はじめに p3
機械学習を行うコンピュータが膨大なデータの中から規則性や判断基準を見つけ、未来のものを予測する際に使うのが統計学です。
Chapter01 p11
統計学を使えるようになると、現状をより正確に把握することができるようになり、課題解決への道筋が見つけやすくなります。
Chapter02 p29
もちろん、数学的にどのように証明されているのか知ることは必要なこと。しかし、難解な理論に挑戦して、挫折してしまっては元も子もありません。
Chapter03 p71
そのままでは意味を持たなかったデータの集まりが、意味の有る数値やグラフになったのは楽しいでしょう。しかし、油断は禁物です。一見もっともらしく見える分、間違った解釈をしてしまうことが良くあります。
Chapter06 p135
強い相関があっても、因果関係はない場合があります。このような相関を「疑似相関」、つまりニセモノの相関と呼びます。
Chapter07 p160
仮説を立てる時のポイントは、確率が計算できるかどうかなのです。
コメント
本書は、統計学のはじめの一歩を踏み入れることへのハードルを下げると同時に、少しでも自分事にしてもらおうと最後に少し手を動かす簡単な課題に一緒に取り組むように構成されています。
具体的で身近な話題がふんだんに登場するので、統計に出てくる言葉のうち、特に大切な言葉について概要を理解しやすいです。
実験のデータを使ってグラフを描いたり平均値を算出したりしはじめた人が読むと、統計学の力の大きさを体感できるように思います。
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