小島寛之のレビュー一覧

完全独習 統計学入門

2年ほど前に『やさしくわかる統計学のための数学』で勉強して、統計検定3級ならば受かるであろうところまで学んだのだが、2級の過去問がぜんぜん難しいのに絶望して最近までそれっきりだった。仕切り直しとして本書を読んでみた。『やさしくわかる統計学のための数学』より、こちらを先に読んでおくべきレベル感だったが、これはこれで2年前の復習には手ごろだった

オリジナル概念の「95％予言的中区間」を区間推定の手間に持ってくる必要性がいまいち腹落ちしなかったが、概念的にはたぶん大事な区別なのだろうな

あとは2級レベルまで挑戦してみるかどうかだなあ

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

うーん、難しいなあ〜。
もう、諦めたほうがいいのかな〜。
だいぶ平易に書いてくれてるんですけどね。
統計って、一気に難しくなる。
その壁を越えられたらなぁ。
自信は無くなりかけですが。

素数ほどステキな数はない～素数定理のからくりからゼータ関数まで～

素人向けの読み物だけど程よく式変形も記載してあります。ただし、素人だけどゴリゴリ式変形したい人には向きません。省略が多いので（素人向けなので仕方ないです）。

数学でつまずくのはなぜか

2008年5月13日
正直、わからなかったことも多かった、というか、結構わからなかった、というか、もしかして私はほとんど理解してないのかもしれない。

それでも、おもしろかった。細かいことを気にせずに、わからないところを読み飛ばせば、読めました。

どういうところで数学がわからなくなるか、それは実は本人の「数学の能力」とは全く関係ないところで、起こっていて、数学のできなさと、数学の能力のなさとは関係ない。

でも、私自身のことを考えてみると、この本に出てくる「数学能力のある人が、数学につまづいてしまう落とし穴」には当てはまらなかったなぁ、と思う。証明問題とかわりと得意だったし。

つまり私は、「ほんとに数学能力がない」ということだったのか？

それはともかく、

若い人が数学をめぐる冒険の中で、出会えると良い一冊かもしれない。

ゼロからわかる 経済学の思考法

「需要・供給の原理」。経済学の入門編を勉強すると出てくる、ノの字型のグラフが交わるあれである。理屈は簡明そのものなので原理の当否について深く考えたこともないが、実際の経済においてその原理が成立しているさまを観察するのは意外に難しい。この本の大きな枠組みは、その「需要・供給の原理」がいかに成立するかをゲーム理論でもって再発見してやろうというもの。終盤戦はけっこうややこしいが、なんとか理屈を追いかけることはできた。

使える！確率的思考

数式の殆ど出てこない、確率の本。
つか日常生活で、本当に、確率的なものの見方ができることの大切さを知る。

良書。

完全独習 ベイズ統計学入門

具体的な計算が必要最小限のため、内容が薄い。
予備知識ゼロで読むには丁度いいかもしれないが、あくまでも読み物のレベル。
ベイズ統計学は初歩の段階でも、やはり分母分子をきちんと計算しないと理解できない。

ゼロから学ぶ線形代数

大学で線形代数を学習していてよくわからないままで終わって、その復習のためにざっと読めばよくわかるであろう。3章までは詳細に読んだが、詳細な説明をとばしているところがある。ゼロから学ぶ、ということであるが、あくまでも大学の授業と関連させたほうがよい。
　小島氏の独習の統計学やベイズ統計学は独習向けであったが、同じ著者でも、このシリーズは、大学の授業で挫折して、やさしい教科書で学び直すためとの位置づけのように思える。

完全独習 統計学入門

統計検定2級の過去問を解く前に
導入として読みました。

統計を全く知らない状態で読んでも理解できる内容。
しかし、後半になるにつれ難易度が高くなる。

練習問題がついているが、
穴埋めのため解きやすい反面
当てはめればなんとなくで解けてしまう。

この一冊では統計知識を網羅はできないが
導入として読むには最適な難易度。

数学入門

大学受験テクニックとしてのベクトル計算や微積分はできたけど（そしてすっかり忘れた）本質は理解しないままだったので、その後の行列の計算がわからないまま。この本のおかげで、なぜ画像データの変換処理が行列計算だったのか理解できた。3値の処理だからか。
集合も、ビジネス寄りの簡易な統計知識での理解なので統計と微分積分の関わりがいまひとつ見えなかったのがなんとなくつながりが見えた。ような。

それにしてもガウスの中消し算のエピソード…
数学は計算できなくても数式作れたらいいよね、と思ってたのが見事に打ち消された。自然数や整数の一般化と式変形のアイデアが頭にないとダメだ。

