統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)

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統計の本はわかりにくいのが多いと思っていましたが、これはわかりやすく使いやすいと感じています。わかりやすいという意味では吉田耕作先生の「直観的統計学」は優れていますが、こちらは基礎的な知識を得る点では優れています。例題がもう少し多ければもっと使えるのですが。

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静かに確かな定番といった印象のこの商品。実際に読み進めてみて、派手さはないけれど丁寧に組み上げられた構成と説明に非常に信頼を感じました。冒頭から「なぜ統計が必要なのか」を理詰めで導いてくれる流れがあり、数式だけではなく考え方に重点を置いているのが特長だと思います。特に、確率の章に入ってからの「現象をモデル化する」という発想は、数学というより思考技術に近く、知的好奇心をくすぐられました。一番良かったのは、随所に散りばめられた実例と図表のわかりやすさです。例えば回帰分析や仮説検定のセクションでは、抽象的な計算に陥りがちな内容を、視覚的なイメージと一緒に整理して説明してくれるので、最初のとっつきにくさをかなり和らげてくれます。紙面のレイアウトも余白が適度にあり、書き込みをしながら理解を深める使い方ができました。ただ、注意したい点としては、文体や表現がややクラシックで、初学者にはとっつきにくい箇所もあることです。特に後半の章では、展開が急に専門的になるので、独学で読むなら適宜別の解説資料を併用すると理解が進みやすいと感じました。あとは、練習問題の解答が簡潔すぎる部分があるので、そこは自分で補足をしながら学ぶ姿勢が求められます。この商品は、数式や理論だけでなく「統計的な見方・考え方」を身につけたい人にぴったりです。大学の教養課程で初めて統計に触れる人や、社会人で基礎から復習したい人にも向いています。派手さはないけれど、しっかり読めば読むほど「腑に落ちる」質実剛健な一冊です。気がつけば何度も戻ってきたくなる、そんな頼れる教科書だと感じました

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よんで面白いです。久々に楽しい書籍を見つけました。

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統計学の入門用の教科書はインターネット上に無料で転がっています。このレビューを見た人は是非、「統計　入門　教科書　無料」でGoogle検索しましょう。大学の先生が書いて講義に使っているような無料の教科書が見つかるはずです。統計学を一度も学習した事が無い、本当の入門者のための本としては、本書よりもそちらの方をおすすめしたいと思います。もちろん本書は商業用の本なので、入門者にとっては信頼性に差があるかもしれませんが、インターネット上に転がっている無料の教科書でも、大学の先生が自ら名前を出して公開しているもの(かつ、校正が繰り返されているもの)なら、それほど致命的な間違いは無いでしょう。また、この本では、「偏相関係数」などの数式が「公式」として、導出が省かれて結論のみ出てきます。このため、その「公式」の適用範囲などを正確に把握するのは困難です。基礎的な数学力を前提にしない意図が、かえって数学力が低い学習者に不親切にしてしまっている印象を受けました。結局、この本は、「(1) 高校生の数学全般＋偏微分くらい数学が分かっている人間が、(2) インターネットで無料公開されているような、より平易な他の統計の入門書を勉強した後で、(3) この本に書かれている事を、この本『以外』の情報を参考にしながら一つ一つ理解していく」という参考書として有益でしょう。【2017/6/7 以上一部修正、以下追記】このレビューが批判的レビューの一番上に出ていて少し驚いたのですが、私は別に、この本が駄目だと述べている訳ではありません。あくまで「統計の勉強を始める一冊目としては良い選択とは思えない」という事であって、レビューの最後「結局」の所で述べた通り、この本は「高校数学と偏微分程度の数学的バックグラウンドを持つ学習者の、統計学の二冊目以降の学習書」として非常に良いものだと思っています。本書のタイトルに「入門」の二字が無ければ、おそらく私は星４か星５にしていたと思います。尚、改めて強調いたしますが、やはり「数学的バックグラウンドが無い方」や「統計学の勉強を一度もしたことが無い方」には、本書は全くおすすめしません。実際、ここにある“批判的”レビューは、ほとんど高校数学のレベルから不得意に見受けられる方や、統計学の初学者の方によるレビューになっているように感じます。つまり、そういった方は、この本で学習するための基礎(高校数学、偏微分、簡単な統計学の本を使った勉強)を先に構築しなければならないものと思います。

