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】統計学図鑑(2017)

『○○図鑑』的な形式の本は、オトナ向けにも枚挙に暇がない。
最近だと、10年後の仕事図鑑 や アルゴリズム図鑑 なんて本が流行ったり。

 

本書もパッと見た感じでは、そんな『○○図鑑』のうちの1冊。
ハードルの低さに釣られて手を伸ばしたら、良い意味で予想を裏切られるタイプ。

統計学図鑑

統計学図鑑

 
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本書のもくじ
感想とか
  • 何と言っても、扱ってるトピックの広さが凄まじい。
  • ノンパラについて、ここまでページを割いてる入門は初めて見た。
    ノンパラの使い分け表はすっごく役に立ちそうな予感。
    (生物・医学系では当たり前なのかもだけれど…)
  • 効果量についても、以前から何となく気になってたトピックだった。
    検出力(有意な差を、正しく有意だと検出できる確率)
     =有意水準α × 効果量 × サンプルサイズ という理解ができた点が収穫。
    近々、ダメな統計学: 悲惨なほど完全なる手引書 を読むべきかしら…
  • ノンパラや実験計画法はちゃんとした本で改めて読んでみたいので、
    入門 統計学 −検定から多変量解析・実験計画法まで− が気になるお年頃。
    とはいえ、目次を見ても流石に効果量とかはカバーしてない。ですよねー。
  • ベイズ統計についても、本書で触れるまで
    ベイズの定理は知ってるけど、何が重要かわからない」レベルだった。
    ベイズ統計の恣意性(柔軟さとも言う)は、マーケティング向きに思えた。
  • 辞書的な本なので、1トピック2ページ&イラスト豊富の縛りがある。
    そのため、濃淡が薄くて「印象に残るトピック」が無い点が惜しかった。
    すでに知ってるトピックについては、すでに知ってるから理解できたが、
    初めて触れるのが本書の説明だったら、たぶん分からない。
こんな人におすすめ 
  • よくある統計学の入門書(t検定とか回帰分析くらいまで扱ったやつ)を読んで、
    「この次、何を勉強したらいいんだろう…?」と方向性に悩んでる人
    (例:統計検定2級を受験したあと、その後のアクションに困ってる人)
  • 豊富なイラストと手書きフォントの雰囲気に惹かれつつも、
    辞書をつまみ食いせずに前から順番に読める胆力のある、矛盾した人
  • 手書き文字風フォントで長文を読むのが苦じゃない人