内容説明
統計学の本質を知らずに分析してませんか？統計モデルから機械学習モデル、数理モデルまで。データ分析に取り組む前に学ぶべき統計学を１冊に凝縮！基礎から発展的手法まで全く新しい教科書！
目次
統計学とは―データ分析における統計学の役割
母集団と標本―データ分析の目的と対象を設定する
統計分析の基礎―データの種類・統計量・確率
推測統計‐信頼区間―データから母集団の性質を推測する
仮説検定―仮説の検証とｐ値
様々な仮説検定―ｔ検定から分散分析、カイ二乗検定まで
回帰と相関―２つの量的変数の関係を分析する
統計モデリング―線形回帰から一般化線形モデルへ
仮説検定における注意点―再現可能性とｐ‐ｈａｃｋｉｎｇ
因果と相関―誤った解釈をしないための考え方〔ほか〕
著者等紹介
阿部真人［アベマサト］
理化学研究所革新知能統合研究センター研究員。統計・機械学習によるデータ解析と数理モデル解析を武器に、社会性昆虫アリ、人の脳と行動、社会、生態系など幅広い対象の研究に取り組んでいる。日本数理生物学会研究奨励賞などを受賞。国際基督教大学と東京農工大学の非常勤講師を兼任し、初学者向けの統計学の講義は、学生から高い評価を受けている（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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壱萬参仟縁
47
蔦屋で見てAmazonでポイント少しだったが奮発して買った。かつてやってたデータの分析は主成分分析であった。あれからやり直していくしかないのかも。。2022/10/22
ぶう
16
統計学全般を網羅的に学習できる書籍。なるべく数式を使わず言葉での解説がなされており、数学が苦手なビジネスパーソンにも分かりやすい構成。浅く広くといった構成であるため、以前学んだ統計学の全体像をを思い出すのには丁度よい内容であった。内容的に興味深かったのがp-hackingの項目。統計学では習慣的に「p＜0.05」を使用するが、これは結果を見つつ行えば、割と簡単に有意差ありに見せかけることが可能。そこを境目として、研究者の成果が変わってしまうこと考えれば、意図的に行ってしまう危険性は十分に考えられる。2022/08/15
むらさき
14
数式が最小限に押さえられてるのに、めちゃくちゃ分かりやすい。 統計学で使われる道具の意味や裏側を説明してくれる。 実際の計算はライブラリに任せて出てきた結果を解釈するのであれば、この本くらいの説明で十分なのかと納得しながら読めた。 ただ手を動かすとか実際のデータと格闘することは必須だと思っているので、『この本』⇒『kaggleなどデータコンペ』⇒『数式をしっかり追う教科書』みたいな流れがいいと思う。 この本自体は統計学への参入難度を大幅にさげることに成功はしていると思うので、オススメしていきたい。2024/02/18
わたなべ
13
良著。入門書の位置づけだが正直侮っていた。数式は極力省かれているものの、かなり網羅的かつ丁寧に書かれている。各式の定義が正確に書かれているのも良い。数式の導出などの詳細は他の参考書に譲るものの、知識が抜けていたり忘れている部分を復習する際には、とてもためになる本だった。2022/02/20
かすみ
8
統計学の基本を薄く広く学ぶには、良い本です。文系の私は結構難しかったです。データサイエンスの話がもっとあれば、よかったです。2022/03/30