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統計学という学問へ入門するための書物。すなわち、統計学を修めたいという人のために、最初に必要な知識をしっかり導入してくれる。昨今のAIブームで統計の表面だけ知っておこう、あるいは雰囲気だけつかめればよい、というニーズの人には不向きである。入門というからには、この世界に入ることを前提としているからである。しかしながら、しっかりと基礎から統計を学びたいという学生や社会人にとっては非常に心強い味方になる。統計学の学術的な立ち位置や歴史の説明から入ってくれるため、自分が今何を学ぼうとしているのか、独学では陥りがちな最初の迷宮にさまようことがないのは非常にありがたい。章構成や説明の仕方も非常に丁寧でわかりやすい。文系理系問わず読み進めることが可能だと感じた。とても内容が充実した、入門に最適な一冊。統計学に足を踏み入れるためにまずはこれを買っておけば間違いはない。統計学を武器にしよう、と考える社会人にもとてもおすすめの一冊である。

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The 王道教科書ですが...データサイエンス学習の補完教材として使えるかと思い評判も良かったので中古で買いました。とてもきれいな中古本でした（笑）みんな統計大好きなのですね...ただ書かれた年代がAIが本格的に立ち上がる前の30年前なので基礎部分記載はとても良いのですが当然、AIなどの流れに影響を受けたような部分を期待すると別の状況になります。自分も悪いのですが目次をきちんと確認しないで購入しましたが、次元削減に係わる主成分分析、決定木、因果関係を解析するアソシエーション分析、クラスター分析手法、そして統計スクリプト言語のRの記述も含まれていません。理解した内容をRで実際に処理し解析するとより理解できると思いますが。この本の姉妹本である自然科学の統計学の項目にも有りませんでした。ベイズ決定は入ってましたね。　色々ごちゃごちゃ書きましたが基本部分を参照するためには良い本であることにはかわりません。教科書で理解できない部分があればChatGPTを使うと丁寧に何度でも教えてくれますのでお勧めします😅

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統計学の理論について丁寧にまとめられています。内容は記述統計と推測統計、確率論に大きく分けられます。記述統計は数学の知識がなくても比較的理解しやすいですが、推測統計や確率分布は高校～大学数学の知識がないと難しいです。

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結果的に理解ができました。中学、高校数学Iまでを20年前にやった程度の知識の私が読んだところ、読み終え理解できるまで6ヶ月ほどかかりました。（途中挫折気味でしたが・・・）平易な日本語ではないので、独特の表現と用語に慣れるにはしばらく時間がかかりました。また、図解も要点のみですので、読者にある程度の知識と理解、またはYoutubeなどで似たことの知識を得ながら読み進めるのがよいと思います。結果的に読み終え理解できるようになりました。数式とその展開はまだ間が抜けている感じがして半分ぐらいわからないですが、概念的に言いたいことやその道筋について学ぶことができました。

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一読した。本文の見た目は、高校の日本史や世界史の教科書を思わせる。内容は、統計学の内容全般を網羅して解説されている。確率の内容や、大数の法則・中心極限定理、推定、仮説検定、回帰分析なども書かれていて、内容に不足はない。ただ、ルベーグ積分とかは出てこないので、教養課程の本になる。本書は、古本（前所有者は教科書として使用している）で、手垢の状況から察するに、第１章「統計学の基礎」から第５章「確率変数」までを習ったらしい。そこから飛んで、第10章「正規分布からの標本」、第13章「回帰分析」を学習しているようだ。第12章「仮説検定」を習ったかどうかは、わからない。最後に、P.253の問題で円周率πの 小数点（問題文は「少数点」となっている。本書は、2020年８月20日発行の第42刷。）以下1000桁が載っていて、０から９までの等確率で出現しているかを調べるものがある。答えを見ると、数え間違いのようだ。エクセルでカウントした個数と違っている。

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統計検定準一級の対策として購入。粘り強く数学をできる人にお勧めできる本。中古で買ったのだが、前の持ち主は20ページほど読んで諦めていたので、文系には難しいのかもしれない。ゆっくり読むと、とても面白い内容で二級がちゃんとわかっていない人にお勧めできる。ただ、準一級の対策にこの本を全部やる必要があるかというと、そうではなく、少し遠回りな気がする。