確率を攻略する ギャンブルから未来を決める最新理論まで

確率の一般的な論理展開というより、最終章のゲーム理論的確率に導くための著書という印象。大学生時代にゲーム理論で論文を書いたこともあり（その時は確率的な発想はなく、利得行列の在り方に関心があった）、楽しく？読めた。本書はコルモゴロフを基礎においているけど、ホイヘンズやパスカルとフェルマーの往復書簡など、研究者によっても寄って立つ基礎は様々で、確率論って奥が深いと思った次第。

数学でつまずくのはなぜか

塾講師として数学の教育にたずさわってきた経験などを語りながら、子どもたちが数学でつまづいてしまう理由を考察している本です。

著者は「あとがき」で、遠山啓の『数学入門』上下巻（岩波新書）を意識しながら本書を執筆したと述べており、遠山の著作のように「数学史」「数学者伝」「哲学」「文学」にまたがるような話題をあつかいながら、数学という営みの本質について著者自身の考えをわかりやすいことばで述べています。とりあげられている題材は、「マイナス掛けるマイナスはなぜプラスなのか」という疑問からはじまって、幾何の証明や関数、微分の概念をとりあげ、最後はペアノ、フレーゲ、ノイマンらによる自然数の公理化まで論じられています。

「数学は〈私〉の中にある」という発想が著者の数学観の根本にあり、アフォーダンスの概念を手がかりとしながら、子どもたちが数学を学んでいくプロセスを目にしてきた著者自身の経験にもとづいて、こうした発想が具体的に論じられており、おもしろく読みました。最後は、デデキントが『数について』のなかで「私の思考の世界」について言及していることに、著者の数学観に通じるものがあるのではないかという展望が語られており、著者自身が述べているように「深読み」ではありますが、本書のテーマを読者に印象づけるものになっていると感じました。

完全独習 ベイズ統計学入門

確率を面積で考えるとわかりやすい。
とりあえずベイズがどんなことか把握したい程度で有れば、最初の1/3だけ読めば十分な気がする、

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

統計学に関する本は何冊か読んだことがありますが（いずれもビジネスパーソン向けの入門レベル）、この本は群を抜くシンプルさで初心者にも主要な”概念”をわかりやすく説明できていると思います。
特に検定の話しは今までどの本でもイマイチ理解しきれず終わっていましたが、この本の説明でだいぶ理解を進めることができました。
いずれの項目も計算の仕方がわかる、というよりもその考え方や概念について理解を深めるといった感じでしょうか。自分で計算できるようになるにはさらに習得が必要でしょう。
ただ、近頃読んだ「データサイエンティスト」に関する本にも書かれていたとおり、実際に計算・解析をおこなう人材がいるだけではうまく機能せず、ビジネスとの橋渡しをおこなう人材が欠かせない、と。だとすれば計算するほどの専門スキルはなくても統計という概念を理解しておくことは、これからのビジネスパーソンにとって重要なテーマの一つになるといえるでしょう。本作はその一歩目をちょっとだけ手助けする一冊になりうるものだと思います。

完全独習 統計学入門

とても分かりやすい。統計とは何ぞやが、手軽に分かりやすく得ることが出来る。計算に頼らないのが、とてもよい。

暗号通貨の経済学 ２１世紀の貨幣論

暗号通貨の基礎的な説明、貨幣の成立条件についての各種モデル(サミュエルソン、清滝・ライト)が学べた。薄く広い感じ。

次読みたい本
『宇沢弘文の数学』

ゼロから学ぶ微分積分

「経済学で出る数学」の文献案内で次に読む本として勧められていたので読みました。
本書の売りである「数式だけでは分かりづらい微積のイメージを分かりやすくする」ための説明を次々と図を使って展開しており、なるほどと思う部分もあったのですが、故人的には説明が独特で却ってわかりづらいところが多い印象です。
ただ微積の計算に一通り習熟した後で違った切り口で微積を理解したいと思った方にはとても有用ではないかと思います。

暗号通貨の経済学 ２１世紀の貨幣論

今ひとつ、食い入るようによむべきだ、というメッセージを、字面からは感じづらいのだな。この人の本は、内容は面白そうなんだけれど、メチエや新書のような体裁だと、数学チックな内容とアンマッチで、読者に響かないのかも。

完全独習 統計学入門

統計の考え方は何となく分かった気がする。
しかし、恥ずかしながらカイ二乗分布がどうして記載された曲線を描くのかが分からず、分からないまま読み進めばいいことも気づかずに躓いてしまった。あとがきに著者も書いてある「飛躍」ができなかったのかもしれない。

完全独習 ベイズ統計学入門

ベイズ統計学を数式を用いずに図解で説明しようとここと見ている野心作。感覚的に理解するのが得意な人には最適な一冊となると思う。しかしながら、ベイズ統計は主観的で、人間くさいというところが面白い。こういうところが学習能力を獲得し、現在のディープラーニングの流行りに寄与しているのだろう。