言えるが、数列の解析や数そのものを表現しようとしたときに平方数が現れるのは不思議としか言いようがない。また2乗というフィルターを通すと世界が比較的単純になったり、誤差が視覚化されるということがわかりやすく示されており、その効果を体感できた。群や集合、確率での操作が何を意味しているのかがちょっとだけ分かってきた。

使える！確率的思考

デキの悪い私には内容が部分的にしか理解できなかったが、終章は非常に面白かった。
ぜひ終章だけでも読んでもらいたいと思う。

マンガでやさしくわかる統計学

マンガ☆4.5
内容☆4.3
自分には内容は難しめ。
「ある県が別の県より平均寿命が長いというデータがあった時、2つの仮説が考えられる。
①まったくの偶然
②平均寿命を延ばしている何らかの理由がある」

文系のための数学教室

文系頭に優しい数学の本を読んでみたくて入手。微分とか積分が、さほど分かりやすくなった気はしないけど、書かれていることはそれなりに理解しやすかった感じ。丸暗記せず、自分で公式を作っていく方法とか、興味深い内容もそこそこ含まれていて、総じて内容は良かったです。

完全独習 ベイズ統計学入門

ベイズ統計は、インターネットの普及とともにビジネスで使われるようになってきた。
インターネットでは、顧客の購買行動や検索行動が自動的に履歴として収集されるが、そこから顧客の『タイプ』を推定するには、スタンダードな統計学よりもベイズ統計の方が圧倒的に優れている。
マイクロソフトやグーグルは、OSのヘルプ機能やウェブ検索、自動翻訳などにベイズ統計を活用している。また、FAXの画像のノイズ補正、医療分野での自動診断システム、迷惑メールフィルターなにも活用が広がっている。
迷惑メールである可能性が高い語句やURLの存在などの情報を組み合わせていくことで、迷惑メールである確率をはじき出し、ある閾値を超えたら迷惑メールと判断する。迷惑でないメールにもURLが含まれている可能性が高く、URLがあるということだけで、迷惑メールと判断するのは、経験的にも問題であることは理解できよう。このような情報を多数組み合わせることで、確率の精度をあげていくが、あくまでも確率であって、その確率が100%になることはない。
ベイズ推定は、ときに直感に大きく反することがある。ベイズ逆確率のパラドクスと言われるもので、モンティ・ホール問題と３囚人の問題である。問題の詳細は省略するが、この２つの問題は、表裏一体の関係があり、人間のこれらの問題に関する直感は矛盾するものである。片方の直感が正しいとすれば、もう片方の直感は間違っていると考える必要がある、これがパラドクスと言われる所以である。

完全独習 ベイズ統計学入門

【ベイズ統計の基礎を学ぶ】
ベイズ統計を学びたいと思って購入した一冊。本当に分かりやすく書いており、文系でも途中までは読める。途中までは。

確率分布図のところまで来ると、どうしても微積分の知識がマストになる。本書では、筆者が噛み砕いて、本当に簡単に説明しようとしてくれているのだが、どうしても腑に落ちない。というか、理解した！というアハ体験がこない。

したがって、もし実践レベルで使っていこうとすると微積分の知識を学び直す必要がありそうだ。とはいえ、この書をきっかけにしてベイズ統計を学び続ければいいのであり、最初の一歩の一冊としてはおすすめである。

使える！確率的思考

目から鱗とまではいかないけど、本書のような切り口で考えれば、なるほど腑に落ちる事象は少なくないと思える。誰しもが、人生の経験値などから演繹的に次の行動を決定する、みたいなことは知らず知らずやってると思うし、ここから自信の行動変容に繋がる、みたいな画期的発見はあまりなかったように思うけど、論考内容としては興味深く拝見いたしました。

完全独習 ベイズ統計学入門

第1部は初心者がベイズの定理の意味や効用について知るには非常に良いと思います。一方，第2部は数学的なところを端折りすぎていて，ただ公式に当てはめる程度になってしまっています。免許皆伝にはならないですが，ベイズの定理のイメージはこの本で掴めると思います。

しかし，ちょっと納得しがたかったのは，9-6の著者の自論（？）が展開されているところです。モンティホール問題における条件付き確率を設定する際，どうして「ゲーム参加者がAを選んでそこに車があったら、司会者はBをはずれのカーテンとして開けることを決める」というモデルを考える必要があるのか？

モンティホール問題と同型の3囚人問題で，看守は「Aが釈放で，Aが聞いてきたらBが死刑と言おうと決めておいた」という設定であれば筆者の案と同型になる。でも，Aが「教えてくれ」と言ってくることなど看守には想定外じゃないかな。

理由不十分の原則を条件付き確率に拡張するのはベイズ推定からはみ出した推論だと述べているが（p.114)，「理由不十分の原則を条件付き確率にも適用するのはモデルの立て方の1つにすぎない」というのがより妥当な論じ方ではないかと思う。「これが正しい！」と主張するのが間違いで，「司会者の戦略がわからないからという理由で理由不十分の原則をモデルに使った」は妥当な推論として認められるだろう。

なお，モデルの立て方で事後確率が異なるモンティホール問題では，扉を変えない場合，当たる確率は1/3から1/2であるのに対し，帰る場合は1/2から2/3であるから，相対的には変えた方が良さそうに思われる。モデルを柔軟に変えながら，事後確率の相対性で判断するのもアリかもしれない。
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　スタンダードな統計的推定では，「おおよそBであろう」を「リスクはあるが，Bを結論しよう」という意味で使います。これは，リスクを覚悟したうえで，2つある可能性のうちの一方だけを結論する立場です。
　他方，ベイズ推定では，「おおよそBであろう」を「AもBもありうるが，Bのほうが可能性が大きいだろう」という立場をとります。これは，AだともBだとも結論を下さず，いわば二股をかけた結論を出し，しかし，その可能性に重みの違いをつける立場をとるものです。(pp.76-77)

ゼロからわかる 経済学の思考法

経済学でどう考えるか、ではなくそのものズバリ経済学がどういう風に考えているか、という意味での思考法ってタイトル
最初から最後まで分かりやすくて基本的な部分が理解できたのでよかった。

完全独習 ベイズ統計学入門

細かいことを無視すれば、１時間もあれば読むことができます。そして、大胆なココロをもってすれば、ベイズ統計学の雰囲気を感じることができるでしょう。

数学系の方は、きちんとした理論を勉強すべきですが、一般には（実用上は）、このくらいの理解で十分でしょう。

オマケですが、かけ算を（確率を）面積で表現している点は、素晴らしいと思います。

数学的決断の技術 やさしい確率で「たった一つ」の正解を導く方法

ファンドレイザーという、寄付者の意思決定を支援する仕事をしている者として、意思決定理論については知っておくべきだと実感。

世界を読みとく数学入門 日常に隠された「数」をめぐる冒険

数学って面白いと感じさせてくれる本。
正直、数式は解説があっても分からないところもあったがそれでも数学世界に惹き込まれた。