統計学の極意

シュピーゲルハルター，デイヴィッド【著】/宮本 寿代【訳】

草思社（2024/02発売）

• サイズ 46判／ページ数 424p／高さ 19cm
• 商品コード 9784794226921
• NDC分類 417
• Cコード C0033

出版社内容情報

英国ベストセラー！
元・英国統計学会会長による統計学入門書の最新決定版。
旧来の統計学の教え方・学び方を刷新！
数式は最小限。図表70点余、興味深い実例は満載。

「統計学の国宝」（ジェレミー・ヴァイン／BBCラジオ2）
「政治家、ジャーナリスト、医者、そして統計によって人々に影響を与えようとする（あるいは影響を受ける）すべての人の必読書」（ポピュラー・サイエンス誌）

英国で異例のベストセラーとなった統計学入門書が、ついに邦訳！
数式は、本当に必要最小限。データサイエンス時代に対応するため、旧来の統計学の教え方・学び方を刷新。図表70点あまりを利用し、興味深く具体的な実例で教えることで、そのわかりやすさ、面白さに多くの人が驚いた必読の一冊！
統計学入門書、最新決定版。

〔内容より〕
連続殺人医師を統計学で止めることは可能だったか
英国人の生涯性的パートナー数の調査結果の奇妙さ
選挙の出口調査による得票数予測が正確なわけ
「ベーコンで癌になる」は本当に心配すべきことか
患者数が多い病院ほど生存率が高い？
「学歴が高いほど脳腫瘍になりやすい」は本当？
駐車場跡地で発掘された骨がリチャード3世である確率

内容説明

英国ベストセラー！元・英国統計学会会長による統計学入門書の最新決定版。旧来の統計学の教え方・学び方を刷新！数式は最小限。図表７０点余、興味深い実例は満載。

目次

第１章　割合を比較するとき―カテゴリデータとパーセンテージ
第２章　数値データを要約して伝える―数値がたくさんある場合
第３章　データから学ぶためデータについて考える―母集団と測定値
第４章　何が何の原因か？
第５章　回帰を使って関係性をモデリング
第６章　アルゴリズム、分析、予測
第７章　標本調査の結果にどれほど確信が持てるか？―推定値と区間
第８章　確率とは何か？―不確実性と変動性を伝える手段
第９章　確率と統計をまとめる
第１０章　問いに答えるのに必要なこと―発見の意味を知る
第１１章　ベイズ統計学による推論の方法―経験から学ぶ
第１２章　統計学の誤用・悪用・誤解釈
第１３章　統計学をよりよくするには？
第１４章　おわりに

著者等紹介

シュピーゲルハルター，デイヴィッド［シュピーゲルハルター，デイヴィッド］ ［Ｓｐｉｅｇｅｌｈａｌｔｅｒ，Ｄａｖｉｄ］
ケンブリッジ大学数理科学センターのウィントンリスク・エビデンスコミュニケーションセンター所長。２０１４年に医学統計学への貢献によりナイトの称号を授与。英国統計学会会長（２０１７‐２０１８）を務め、２０２０年に英国統計局の非常勤理事に就任

宮本寿代［ミヤモトヒサヨ］
お茶の水女子大学大学院理学研究科数学専攻修了。理系書の翻訳に従事（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー

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[よしたけ]

数式等用いずに統計学本質の解説を試みる。平易に説明しようという意図は強く感じるが、それでも数学に対して苦手意識がある私には難しく感じた。統計の仕組みから入り、起きうる誤謬（グラフの見せ方に注意、潜伏因子（測定対象が居ながら共通原因として存在するもの）による錯乱（ローマ教皇は長寿×ローマ教皇になれば長生きできるようになる〇教皇は若くして亡くならなかった人から選ばれる）などを説明した後、マスメディアによる統計学の誤用や学問の質の低さ（統計的優位性を過剰に主張したり都合の良いデータばかり用いる）に警鐘を鳴らす。

2024/09/24

[Atsushi Kobayashi]

エピソードは面白いのですが、極意というには無理がある気がします。

2024/05/17

[忘れ草]

統計学初学者ですが、本書には統計学を学んでいく上でとても大切なことがたくさん書かれてあるな、というのは分かった。例えば「母集団」とは何か？これ、自明のものとしてる入門書は多いけど、はっきりと決まらない場合も多いのだなと。母集団にもいくつか種類があるんですね。あと、統計から導き出された「答え」がどういう意味を持つのか。これについての、刑事裁判における有罪無罪の例えは参考になった。まあどれもきちんと理解しようと思えば難しいのは難しい。でも何度か読んで論理を辿っていけば理解できる範囲内かなと。再読しなきゃです。

2024/09/05

[朝露]

統計学の他の教科書を読む前に先に読んだ。数式についてはまだわからない部分がたくさんあるが、読み物としてはとても面白かった。見出しに踊らされず自分で正しい情報を見極めるために、統計学を学びたいという気持ちが強くなった。また、それぞれの値の特性をわかった上で、慎重にデータを取り扱っていかなければならないと感じた。

2024/08/18

[とりもり]

うーん、これは帯にあるような入門書ではないな…。確かに、統計学の基本から解説はしているが、あくまで概念的な説明にとどまり、この本を読んでも自分で分析はできない。センセーショナルな研究成果の発表(というよりはそれを基にしたニュース記事)に対して、統計学的なリテラシーを持って鵜呑みにしないようにという啓蒙書かと。確かに、最近の実証研究の中には、データのチェリーピッキングや恣意的な解釈が目に余るものが少なくないので、この視点はとても有用だけど、この本だけで身につけるのは無理かと。ちょっと期待外れ。★★☆☆☆

2024/08/04