きとのおもちゃばこ。

名刺の肩書が『データアナリスト』になったけど、実態が無いので途方に暮れてます。

【読んだ本】直線と曲線でデータの傾向をつかむ 回帰分析超入門(2012)

「データから売上を予測する!」みたいな話題のほとんどは、
裏で回帰分析なるものをやっていることが多い。

そんなわけで、「回帰分析」なるものを学ぼうとする機運は
一般の人の中でも高まっているのかもしれない。

本書は、一般の人向けにイラスト重視で回帰分析を説明している。 

 

3行でまとめてみる
  • データを表す1本の線を引くことが本書の「回帰」の定義である。
    y = ax + bの直線だけでなく、二次関数や指数関数での「回帰分析」も取り上げている。
  • 2変数の関係性の表し方として「相関」を取り上げている。
    通常の数量データの相関だけでなく、カテゴリデータの相関についても言及している。
  • 「回帰分析超入門」ではあるが、後半の章は実験計画法と分散分析の話題。
    各水準の組合せをいかに配置すれば効率よくデータ収集できるかを考えるために必要となる。
本書のもくじ
  • 第1章 対応しているデータから予測する回帰分析
  • 第2章 回帰式と回帰直線
  • 第3章 実験計画法と分散分析
感想とか
  • 相関・回帰分析〜分散分析を統一的に語るためではあろうが、
  • 相関係数を平方和から定義したりしている点が、なかなか挑戦的で一般向けらしくない。
  • 曲線回帰や順位相関係数、実験計画法に至るまで、
    一般的な「一般的な統計の本」ではこぼれ落ちる話題を拾っている点は興味深い。
  • 本書で取り上げられている各種の概念について、
    「どうしてその概念や発想が必要になったのか?」の説明がない点が分かりにくい。
  • あくまで一般向けの本だが、当たり前のように変数を線形変換してたりして、
    簡単な概念・数式処理について「わかってて当然でしょ」感が時折出てくる。
    平均・分散や統計検定の概念くらいは分かってる人向けの「2冊目」感がある。
まとめ
こんな人におすすめ
  • 『検定・推定超入門』など、不幸にも同じ著者の別の本から入門してしまった人
  • それでいて、前著の説明も分かりやすいと不覚にも思ってしまった人
  • 回帰分析なるものを何となく知った気になれれば良い人