【感想・ネタバレ】マンガでわかる統計学 回帰分析編のレビュー

高橋信 / 井上いろは / トレンド・プロ

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好評の既刊書『マンガでわかる統計学』の回帰分析編登場！
本書は好評の既刊書『マンガでわかる統計学』の回帰分析編である。回帰分析の基本から類書で解説されることの少ないロジスティック回帰分析まで、喫茶店を舞台にマンガでやさしく解説した。

プロローグ ノルンへようこそ！
第1章 基礎知識
1. 表記のルール
2. 逆関数
3. 指数関数と自然対数関数
4. 指数関数と対数関数の特徴
5. 微分
6. 行列
7. 数量データとカテゴリーデータ
8. 偏差平方和・分散・標準偏差
9. 確率密度関数
第2章 回帰分析
1. 回帰分析とは
2. 回帰分析の具体例
3.「回帰分析の流れ」の注意
4. 標準化残差
5. 内挿と外挿
6. 系列相関
7. 直線以外の回帰式
第3章 重回帰分析
1. 重回帰分析とは
2. 重回帰分析の具体例
3.「重回帰分析の流れ」の注意
4. 標準化残差
5. マハラノビスの汎距離と重回帰分析における信頼区間と予測区間
6. 説明変数に“測れない”データが存在する場合の重回帰分析
7. 多重共線性
8.「目的変数に対する各説明変数の影響度」と重回帰分析
第4章 ロジスティック回帰分析
1. ロジスティック回帰分析とは
2. 最尤法
3. 目的変数の捉え方
4. ロジスティック回帰分析の具体例
5.「ロジスティック回帰分析の流れ」の注意
6. オッズ比
7.「検定」の名称
8. バブルチャート
付録 Excelで計算してみよう！
1. 自然対数の底
2. 指数関数
3. 自然対数関数
4. 行列の掛け算
5. 逆行列
6. カイ二乗分布の横軸の目盛り
7. カイ二乗分布の確率
8. F分布の横軸の目盛り
9. F分布の確率
10.（重）回帰式の（偏）回帰係数
11. ロジスティック回帰式の回帰係数
参考文献
索引

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　「全国メイド喫茶探訪」をやっていた頃、旅行先の書店で見つけて即購入。
表紙買いですとも、ええ。

　内容に関して理解できているかと言えばまぁ半々だろうか。
序盤の「数学基礎おさらい編」は難なく読めた。
しかし「統計学」の手法が出てきた「回帰分析実践編」で躓いてしまった。
回帰分析とは「日常に潜む様々な変数に着目し、そこから一つの関数を導き出す」手法である。
しかし重要なのは関数を導き出す事ではなく、統計データから関数を分析することにある。
この辺りから「統計学」の知識が必須になってくるので、本書を理解するなら最低限前著の「マンガでわかる統計学」も読むことをお勧めする。

　マンガ自体は大好きな展開で満足している。
何と言ってもヒロインが可愛い。

[ブクログ · ★★★★★]

職場の先輩のオススメ。
扱っている範囲は回帰分析・重回帰分析・ロジスティック回帰分析。
回帰分析は一つの説明変数（要因）からある測度の数値を予測する回帰式を求めるための分析手法。重回帰分析は複数の説明変数からある測度の数値を予測するための回帰式を求めるための分析手法。ロジスティック回帰分析は、複数の説明変数から特定の事象が起こる確率を予測するための回帰式を求めるための分析手法。
マンガのおかげで取っ付きやすくなっているが、難しさは隠しきれていない。
回帰分析の手法がその後の重回帰分析・ロジスティック回帰分析の基礎となっているので、そこがわかるかどうかで大きく分かれそう。

[ブクログ · ★★★★★]

初めて回帰分析を学ぶ方にお薦めの絶品。
マンガでわかる統計学の第二弾。
たとえば回帰分析の残差が同じ正規分布曲線に乗っていることを説明しているあたりが一番の見せどころか。これまたずいぶんと強い前提条件だと感心していたところ
同様の説明は、
Introductory Ecnometirics Wooldridgeにあることを後に、MIXIで大学の後輩の経済学者に教えていただいた。
「ログをとるのは、この残差を小さくして正規分布にちかづけることも目的なのだ」と総合研究大学院大学の佐々顕教授にご指導いただき、目から鱗（狂喜の感動）。
余談だが回帰分析をピタゴラスの定理で理解させる本もある。
こちらも総合研究大学院大学で佐々木彰教授の講義で使った教科書である。
生物科学のための現代統計学（共立出版）
この本で回帰分析の意味をより直感的に理解できるようになるだろう。

[ブクログ · ★★★★☆]

ちょっと萌え要素が強めなのが気になるが、シンプルでわかりやすく勉強になった。計算はちょっとやる気がおきない笑

[ブクログ · ★★★★☆]

イラストのおかげで理解しやすくなっていると思う。
内容は、
・回帰分析：１つの要因（変数）から目的の値を予測する
・重回帰分析：複数の要因から目的の値を予測する
・ロジスティック回帰分析：複数の要因から目的の確率を予測する

それぞれの分析手順・計算方法は説明されているが、仕組みについてはノータッチ。

[ブクログ · ★★★★☆]

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。

[ブクログ · ★★★★☆]

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

[ブクログ · ★★★★☆]

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。

[ブクログ · ★★★★☆]

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。

[ブクログ · ★★★★☆]

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。

[ブクログ · ★★★☆☆]

「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。

[ブクログ · ★★★☆☆]

もう一度読めば、回帰分析を手計算で出来るのだろうか、、、
回帰分析を身近に感じられたが、思っていたほどスッキリ感はないかな

[ブクログ · ★★★☆☆]

これも「因子分析編」ほどのインパクトはなかったが、なかなかの良書。「因子分析編」よりもストーリーは楽しめる。

[ブクログ · ★★★☆☆]

わかりやすい。でも漫画でも難しいっすね。やっぱり線形代数くらい知らないと肝心なとこ理解できないなあ。と思ったら同じシリーズで線形代数がちゃんと出てた。ぬかりない。

[ブクログ · ★★★☆☆]

これでもかというくらい具体値を使いまくった例示とマンガは素直に頭に入る。ポータルとしてはとても良いと思う。

[ブクログ · ★★★☆☆]

内容はとにかく表紙に騙されないように。これとは別にマンガでわかる統計学と言う本があるけどそれに比べるとかなり数学っぽくなっているのでその辺も注意すべし。