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データマイニングを学ぶ前提として統計学を思い出す必要があり、借りた。個々の法則や分析法のおおよその方法について、よくある疑問を具体例として説明してくれているのでわかりやすかった。もう少し勉強してみようと思う、きっかけとなった。
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統計を初歩から見直したいなーと思っていた矢先に書店で見つけた本。
目次を見ればわかるが、統計の基礎的な内容を平易に説明している。そういう意味ではとてもよかった。
しかし、もう少し深いところまで欲しかったのが正直なところ。
統計初学者が統計的感覚を身につけるためには良書。中級者以上には少し物足りなさの残る内容であるだろうか。星３．５くらいか。
以下目次
第1章
統計数字はじめの一歩――データの集計と分析
一 どんなデータがあるのだろう
二 データの分布に現れる法則
●確率をめぐる話1 二個のサイコロの目の和
第2章
平均することでなにがわかるか
一 平均とはどういうことか
二 宝くじ一枚の当選金――期待値とはなにか
●確率をめぐる話2
確率を具体化するとどういうことになるのだろうか
第3章
偏差値を正しく理解する
一 全体の中での位置を知る
二 偏差値はなにを明らかにするか
三 対数正規分布の平均値と標準偏差
●確率をめぐる話3
宝くじの番号、宝くじに当たりやすい人
第4章
データ集計のコツ
一 集計表の見方とつくり方
二 シンプソンのパラドックス
●確率をめぐる話4
誕生日のパラドックス
第5章
相関関係をどう読み取るか
一 ふたつのデータの相関をとらえる
二 性質の異なる数値をどう扱うか
●確率をめぐる話5
ロト6で出やすい数字はあるのか?
第6章
因果関係を検討する
一 相関関係と因果関係
二 見かけの相関
三 風が吹けば桶屋が儲かるか
●確率をめぐる話6
薬の有効・無効
第7章
もっともらしい結論に惑わされない――検定
一 検定とはなにか
二 違いの大きさを測る基準
三 奇妙な一致に統計学はどう答えるか
●確率をめぐる話7
野球選手の打率
第8章
全体の姿を推しはかる――推定
一 標本とはなにか
二 得られた結果をどう判断するか
三 ペンキの厚さの分布と信頼区間
●確率をめぐる話8
エレガントな調査法
第9章
統計による予測は可能か?
一 回帰という現象
二 地球は温暖化しているか
三 予測の精度を高める方法
●確率をめぐる話9
確率を意思決定に役立てる――降水確率
第10章
健康な生活を送るための統計学
一 正常と異常の境目
●確率をめぐる話10
検査結果の確からしさ
二 安全性の判断
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［ 内容 ］
テレビの視聴率や血液型性格診断、偏差値、世論調査、アンケート調査から健康診断の結果にいたるまで、日常生活のあらゆる側面で接する統計数字（データ）。
データとは無縁の生活を送ることができなくなった今、その意味を読み解くセンスが不可欠となってきた。
本書では、データの収集方法や分析方法、結果の導き方といった統計学の考え方を丁念に解説し、批判的にデータを読み解き将来予測や意思決定に役立てるための知恵を伝授する。
統計リテラシーを高めるための格好の一冊。
［ 目次 ］
相関関係をどう読み取るか
因果関係を検討する
もっともらしい結論に惑わされない―検定
全体の姿を推しはかる―推定
統計による予測は可能か？
健康な生活を送るための統計学〔ほか〕
［ ＰＯＰ ］
［ おすすめ度 ］
☆☆☆☆☆☆☆ おすすめ度
☆☆☆☆☆☆☆ 文章
☆☆☆☆☆☆☆ ストーリー
☆☆☆☆☆☆☆ メッセージ性
☆☆☆☆☆☆☆ 冒険性
☆☆☆☆☆☆☆ 読後の個人的な満足度
共感度（空振り三振・一部・参った！）
読書の速度（時間がかかった・普通・一気に読んだ）
［ 関連図書 ］
［ 参考となる書評 ］
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ベンフォードの法則＝市町村の人口の先頭の数字は、1，2，3，・・・の順に多い。フィボナッチ数列の先頭桁の数字は、1,2,3,・・・の順に多い。
先頭桁の数字がｋとなるのは、log(1+1/k)の確率。
ジップの法則＝k番目のものの割合は、全体のｋ分の1に比例する。
平均が代表しない場合がある。中央値や最頻値で代表できる場合、最高と最低を外して平均する、など。
対数正規分布は、対数を取った数値が正規分布に従うもの＝血液検査値、刺激に対する反応の閾値など。
クロス集計表は、2つ以上の分類で集計する集計表。％で表示したほうがわかりやすい。
相関係数は、二乗した決定係数で評価すると理解しやすい。
後ろ向き調査と前向き調査＝関係があることのほかに、なかったことのデータも必要。ナマズが騒いだら地震が起きる、というには、ナマズが騒がなかったときに地震がないことを調べる必要がある。後ろ向き調査だけでは結論は出ない。
相対危険度またはオッズ比で、危険度を測る。
カイ二乗値＝（観察値ー期待値）の二乗。
有意確率＝ｐ値＜有意水準のとき、帰無仮説を棄却。
ｐ値＞有意水準のとき、帰無仮説を採択。
あわてんぼうの誤り＝第一種の過誤＝あわてんぼう。αエラー。間違って帰無仮説を棄却する場合。
ぼんやりの誤り＝第二種の過誤＝βエラー。ぼんやりして帰無仮説を棄却しなかった場合。
カイ二乗値が大きければp値は小さくなるが、サンプルサイズが大きくなっても小さくなる。
偏った標本の例＝フランクリン・ルーズベルト大統領とランドン大統領候補の世論調査。ギャラップ社は2000人の調査から、リテラリーダイジェスト社は250万人の調査から、結論を出したが、ギャラップ社のほうが正しかった。リテラリーダイジェスト社は、電話調査を行った。当時電話は富裕層しか普及していないため、共和党支持者が多かった。かたよった標本だった。
全数調査が有効ではない場合もある。調査員毎の誤差が増える。測定機器が増えて誤差が多くなる、など。
標本比率は母比率と一致することはないが、標本比率プラスマイナス推定誤差とすれば、この中に母比率があることは証明できる。
推定誤差＝（ｐ×（1－ｐ）/ｎ）の平方根
標本比率±2×推定誤差の範囲に、95％の確率で含まれる。
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本書「まえがき」から引用する。
「今回、DOJIN選書から『一般読者を対象として、専門的知識がなくても読め、なおかつ統計リテラシーを高める内容』という執筆依頼を受けました。私が今までに経験したことのない形で統計学を語ることになりそうなので、最初は不安でした。専門的知識なしに読めることをめざすとはいっても、たとえば確率や推測統計学の考え方を抜きにしては、お話が組み立てられません。なるべく理論に深入りせず、本質をおおまかに把握できるようにしたつもりです。図や表を多めに使って説明するようにしましたが、それでも退屈な部分がある場合には少し辛抱してください。」
